본 논문에서는 표적 위치추정기법 및 관측잡음에 따른 다중상태 소나의 표적위치 추정성능에 대하여 논한다. 다중상태 소나망에 대한 기존 정보융합방법인 거리정보만을 이용하는 Maximum Likelihood (ML)와 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 Least Square (LS)에 대한 분석을 기반으로 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML을 제안한다. 각 센서가 거리정보와 방위정보를 이용한다고 가정할 때 다양한 잡음 환경하에 기존 방법과 제안된 방법에 대한 비교 실험을 수행했다. 또한 센서 수와 송신기, 수신기간 거리에 따른 표적위치 추정성능에 대한 연구를 수행했다. 실험결과에 의하여 제안된 거리정보와 방위정보를 함께 이용하는 ML의 제곱근 오차 성능이 송수신기간 거리가 길수록, 수신기 수가 적을수록 기존의 거리정보만 이용하는 ML, LS보다 더 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 ultra-wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 UWB 신호를 이용하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하기 위하여 수신신호의 크기 샘플로 이루어진 1차원 벡터를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬로부터 합성곱 신경망 회귀를 이용하여 거리를 추정한다. IEEE 802.15.4a 표준의 UWB 실내 가시선 채널모델을 이용하여 수신신호를 생성하여 학습데이터를 만들며 합성곱 신경망 모델을 학습시킨다. 또한 실제 필드 시험을 통해 실내환경에서의 실험 데이터를 이용하여 거리추정 성능을 확인한다. 제안하는 기법은 기존의 문턱값 기반의 거리 추정 기법과의 성능비교도 수행하는데, 결과에 따르면 10m 거리에서 제안기법은 0.6m의 제곱근 평균 자승 에러를 보이는데 기존기법은 1.6m로 훨씬 큰 에러를 보인다.
신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 기술은 군수산업을 비롯한 여러 분야에서 다양한 데이터 수집을 목적으로 활발하게 사용되고 있다. 효율적으로 신호정보 및 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 송/수신하기 위해서는 신호의 정확한 도래각 정보가 필요하고, 간섭 또는 재밍 신호로부터의 통신 방해가 최소화되어야 한다. 본 논문에서는 효율적으로 신호정보 및 데이터를 수집하고 송/수신하기 위한, 평면 배열 안테나 기반의 적응 빔형성 위성 시스템 구조를 소개한다. 제시된 적응 빔형성 시스템은 폄면 배열 형태의 안테나, MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘 기반의 도래각 추정기, MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 간섭 제거기, 신호처리 및 D/B 유닛, MMSE(: Minimum Mean Square Error) 기반의 송신 빔형성기 등으로 구성되어 있다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 제시된 시스템의 성능을 평가하고 분석한다.
본 논문에서는 위성통신망의 주파수 효율 향상을 위해 중심국과 단말국이 동일 주파수 대역을 사용하여 위성으로 전송하는 동일 주파수 위성 전송 시스템을 고려한다. 이와 같은 시스템이 동작하기 위해 중심국은 자신이 송신한 신호가 위성을 거쳐 다시 되돌아 오는 자기 간섭 신호를 제거하여, 수신하고자 하는 단말국 신호만을 추출하는 자기 간섭 제거기가 필요하다. 중심국에서 제거하고자 하는 간섭 신호는 자신이 송신한 신호가 지연된 신호이기 때문에 일반적인 간섭 신호와는 달리 송신 신호를 지연시켜 제거가 가능한 신호이다. 이때 중심국 또는 위성에 있는 전력 증폭기의 비선형성을 고려하여 간섭 제거기를 설계해야 한다. 간섭 제거기는 송신 신호의 지연을 추정하고, 전력 증폭기의 비선형성을 반영하여 제거하는 부분과 잔여 오차를 적응 필터로 억제하는 부분으로 구성된다. 더불어, 모의 실험을 통하여 제안 방식의 효용성을 검증하고자 한다.
