본 논문에서는 광대역 이동통신 환경에서 대표적인 초 분해능 방향 탐지 알고리즘들의 도래각 추정 성능을 비교, 분석한다. 먼저, 이동통신 환경에서 발생하는 angular spread 현상을 고찰하고 광대역 OFDMA 신호의 벡터채널 모델을 유도한다. 또한, OFDMA 스마트 안테나 시스템을 위한 방향 탐지 시스템의 구조를 제시하고 광대역이동통신 환경에서 WiBro 시스템을 목표 시스템(target system)으로 설정하여 초 분해능 방향 탐지 알고리즘의 도래각 추정 성능을 시뮬레이션을 통해 비교, 분석한다.
간섭신호가 원하는 신호에 coherent한 경우에는 원하는 신호와 간섭신호간의 cross correlation에 의해 공분산 행렬의 rank가 줄어들게 되어 coherent한 간섭신호의 도래각을 추정할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발표된 기존의 방법중 대칭 어레이(Symmetric array)방법은 계산량이 많아지고 공간 스무딩(Spatial Smoothing)방법은 array aperture size에서 손해를 보게 되어 분해능이 떨어지는 단점이 있다[1,2,3].
최근 실내 위치측위 기술을 이용하여 다양한 서비스가 이루어지고 있다. 실내 위치측위 방식에는 대표적으로 fingerprinting 방식과 삼변측량 방식이 있으나 활용의 제한성 및 위치추정 오차 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 측위 방식인 AOA, TOA, TDOA 등의 측위 기술을 응용한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 RSSI 차이를 이용한 AOA 기반 위치 추정 알고리즘에 대해 연구한다. 4개의 안테나를 가지는 하나의 AP를 가정하여 연구를 진행하며, RSSI를 기반으로 도래각을 추정 후 AOA 알고리즘에 적용한다. RSSI의 보정을 위해 재귀식 평균 필터를 이용하며, 도래각 추정을 위해 보정된 RSSI와 피타고라스 정리를 이용한다. 실험 결과 좁은 간격으로 배치된 4개의 무지향성 안테나의 방사 패턴으로 인하여 18%의 오차율을 보였으며, 지향성 안테나를 이용할 경우 실내 환경에서 AOA 알고리즘을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
V2I(Vehicular to Infrastructure) 통신 시스템은 유선으로 연결된 기지국과 이동체간의 통신하는 시스템이다. V2I 통신은 기본적으로 이동체가 빠르게 이동하기 때문에 원하는 통신 성능을 얻기가 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 빔포밍 기술을 이용하여 최적의 경로를 찾는 방식을 통해서 통신 성능을 높일 수 있다. 빔포밍 기술 중 도래각 추정을 위한 MUSIC 알고리즘이 있다. MUSIC 알고리즘은 수신 신호의 방향벡터와 신호부공간의 고유벡터간의 직교하는 성질을 이용해 도래각을 추정하는 알고리즘이다. V2I 통신 환경에서는 최적 경로가 실시간으로 변하기 때문에 MUSIC 알고리즘의 높은 계산 복잡도로 인해 추정 오차가 발생하게 된다. 추정 오차를 줄이기 위해서 MUSIC 알고리즘의 추정 시간을 단축시켜야 한다. 따라서 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘의 계산 복잡도를 낮추기 위한 알고리즘을 제안한다.
등 간격 선형 어레이로 입사하는 광대역 인코히어런트 신호의 도래각을 효율적으로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 변환행렬을 구성하기 위하여 CSM 방법이 초기 추정각을 요구하는 반면에 제안된 방법은 전혀 초기 추정각을 필요로 하지 않는다. 이 방법의 연산과정은 먼저 신호부각 방법에 의하여 중심주파수에서의 신호 부공간을 추정 한 다음 신호 부공간 회전 방법을 통한 직교변환행렬을 구성하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 CSM 방법보다 표본바이어스 면에서 우수한 성능을 제공함을 알 수 있었다.
