본 논문에서는 고해상도 도래방향 추정기법인 MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘의 설계에 대해서 연구하였다. MUSIC 알고리즘은 고유벡터와 방향벡터의 요소가 복소수이기 때문에 하드웨어 구현을 위해서는 입력상관행렬을 확장하거나 유니터리(Unitary) 개념을 적용해야 한다. 이에 따라 MUSIC 알고리즘의 방향벡터와 잡음고유벡터가 서로 직교한다는 성질을 이용하여, 소자 간격과 도래방향을 고려한 기지의 방향벡터와 신호에 의한 잡음고유벡터의 실수연산을 통해 도래방향을 구하였다. 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘을 안테나 소자가 2개, 소자 간격이 0.5A인 경우에 대해서 하드웨어 구현이 가능하도록 Verilog HDL(Verilog Hardware Description Language)을 이용하여 설계하고 결과를 확인하였다.
초광대역 무선 통신에서 불규칙 각도 퍼짐이 발생하는 초광대역 옥내 환경에 적합한 새로운 신호 모형을 제안하고 군집된 초광대역 신호의 도착 방향(AOA)을 추정한다. 제안된 모형에 적합한 부공간 추정기법을 적용하여 수신된 초광대역 군집 신호의 신호 도착 방향과 퍼짐모수의 추정치를 얻는다. 제안된 모형과 추정기법은 컴퓨터 모의실험으로 검증되며 추정 오차의 성능도 분석한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권3호
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pp.285-294
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2015
A permutation test is the popular and attractive alternative to derive asymptotic distributions of dimension test statistics in sufficient dimension reduction methodologies; however, recent studies show that a bootstrapping technique also can be used. We consider two types of bootstrapping dimension determination, which are partial and whole bootstrapping procedures. Numerical studies compare the permutation test and the two bootstrapping procedures; subsequently, real data application is presented. Considering two additional bootstrapping procedures to the existing permutation test, one has more supporting evidence for the dimension estimation of the central subspace that allow it to be determined more convincingly.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.133-138
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2006
Singular value decomposition (SDV) approach is applied to the observability analysis of GPS/INS in this paper. A measure of observability for a subspace is introduced. It indicates the minimum size of perturbation in the information matrix that makes the subspace unobservable. It is shown that the measure has direct connections with observability of systems, error covariance, and singular structure of the information matrix. The observability measure given in this paper is applicable to the multi-input/multi-output time-varying systems. An example on the observability analysis of GPS/INS is given. The measure of observability is confirmed to be less sensitive to system model perturbation. It is also shown that the estimation error for the vertical component of gyro bias can be considered unobservable for small initial error covariance for a constant velocity horizontal motion.
소나 시스템에서 참조 신호를 이용하여 어레이 형상을 추정하는 경우, 참조 신호는 어레이와 충분히 떨어져 있지 않기 때문에 근거리 신호 모델링이 필요하다. 근거리 신호 모델링을 기반으로 하는 어레이 형상 추정 기법은 일반적으로 수신된 참조 신호의 공간 공분산 행렬을 이용한다. 이러한 기법 중 1개의 참조 신호만을 이용하여 공간 공분산 행렬의 고유치 분해 후 최대 고유치에 해당하는 고유 벡터를 참조 신호의 조향 벡터로 구성하여 어레이 형상을 추정하는 근거리 고유벡터 기법이 있다. 본 논문에서는 1개 이상의 참조 신호를 이용하여 공간 공분산 행렬로부터 구한 잡음 부공간과 신호 부공간이 서로 직교한다는 특성을 이용하여 Newton-type 반복 기법으로 센서 위치를 추정해 나가는 간략화된 부공간 근사 기법을 제안한다. 또한 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법의 성능을 다양한 환경에서 분석해 본다. 모의 실험 결과 한 개의 참조 신호를 이용하는 경우에 근거리 고유 벡터 기법과 간략화된 부공간 근사 기법이 거의 동일한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 근거리 고유 벡터 기법이 참조 신호를 2개 이상 사용할 수 없는데 반해 간략화된 부공간 근사 기법은 두 개의 참조 신호를 이용함으로써 참조 신호의 입사 방향에 관계없이 안정적인 형상 추정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
The two inverse regression estimation methods, SIR and SAVE to estimate the central space are computationally easy and are widely used. However, SIR and SAVE may have poor performance in finite samples and need strong assumptions (linearity and/or constant covariance conditions) on predictors. The two non-parametric estimation methods, MAVE and dMAVE have much better performance for finite samples than SIR and SAVE. MAVE and dMAVE need no strong requirements on predictors or on the response variable. MAVE is focused on estimating the central mean subspace, but dMAVE is to estimate the central space. This paper explores and compares four methods to explain the dimension reduction. Each algorithm of these four methods is reviewed. Empirical study for simulated data shows that MAVE and dMAVE has relatively better performance than SIR and SAVE, regardless of not only different models but also different distributional assumptions of predictors. However, real data example with the binary response demonstrates that SAVE is better than other methods.
