The problem considered is that of calculating the angles of arrival of a multimoded signal at an antenna array from simultaneous measurements of the amplitude and the phase of the signal in each element of the array. The method of wavefront analysis 15 applied to a 4-element direction finder of the Adcock type. A simulated problem is constructed with the aid of suitable computer programs developed here.
본 논문에서는 위상비교모노펄스에서 근접한 두 표적의 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 제안한 방법은 Sherman의 기법을 근간으로 하기 때문에 기존 다른 기법들과 달리 단일표적상황에서도 사용할 수 있으며, 오직 단일 펄스만을 사용하여 근접한 두 표적의 위치를 추정하기 때문에 기존 Sherman이 제시한 기법의 단점도 개선할 수 있었다. 제안한 방법의 각도 추정 정확도는 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
모델 오차 효과 및 민감도 분석을 사용하여 도래 방향 추정의 새로운 방법을 제시한다. 원하는 신호가 모델 오차 교정 효과를 통해 간섭을 제거한 후 얻어지게 되므로 추정에 있어서 채널 간섭 영향이 크게 줄어들게 된다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 분해능과 정확성 추정이 향상되었음을 입증하였다.
Capon 알고리듬은 지향방향에 대하여 일정한 이득을 유지하면서 배열의 출력을 최소화 시키므로 FM (Fourier method) 알고리듬에 비하여 우수한 분해능 (resolution)을 제공한다. 그러나 Capon 알고리듬의 DoA (Direction of Arrival) 추정 성능은 입사 신호의 SNR (signal-to-noise ratio)이 낮은 경우 급격히 저하되는 문제가 있어 신호원들의 입사각이 유사한 경우 각각의 신호원을 구분하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 Capon 알고리듬에서 사용되는 공분산 역행렬의 원소를 제거하는 기법을 이용하여 수신 신호의 SNR이 낮은 환경에서 보다 나은 분해능을 제공하는 개선 방안을 제안한다.
본 논문에서는 8개의 단위 안테나로 구성된 원형배열안테나(Circular Array)의 편파(Polarization) 특성을 고려한 위상 비교 방향탐지에 대해 고찰하였다. 단위 안테나는 6 ~ 12 GHz의 광대역에서 동작하는 Cavity-Backed 패치 안테나를 적용하였으며, 다양한 편파를 수신할 수 있도록 Radial 방향으로 배치하였다. 위상 비교 시 정밀한 각도를 얻기 위해 넓은 간격의 소자들을, 모호성을 해결하기 위해 좁은 간격의 소자들을 적용하였다. 방위각과 고각 모두 ±20° 영역에 대해 2차원의 방향 탐지를 수행하였으며 정면 근처에서는 0.5°, 15° 근방 영역에서는 1.6° 이하의 도래각(DOA) 오차가 있음을 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제2권1호
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pp.21-23
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2013
The antenna pattern in this case has a main beam pointed in the desired signal direction, and has a null in the direction of the interference.The conventional antenna pattern concepts of beam width, side lobes, and main beams are not used, as the antenna weights are designed to achieve a set performance criterion such as maximization of the output SNR.A new direction of arrival estimation method using effects of model errors and sensitivity analysis is proposed. Two subspaces are used to form a signal space whose phase shift between the reference signal and its effects of model error signal. Through simulation, the performance showed that the proposed method leads to increased resolution and improved accuracy of DOA estimation relative to those achieved with existing method. Since a desired signal is obtained after interference rejection through correction effects of model error, the effect of channel interference on the estimation is significantly reduced.
수중에서 압력의 크기만을 측정할 수 있는 기존 하이드로폰의 한계를 극복하기 위해, 음압뿐만 아니라 음원의 방향을 측정할 수 있는 다양한 종류의 벡터 하이드로폰이 개발되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 벡터 하이드로폰 중 4개의 분할된 전극을 가지는 링형 다중모드 벡터 하이드로폰에서 압력 구배-가속도 관계를 이용하여 도래각을 추정할 수 있는 방법을 제안하였으며, 시뮬레이션과 수조 시험을 통해 제안된 도래각 추정 방법의 성능을 검증하였다. 제안된 방법은 다중 주파수 환경에서도 동작이 가능하며, 연산량이 작은 이점이 있으므로 관련 분야에서 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권4호
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pp.167-172
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2014
In this paper we propose a waveform design algorithm that localizes the maximum output power in the target direction. We extend existing monostatic radar optimal waveform design schemes to bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems. The algorithm simultaneously calculates the direction of departure (DoD) and the direction of arrival (DoA) using a two-dimensional multiple signal classification (MUSIC) method, and successfully localizes the maximum transmitted power to the target locations by exploiting the calculated DoD. The simulation results confirm the performance of the proposed algorithm.
인터페로미터 방향탐지 시스템은 두 개 혹은 그 이상의 소자로 구성되는 안테나 시스템으로 수신되는 무선신호의 위상차를 사용하여 수신신호의 방향을 추정한다. 방탐정확도 향상을 위해, 방향탐지 시스템은 장치에서 발생하는 위상오차를 최소화하는 위상보정을 수행한다. 본 논문에서는 인터페로미터 방향탐지 시스템에서 수행되는 위상보정 방법에 대해 분류하였으며, 각 방법의 장단점에 대해 비교하였다.
본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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