본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.
도래각 추정, 간섭제거, 신호 수신 등을 위해 수신신호에 포함되는 신호의 개수를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 대표적인 신호 개수 추정 알고리즘으로 AIC(: Akaike Information Criterion)와 MDL(: Minimum Description Length) 알고리즘이 있는데, 이들 알고리즘은 각 기준이 최소화되는 값을 찾아 신호의 개수를 추정한다. 수신기의 배열 안테나 요소 개수가 증가하면 추정 성능이 향상되지만, 최소값을 찾기 위해 모든 안테나 요소에 대한 기준값을 계산하여야 하므로 복잡도가 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 빔공간 처리를 통해 차원을 축소시켜 계산량을 줄이면서 효율적으로 신호의 개수를 추정할 수 있는 빔공간 기반의 AIC와 MDL 알고리즘을 제안한다. 또한, 다양한 시나리오 기반의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하고 분석한다.
본 논문은 다중 경로 다중입력 (Multiple-input multiple-output : MIMO) 채널에서 space alternating generalized expectation-maximization(SAGE) 알고리즘을 이용하여 채널 파라미터 추정 성능을 확인한다. 성능을 비교하기 위해 781 대역의 제주도 측정지역에서의 채널 파라미터로부터 시변 채널 환경 채널 파라미터 추정을 SAGE 알고리즘을 통해 추정하고 원본 데이터와 비교한다. 이를 통해 SAGE 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며 일반적인 파라미터 계산보다 SAGE 알고리즘을 통해 추정하는 것이 지연 확산(Delay Spread), 도래각 확산(Arrive of Angular Spread)이 적어 정확 측면에서 성능이 뛰어나고 안정적이다.
In this paper, we present the performance of the LOB(line of bearing) - based emitter localization algorithm. The linear LSE(least-squared error) algorithm, nonlinear LSE algorithm and Stansfield algorithm are considered. In addition, we focus on the performance improvement of the weighted estimation compared with the unweighted estimation. Each estimation algorithm is briefly introduced, and the performance of the algorithm is illustrated using the numerical results.
본 논문에선 Interferometric Synthetic Aperture Radar(InSAR) 고도계의 측정값인 거리와 도래각(Angle of Arrival: AOA)을 실제 수치 표고 자료(Degital Elevation Model: DEM)상에서 모의실험하여 얻었다. 이 때 거리 측정값을 얻기 위해서 필요한 원시 데이터 및 압축 데이터의 결과도 나타냈다. 도래각은 안테나 간의 위상 차이로부터 Deterministic Maximum Likelihood Estimator(DMLE)를 사용하여 구했다. 거리 빈(range bin)의 크기와 펄스 반복 주기(PRI: Pulse Repetition Interval)가 실제 수치 표고 자료의 셀 크기에 비해 작기 때문에 모의실험에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 선형 보간법을 이용하여 해상도가 높은 수치 표고 자료를 생성하여 모의실험하였다. 서론 부분에서 InSAR 고도계를 소개하였고, 고도와 각도를 구하는 방법에 대해서 설명하였으며, 모의실험 부분에서 위에 소개된 방법의 성능을 보였다.
본 논문에서는 희박신호 (sparse signal) 기법을 이용하여 대역확산 (spread spectrum) 신호의 지연시간을 추정하는 초 분해능 지연시간 추정 방식을 제안한다. 지금까지 대역확산 신호의 지연시간 추정은 코릴레이션 방식이 주로 이용되어 왔으나 이 방식은 신호들이 한 PN 칩(pseudo-noise chip) 이내의 시간 차로 입사하는 경우에는 지연시간을 정확히 추정할 수 없으며 보다 정확한 추정을 위해 코릴레이션 출력에 대한 추가적인 프로세싱이 필요하다. 최근 들어 희박 신호 (sparse signal) 알고리즘이 도래각 추정 분야에서 각광을 받고 있으며 그 중 SPICE 알고리즘이 가장 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 SPICE 알고리즘을 이용하는 초 분해능 지연시간 추정 알고리즘을 개발하고 ISO/IEC 24730-2.1 RTLS 시스템에 적용하여 MUSIC 알고리즘과 성능을 비교, 분석한다.