위성 기반의 신호정보수집(: Signal Intelligence, SIGINT)은 지형적인 제약사항 없이 정확한 데이터를 수집하는 것을 목적으로 하는데, 위성통신의 특성상 수집 신호의 전력이 매우 낮으며, 재밍을 포함한 간섭신호의 영향에 매우 취약하다. 따라서 위성을 사용하여 지상의 다양한 신호들을 수집하기 위해서는 높은 수준의 특정신호 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정과 간섭제거 기술이 요구된다. 또한, 수집된 정보를 정확히 지상의 관제 센터에 전달하기 위해서는 높은 수준의 송신 빔형성(Beamforming) 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 기술들을 고려한 원형 형상 배열 안테나 기반의 빔형성 위성 시스템을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 시스템의 성능을 평가하고 분석한다. 원형 형상 배열 안테나 구조는 위성에 탑재하기 적합한 안테나 구조로써 위성 기반의 신호정보수집 시스템에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 일반 빔형성, 적응 빔형성, 압축센싱을 이용하여 도래각을 추정한다. 이때, 적응 빔형성으로 Minimum Variance Distortionless Response(MVDR)과 Multiple Signal Classification(MUSIC)을 사용하였고, 압축 빔형성(compressive sensing beamforming)을 위해 무격자 압축센싱(grid-free compressive sensing)을 적용하였다. 앞서 언급한 각 기법들의 이론적 배경 및 한계점을 소개하고 모의실험 및 실제 실험을 통해 각 기법의 성능을 비교하였다. 실제 실험은 반사 신호가 존재하는 환경에서 수행하였으며, 2대의 스피커를 통해 음원을 송신하고 8대의 마이크로폰을 사용한 선배열을 통해 데이터를 수신하였다. 모의실험 및 실제 실험 결과를 통해 상관신호가 존재하지 않을 때, 적응 빔형성과 무격자 압축 빔형성이 일반 빔형성보다 고해상도의 결과를 보임을 확인하였다. 반면, 반사 신호가 존재하는 환경에서 적응 빔형성의 성능이 저하되지만, 무격자 압축 빔형성의 경우 반사 신호의 영향을 받지 않고 일반 빔형성의 분해능이 개선됨을 확인하였다.
방향구속 전력최소화법(Directionally Constrained Minimization of Power; DCMP)과 제로포싱방법(Zero Forcing; ZF)은 어레이 안테나에 수신된 신호들로부터 채널응답 벡터인 Spatial Signature를 추정하고, 이를 이용하여 최적웨이트(Optimal Weight)를 결정함으로써 어레이 출력 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)을 향상시킬 수 있는 알고리즘들로 알려져 있다. 본 논문에서는 이동국 주변에서 다중산란된 수신신호들이 어레이 안테나에 수신되는 환경에서 DCMP와 ZF방법의 성능을 분석하였다. 이를 위하여 ESPRIT를 이용하여 수신신호들의 도래각(Direction of Arrival; DOA)과 확산각도(Angular Spread; AS)를 추정하여 Spatial Signature를 구한 후, 그 결과치를 이용하여 DCMP와 ZF방법으로 어레이 출력신호를 합성하였다. 모의 실험을 통하여 어레이 출력 SINR성능을 평가하고 이론적 성능결과와 비교하였다.
여러 해 동안 많은 연구자들에 의해서 코히런트한 간섭신호가 있는 환경에서 신호 의 도래각을 추정하는 방법에 대한 연구가 진행 되어왔다. 이런 방법들은 대부분 공간 평활 (Spatial Smoothing)류의 방법을 사용하고 있으나 Pillai에 의해서 각 센서에 들어오는 신호 의 평균을 이용한 방법이 제안되었다. 이 방법에서는 특별히 복소수의 입력에 대해서는 대 칭형 배열을 사용하도록 했기 때문에 실수 입력을 다룰 때 보다 약 2배의 센서 개수가 필요 하다[S.U.Pillai,Array Signal Processing,Springer-Verlang New York, 1989]. 본 논문에서는 Pillai의 방법을 사용할 때 복소수 입력에서도 실수 입력의 경우와 같은 개수의 센서를 사용 하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사한 인코히어런트신호의 도래각을 추정하기 위하여 행렬특성매핑을 기본으로 한 알고리듬을 제안한다. 알로리듬의 기본 개념은 공분산 행렬 초정값과 Frobenius norm 면에서 가장 가까운 공분산 행렬 (혹은 스펙트럼 밀도행렬)을 찾는 것이다. 제안된 알고리듬의 우수한 성능을 보여주기 위하여 협대역 신호인 경우에는 MUSIC과 광대역 신호인 경우에는 CSM-MUSIC과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 통계적 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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