본 논문은 W-CDMA 신호를 대상으로 3차원 적응 배열 안테나를 이용한 도래각 추정의 성능에 관한 것이다. 이를 위하여 5 가지의 3 차원 배열 안테나를 제시한 후 이들 안테나에 도래각 추정을 위한 알고리즘으로는 MUSIC을 공통으로 적용하였고, 이의 추정 성능을 위해서는 도래각 추정 오차를 이용하였다. 이동 통신과 무선 측위 서비스에서는 배열 안테나를 사용하여 방해 신호의 도래각을 추정한 후 공간 필터링하므로서 원하지 않는 방향으로부터의 방해 신호를 최소화 또는 널링시키고, 원하는 방향으로의 빔을 형성하므로서 수신 신호의 품질을 개선할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 안테나별 도래각 추정 결과와 신호대 잡음비와 방해 신호의 수와 전력에따른 도래각 추정 오차를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 도래각 추정의 경우 Stack 3D 형을 제외한 나머지 3D 안테나가, 도래각 추정 오차의 경우 방해 신호의 수와 전력이 증가할때 Curved-B 형 안테나가 가장 우수함을 알 수 있었다.
This paper describes an adaptive signal processing of digital receiver with DDC(Digital Down Convertor), DDC is implemented by using NCO(Numerically Controlled Oscillator), digital low pass filter. for the passband sampling, we present the results of digital receiver simulation with DDC. We confirm that the low IP signal is converted to zero IF by DDC. DOA(Direction Of Arrival) estimation technique using MUSIC(Multiple SIgnal Classification) algorithm with high resolution is presented. We Cow that an accurate resolution of DOA depends on the input sampling number.
MUSIC(MUltiple Signal Characterization) 알고리듬은 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 UCERSS 알고리듬으로 확장되어 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정하였다. 이 논문의 목적은 다수의 광대역 신호가 다경로(multipath)로 입사하는 경우 입사각을 추정할 수 있도록 신호 부분공간을 이용한 UCERSS(SSB-UCERSS)와 공간 smoothing을 이용하는 UCERSS(SS-UCERSS)를 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과에서 SSB-UCERSS알고리듬의 성능이 가장 우수하고 SS-UCERSS 알고리듬은 UCERSS알고리듬의 성능보다 우수하였다.
본 논문에서는 다성 음악 신호의 보컬 피치 검출 성능을 향상시키기 위해 음악 신호의 보컬 신호를 강화시키는 전처리 기술을 제안한다. 제안한 보컬 강화 기술은 입력된 다성 음악 신호로부터 반주 신호를 예측하고, 예측된 반주 신호를 입력된 보컬 신호의 크기에 맞춰 가공하여 반주 복사본 신호를 생성한다. 마지막으로 주파수 영역에서 반주 복사본 신호를 원래 다성 음악 신호에서 제거하여 보컬이 강화된 출력 신호를 생성한다. 원 음악 신호와 제안한 방법으로 보컬이 강화된 신호에 동일한 보컬 피치 검출 방법을 각각 적용하여 피치 검출의 정확도를 측정하였고, 제안한 기술에 의하여 피치 검출 정확도가 평균 7.1 % 포인트 향상된 것을 확인하였다.
In the present study, we proposed a new subspace scanning algorithm to enhance the spatial resolution of electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography(MEG) source localization. Subspace scanning algorithms, represented by the multiple signal classification (MUSIC) algorithm and the first principal vector (FINE) algorithm, have been widely used to localize asynchronous multiple dipolar sources in human cerebral cortex. The conventional MUSIC algorithm used principal component analysis (PCA) to extract the noise vector subspace, thereby having difficulty in discriminating two or more closely-spaced cortical sources. The FINE algorithm addressed the problem by using only a part of the noise vector subspace, but there was no golden rule to determine the number of noise vectors. In the present work, we estimated a non-orthogonal signal vector set using independent component analysis (ICA) instead of using PCA and performed the source scanning process in the signal vector subspace, not in the noise vector subspace. Realistic 2D and 3D computer simulations, which compared the spatial resolutions of various algorithms under different noise levels, showed that the proposed ICA-MUSIC algorithm has the highest spatial resolution, suggesting that it can be a useful tool for practical EEG/MEG source localization.
본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.
레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RE를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수 밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 간을 근사적으로 구할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에 서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제15권1호
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pp.37-43
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2015
We implemented a real-time radar system for an unmanned ground vehicle designed to run on unpaved or bumpy roads. The system must be able to detect slow targets in a cluttered environment and cover wide angular sections with high resolution at the same time. The system consists of array antennas, preprocessors for digital beam forming, and digital signal processors for the detection process which uses sawtooth waveforms and high-resolution estimation, and is called forward/backward spatial smoothing beamspace multiple signal classification (FBSS BS-MUSIC). We show that the sawtooth waveforms enhance the angular estimation capability of FBSS BS-MUSIC in addition to their well-known advantages of removing the ambiguity of targets and detecting slow targets with improved velocity resolution.
본 논문은 자동차 오디오 시스템에 내장된 라디오에서 실시간으로 재생되는 연속적인 오디오 신호로부터 음악 신호를 선별하고, 해당 음악에 대한 실시간 음악장르 분류를 통해 자동으로 이퀄라이저를 조절하는 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 음악분류 정확도를 높이고 실시간 신호처리를 실행하기 위해 연속적인 오디오 신호로부터 추출한 음색 특징 벡터와 리듬 특징 벡터를 GMM (Gaussian mixture model) 분류 방식에 적용하여 음악 분류를 수행한다. 제안된 방식은 카오디오 시스템의 라디오로부터 출력된 오디오 신호로부터 분할된 다양한 오디오 구간을 5가지 음악장르로 분류하여 음악 장르 분류 성능을 측정하였다.
In beamforming method, source positions are predicted by MUSIC (Multiple Signal Classification) power method and composite sound fields can then be decomposed into each partial field by beamforming, detenninistically without restriction of the distance between reference microphones and sources. However, reference microphone array shape is important in both MUSIC and beamforming method. Thus the present paper describes the effect of the reference microphone array shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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