이 논문에서는 하나의 표적을 다수의 레이더에서 감지하였을 때 3차원 선형 최소제곱오차 알고리즘을 활용하여 정보를 융합함으로써 표적의 위치를 추정하는 기법을 유도하고, 표적에 대한 GPS 측정 정보를 결합하는 기법과 정보에 가중치를 두어 결합하는 기법으로 확장하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안한 표적 위치 추정기법들이 추정 오차를 줄일 수 있음을 확인하고, 가중치를 두어 정보를 결합하면 측정 정보가 부정확한 경우에도 표적 위치 추정 성능이 강인할 수 있음을 보인다.
인공위성을 통한 정보수집은 위성에 탑재된 안테나를 기반으로 수행되는데, 위성 안테나는 크게 반사판 안테나, 렌즈 안테나, 위상배열 안테나로 분류된다. 이 중 다중빔 시스템 등의 안테나 패턴 조절 기능이 우수한, 위상배열 안테나가 많이 사용되는 추세이다. 위성 기반의 지상 신호정보 수집은 지리적 영향을 적게 받는 효율성을 가지나, 정확한 신호의 도래각 정보가 요구된다. 본 논문에서는 위상배열 안테나에 사용되는 안테나 배열형상에 대한 특징 및 장단점을 고찰한다. 또한, 위성 수신단에 탑재된 정방배열 안테나 기반의 캐스케이드 도래각 추정 알고리즘을 소개하고, 시뮬레이션을 통한 성능평가 결과를 제시한다.
수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나 이러한 방법들이 대규모 2차원 어레이 안테나를 구성하는 경우 과다한 연산량으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되고 있으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함이 있는 경우 보정을 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 신경망 모델을 이용한 도래망향 추정 방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구한다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 2개의 안테나를 사용하는 MB-OFDM UWB시스템에서, MUSIC 알고리듬에 기초한 입사각 추정기의 효율적인 하드웨어 구조에 대한 설계 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 기존 알고리듬의 연산 수식을 변형하여 기존 알고리듬에서 요구하는 복잡한 연산기능을 제거하였으며, 따라서 제안된 방식이 기존과 거의 유사한 성능을 가지면서도 하드웨어복잡도 및 연산소비전력을 크게 줄일 수 있었다. 제안된 구조는 Verilog HDL을 이용하여 설계 및 검증되었으며, 하드웨어 복잡도 및 소비전력 측정을 위해 각각 0.13um CMOS 라이브러리와 Xilinx FPGA로 구현되었다. 게이트카운트 및 소비전력을 측정한 결과, 원래의 MUSIC 알고리듬을 그대로 구현한 방식과 비교하여, 게이트카운트에서는 약 43%, 소비전력에서는 약 23%가 감소되었을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 바이스태틱 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 레이더 시스템에서 다중 신호의 DOA(Direction of Arrival)의 추정을 위한 2차원 Matrix Pencil Method(MPM) 기반 알고리즘을 제안하였다. 2차원 MPM은 낮은 SNR 환경에서도 기존 알고리즘에 비해 적은 연산량으로 다수의 DOA 추정이 가능하고, 송신기에서의 표적 각도인 DOD(Direction of Departure)도 동시 추정이 가능하다. 본 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 등간격 선형 배열구조의 MIMO 레이더 시스템에서 SNR에 따른 DOA 및 DOD의 RMSE(Root Mean Square Error)를 확인하였고, 2차원 Capon 기법과 비교하였다.
본 논문은 rotation of subspaces 개념을 이용한 도래각 추정 방법을 제시한다. 이 방법은 여러 응용분야에서 대두되는 부공간들(subspaces)의 각도 및 거리와 밀접한 관련이 있다. 먼저 최소 자승을 이용하여 한 부공간을 다른 부공간으로 변환 시켜주는 최적 변환 행렬을 구하기 위한 효율적인 방법을 유도하고 이를 이용하여 다중 광대역 신호들 (인코히어런트, 부분적인 코히어런트와 완전한 코히어런트의 혼합신호들)의 도래각을 추정한다. 대표적인 응용으로, 잡음의 배열 스펙트럼 밀도 행렬이 변하지 않는 액티브 시스템(e. g. sonar system) 경우에 성능을 높이기 위하여 효율적인 ROSS (rotation of signal subspaces) 알고리듬을 제안한다. ROSS 알고리듬은 Wang-Kaveh's CSS-focusing 방법에서 사용하는 예비처리와 공간 필터링을 필요로 하지 않는 장점이 있으며 일반적인 모든 배열 안테나에도 적용될 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 새로운 알고리듬이 CSS-focusing 방법 및 Forward-Backward Spatial Smoothed MUSIC 보다 높은 성능을 가짐을 알 수 있었다.
수신신호의 도래방향을 추정하는 기술은 어레이 안테나를 이용하는 무선통신시스템의 성능향상을 위하여 핵심역할을 수행하여 왔다. 이러한 기술중에서 MUSIC 및 ESPRIT와 같은 고분해 추정 알고리즘은 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호의 데이터 벡터에 대한 공분산행렬을 계산한 후, 고유치 전개기법을 적용하여 도래방향을 정도 높게 추정한다. 그러나 이러한 고유치 전개기법에 기초를 둔 고분해 알고리즘은 멀티패스 환경에서 코히어런트 입사파 또는 상호간에 높은 상관관계를 가지는 수신신호들의 도래방향을 분리${\cdot}$추정하기가 어렵다. 이러한 경우에 종래의 방법은 사전 신호처리 과정으로서 공간평균법에 의한 공분산행렬을 계산한 후에 이를 이용하여 고유치 전개에 기초를 둔 고분해 알고리즘들을 적용하여 멀티패스 수신신호의 도래방향을 추정한다. 그러나 종래의 공간평균법이 어레이 안테나에 수신되는 신호에 대한 자기 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하기 때문에 멀티패스파의 분리${\cdot}$추정을 가능하게 하는 대신에 안테나의 유효구경을 감소하는 결과를 초래한다. 또한 종래의 방법이 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하고 대각요소를 포함하지 않은 상호상관 요소들에 대한 부분행렬은 고려하지 않음으로써 어레이 안테나에 의한 도래방향 추정성능을 저하시키는 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호 벡터의 자기상관행렬의 모든 요소들을 이용하는 새로운 공간평균법을 제안하고 종래의 공간평균법과 비교${\cdot}$평가한다.
본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터 시스템을 위한 WUSB over WBAN 프로토콜에서 요구되는 신체 영역 위치인식기술을 제안한다. 제안하는 위치인식기술은 웨어러블 컴퓨터의 주변 장치를 구성하는 WUSB over WBAN 프로토콜 기반 센서노드에서 실행된다. 웨어러블 컴퓨터 시스템에서 다양한 신체 모션을 통한 입력 정보의 정확성을 높이기위해서는, 높은 정밀도를 갖는 새로운 위치인식기술이 반드시 개발되어야 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해, 본 논문은 신체에 부착된 WUSB over WBAN 디바이스들의 개수를 4개 이상으로 하는 TDoA/FDoA/AoA 복합 방식을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 TDoA/FDoA/AoA의 복합 방식 알고리즘이 TDoA/FDoA 복합 알고리즘 보다 위치 추정 오차를 10mm 감소시킨다. 이 값은 다른 통신 시스템에서는 무시할 수 있는 작은 값이나, 신체 영역 내 통신에서는 위치 추정 성능을 향상시키는 결과를 나타낸다.
Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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