본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 단일 반송파 MIMO 시스템 기반의 PN 부호열을 이용한 반송파 주파수 오차 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 송신되는 각각의 PN 부호열들의 위상을 회전시켜 전송하여, 일부 PN 부호열들이 서로 상쇄되어 버리는 것을 방지한다. 수신한 PN 부호열과 수신기에서 자체 생성한 PN 부호열의 공액곱셈 연산을 통해 변조를 제거한 뒤, 다수의 자기 상관기를 이용한 ML (Maximum Likelihood) 알고리듬을 이용하여 반송파 주파수 오차를 추정한다. 또한 시변채널에서의 정확한 주파수 오차 추정을 위해 채널 정보를 이용한 주파수 오차 추정 구조를 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통해, 송신 및 수신 안테나가 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템에 제안하는 기법을 적용하고 L&R 알고리듬을 이용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 환경 및 시변 Rayleigh 채널에서의 MSE (Mean Square Error) 성능을 측정하였다. 그 결과 AWGN 환경 상에서 MIMO 시스템에 적용한 제안된 기법의 MSE 성능이 SISO 시스템에서의 성능과 거의 동일함을 보였다. 또한 시변 Rayleigh 채널에서 제안된 채널 정보를 이용한 추정 기법의 MSE 성능이 기존 방법 및 SISO 시스템에 비해 높음을 보였다.
본 논문에서는 와이파이(WiFi) 도플러 주파수의 검파를 기반으로 무선랜 AP(Access Point)용 송신기와 수신기의 부반송파(subcarrier)비콘 방식을 설계한다. 이로서 WiFi-AP에서 도플러 주파수의 감지 및 검파를 위해 어레이(array) 안테나와 RF 빔을 추정함으로서 사람의 움직임과 침입탐지를 검출할 수 있다. 이러한 무선 탐지와 무선 동작인식을 기반으로 한 WiFi 도플러 주파수 검파방식과 적응형 비콘(beacon)의 시간영역신호를 조합하는 무선보안 서비스 설계방안을 제안하였다.
OFDM은 IEEE802.11a와 HiperLAN2와 같은 여러 가지 무선 표준에 적용되고 있는 다중 캐리어 변조 기술이다. OFDM의 문제 중 하나는 송신기와 수신기 캐리어 주파수 사이의 주파수 offset에 민감하다는 것이다. 이러한 주파수 옵셋은 OFDM 심볼에 ICI(Inter-carrier interference)를 유발한다. 본 논문에서는 ICI의 영향을 제거하는 3가지 방법, 즉 ICI self-cancellation(SC), 최대가능도 추정(Maximum Likelihood), 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filtering) 방법을 제안하고 성능을 비교 평가한다.
무선 통신 시스템에서 재밍 공격은 통신 성능을 심각하게 저하시킬 수 있는 치명적 위협이다. 특히 반응 재밍은 송신기와 수신기가 통신할 때만 재밍할 수 있기 때문에 반응 재밍을 통해 공격 효율을 극대화할 수 있다. 본 논문에서 반응 재밍의 공격 효과를 저감시키기 위해 multi-input multi-output (MIMO) 기반의 orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) 통신 기술의 특징을 활용하고, 이에 기반한 반복적 채널 추정 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘과 기존 항재밍 알고리즘을 비교하였으며, 반응 재밍 공격이 있는 MIMO-OFDM 통신 시스템에서 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.
비행체의 위치정보는 GPS 교란과 같은 위험성에 노출될 수 있기 때문에 위치를 추정하기 위해 관성항법장치와 같은 여러 연구가 수행되고 있다. DoA(: Direction of Arrival) 및 RTT(: Round Trip Time)을 이용한 위치추정 기법은 레이다시스템에 적용되어 비행체의 위치를 추정하는데 사용되고 있으며 무인기 데이터링크에 적용 가능하다. 무인기 데이터링크는 넓은 대역폭을 사용하기 때문에 다중혼 방식의 합 차패턴 생성 방식을 주로 사용하며 탑재체의 제한된 송신출력으로 낮은 SNR 영역을 포함하여 추적을 수행한다. 일반적으로 낮은 SNR에서 위치 추정오차는 증가하며 높은 SNR에서 부엽을 제한하지 못하면 추정된 DoA의 유효성이 상실된다. 본 논문에서는 부엽을 제한하고 낮은 SNR에서 증가하는 DoA 추정오차를 보정하기 위한 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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