Researchers have recently shown an increased interest in estimating the direction-of-arrival (DOA) of wideband noncircular sources, but existing studies have been restricted to subspace-based methods. An off-grid sparse recovery-based algorithm is proposed in this paper to improve the accuracy of existing algorithms in low signal-to-noise ratio situations. The covariance and pseudo covariance matrices can be jointly represented subject to block sparsity constraints by taking advantage of the joint sparsity between signal components and bias. Furthermore, the estimation problem is transformed into a single measurement vector problem utilizing the focused operation, resulting in a significant reduction in computational complexity. The proposed algorithm's error threshold and the Cramer-Rao bound for wideband noncircular DOA estimation are deduced in detail. The proposed algorithm's effectiveness and feasibility are demonstrated by simulation results.
이 논문은 부분공간 시스템 확인기법을 이용하여 전단빌딩의 강성행렬과 부재의 강성을 추정하는 기법을 소개한다. 시스템 행렬은 입력-출력 데이터로 구성된 행켈행렬을 LQ 분해와 특이치 분해를 통해 추정한다. 추정된 시스템 행렬은 닮음 변환을 통해 실제 좌표축으로 변환하고, 변환된 시스템 행렬로부터 강성행렬을 계산한다. 추정된 강성행렬의 정확성과 안정성은 행켈행렬의 크기에 따라 변한다. 전단빌딩의 기저 유한요소 모델을 이용하여 행켈행렬의 크기에 따른 강성행렬의 추정 오차 곡선을 구한다. 오차 곡선을 이용하여 목표 정확도 수준에 부합하는 행켈행렬의 크기들을 결정한다. 이렇게 선택된 행렬의 크기들 중에서 부분공간 시스템 확인의 계산비용을 고려하여 보다 적절한 행렬의 크기를 결정할 수 있다. 결정된 크기의 행켈행렬을 이용하여 강성행렬을 추정하고 추정된 강성행렬로부터 부재의 강성을 추정한다. 제안된 방법을 손상 전후의 5층 전단빌딩 수치 예제에 적용하여 타당성을 검증한다.
In visible light (VL) positioning based on angle of arrival (AOA) estimation for smart indoor service, the AOA parameters obtained at the receiver has sometimes a random and distributed angle form instead of a point angle form due to the multipath transfer of the actual visible light and short positioning distance. The AOA estimation of a VL signal with a random and parametric distributed angle form may give incorrect AOA parameter estimates, which may result in poor VL positioning performance. In this paper, we classify the AOA parameters of the received VL signal into three forms according to the actual positioning channel environment and consider the short-range VL positioning method. We propose a subspace-based AOA parameter estimation technique and a data fusion method, and analyzed the proposed method by simulation and the measurement of the real VL channel characteristics.
최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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