본 논문은 GPS 신호를 수신할 때 재머신호의 제거를 위한 성능 개선을 목적으로 2차원 원형 배열 안테나를 이용한 도래각(DoA : Direction of Arrival) 추정 알고리즘의 성능 분석에 관한 것이다. 배열 안테나를 사용하여 DoA를 추정한 후 공간 필터링을 수행함으로서 원하지 않는 방향으로부터의 재머신호를 널링(nulling)시키고, 원하는 방향으로의 빔을 형성하므로서 수신 신호의 품질을 개선할 수 있다. 논문에서는 4 소자와 7 소자 원형 배열 안테나에서 재머신호의 각도와 전력을 고정시킨 후 DoA 추정을 위하여 MUSIC, MinNorm 알고리즘을 적용한다. 이들 알고리즘의 성능 분석을 위하여 추정 결과와 추정 오차를 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 계산한다. 추정 결과 신호대 잡음비가 양호한 경우 Azimuth각과 Elevation각 추정에서는 MUSIC과 MinNorm이 우월하며, 신호대 잡음비가 낮은 경우 MUSIC이 MinNorm보다 우월한 성능을 보인다.
GPS(Global Positioning System)는 사용자 및 물체의 위치를 추정하기 위해 군사용과 상용으로 광범위하게 사용되고 있다. GPS는 다양한 고의적 또는 비고의적 간섭들로부터 영향을 받게 되는데, 이러한 간섭들을 제거하고 효율적인 데이터 수신을 위해 GPS의 정확한 도래각(AOA; angle-of-arrival) 추정이 필요하다. GPS의 신호전력은 잡음이나 간섭에 비해 매우 낮으므로, 역확산(despreading) 이전에 GPS 신호의 AOA를 추정하기는 매우 어려워 일반적으로 역확산 이후에 GPS의 AOA를 추정한다. 하지만, 고 출력의 간섭 존재 시 역확산 이후의 AOA 추정결과는 간섭신호의 AOA 들도 포함하고 있어, 어떤 추정 값이 GPS의 AOA 인지를 결정하여야 한다. 본 논문에서는 추정된 AOA 값들로부터 효과적으로 GPS 신호의 AOA를 선택하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 역확산 이전과 이후의 AOA 들을 비교하여 정확한 GPS 신호의 AOA를 선택한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 GPS AOA 선택 알고리즘의 성능을 확인한다.
4차 산업혁명의 도래와 더불어 ICT 기계, ICT 금융, ICT 의료, ICT 나노 등과 같이 기술분야별 영역의 장벽이 허물어지고, 학제간 연구(Interdisplinary Research)가 일상화됨에 따라 무형자산의 가치평가시에도 융합기술의 가치평가 모형에 대한 니즈가 증대되고 있다. 특히, 기술의 매매, 현물출자, 기술금융(투자유치, 담보 보증), 인수 합병, 청산 소송 등 다양한 용도로 사용되고 있는 기술가치평가 모형은 융합기술의 입력변수 결정에 대한 체계적인 로직을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 실제 거래사례가 존재할 경우, 국제가치평가기준(IVS)에 의하면 시장접근법이 우선적으로 적용될 수 있다고 권고된다. 그러나 융합기술의 이전거래를 비롯한 평가 활용사례를 수집하기도 어렵고 그렇다할 평가모델이 존재하지 않는 것이 사실이다. 융합기술에 대한 기술 및 시장의 사업화 환경을 고려하는 경우 소득접근법 기반의 평가기법이 유용하게 활용될 수 있는데, 기술수명, 매출액추정, 할인율, 산업기술요소 등의 핵심변수 결정에 관한 정형화된 로직이 존재하지 않으므로 본 고에서 융합기술 사례에 대해 실용적으로 활용가능한 변수추정 로직을 제시하고자 한다. 기술수명의 경우, 복수 개의 국제특허분류(IPC)별 피인용특허수에 따라 가중 적용하여 수명 추정을 위한 기준값을 정하며, 사업화소요기간 및 비용의 경우 평가대상 융합기술이 속하는 업종별 메타데이터값을 가중평균하여 현금흐름 추정기간을 최종 도출할 수 있다. 소득접근법에서의 매출추정, 할인율, 산업기술요소 변수 추정 이외에도 로열티공제법 적용을 위한 로열티율 결정에 있어서, 융합기술이 응용가능한 산업(업종)별 매출액 기반으로 가중 적용하여 각 변수값을 산출할 수 있다. 본 연구에서 개발된 융합기술 가치평가 모형은 향후 기술의 융복합화 특성을 반영하여 적정 가치를 산출하는 평가 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
도래각 추정 알고리즘의 분해능은 배열 안테나 개구면의 크기에 비례한다. 따라서 인접한 코히런트 신호를 개구면이 작은 배열 안테나를 이용하여 분해하는 것은 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 가상 확장 배열 안테나에 대한 공간 스펙트럼들의 특성을 이용하여 분해능을 향상시키는 방안을 제시하였다. SNR이 -10 dB에서 0 dB를 갖는 코히런트 신호가 원형 배열 안테나에 입사할 경우를 시뮬레이션한 결과, 표준 DML 알고리즘은 입사 신호를 전혀 분해할 수 없었으나, 제안한 DML 알고리즘은 100 % 분해 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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