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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이준호
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2017
Newton 기법을 통한 바이스태틱 DOD/DOA 추정 성능 향상
백지웅
,
이준호
한국통신학회 학술대회논문집
2017.06
학술대회자료
공분산 fitting을 통한 바이스태틱 DOD/DOA 추정
백지웅
,
이준호
한국통신학회 학술대회논문집
2017.06
학술대회자료
바이스태틱 DOD/DOA 추정 알고리즘 및 압축센싱 기반 DOA 추정 알고리즘에 대한 연구 : Study on bistatic DOD/DOA estimation algorithms and DOA estimation algorithms based on compressive sensing
백지웅
정보통신공학과
2017.01
학위논문
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스텔스 기술의 발전에 따라 기존의 모노스태틱 레이더의 한계가 드러났고 이를 보안하기 위해 송신기와 수신기를 멀리 떨어지게 배치하는 구조의 바이스태틱 레이더가 연구되었다. 또한 바이스태틱 MIMO 레이더 시스템을 기반으로 한 도래각과 출발각을 추정하는 알고리즘이 많이 연구되었다.
본 논문에서는 기존의 모노스태틱 시스템에서의 CBF, Capon 그리고 MUSIC에 대해 간단히 설명하고 BIstatic 시스템에 맞게 확장하는 과정을 보인다.
기존의 바이스태틱 DOD/DOA 추정 알고리즘인 경우 DOD/DOA 탐지 성능과 계산량은 비례관계이고 이는 탐색간격에 따라 좌우된다. 이에 본 논문은 탐지 성능을 탐색 간격에 구애 받지 않고 정확하게 DOD/DOA 탐지하고 계산량도 기존의 방법보다 부담을 줄이기위해 본 논문은 뉴턴 방법을 이용한 DOD/DOA 탐지 향상 방법을 제안한다. 뉴턴 방법을 위한 비용함수의 1차 적분과 2차적분 유도과정을 보인다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 탐지 성능과 계산량 부담에 대한 향상을 보인다.
또한, 본 논문은 압축센싱을 기반으로 하는 도래각 추정 에 대한 연구를 다룬다. 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 경우, 기존의 도래각 추정 기법과는 다르게 입사신호의 방향은 공간 영역에서 희소도를 가짐을 이용한 도래각 추정 기법이다.
본 논문에서는 기존의 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 데이터 fitting DOA 추정 알고리즘과 공분산 fitting 도래각 추정 알고리즘인 SpSF 도래각 추정 알고리즘에 대해 간단히 설명한다.
기존의 SpSF doa 추정 알고리즘은 제한조건이 없는 최적화 문제로 표현된다. 이는 샘플 수가 충분히 많은 때는 적은 계산량으로도 sparse한 신호공분산을 구할 수 있지만 샘플 수가 충분하지 않은 경우 많은 계산량이 요구된다는 단점이 존재한다. 해당 문제의 해결을 위해 본 논문은 SpSF DOA 추정 알고리즘을 제한 조건이 있는 최적화 문제로 표현하고 제한 조건 명시에 필요한 상수값 결정법을 제시하였다. 배열 안테나에 추가되는 잡음을 복소 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링 후, 잡음 공분산 행렬의 Frobenius 놈(norm)의 제곱의 평균을 유도하였으며, 이 값을 이용하여 제한조건에 포함된 상수를 결정하였다.
본 논문에서는 기존의 모노스태틱 시스템에서의 CBF, Capon 그리고 MUSIC에 대해 간단히 설명하고 BIstatic 시스템에 맞게 확장하는 과정을 보인다.
기존의 바이스태틱 DOD/DOA 추정 알고리즘인 경우 DOD/DOA 탐지 성능과 계산량은 비례관계이고 이는 탐색간격에 따라 좌우된다. 이에 본 논문은 탐지 성능을 탐색 간격에 구애 받지 않고 정확하게 DOD/DOA 탐지하고 계산량도 기존의 방법보다 부담을 줄이기위해 본 논문은 뉴턴 방법을 이용한 DOD/DOA 탐지 향상 방법을 제안한다. 뉴턴 방법을 위한 비용함수의 1차 적분과 2차적분 유도과정을 보인다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 탐지 성능과 계산량 부담에 대한 향상을 보인다.
또한, 본 논문은 압축센싱을 기반으로 하는 도래각 추정 에 대한 연구를 다룬다. 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 경우, 기존의 도래각 추정 기법과는 다르게 입사신호의 방향은 공간 영역에서 희소도를 가짐을 이용한 도래각 추정 기법이다.
본 논문에서는 기존의 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리즘인 데이터 fitting DOA 추정 알고리즘과 공분산 fitting 도래각 추정 알고리즘인 SpSF 도래각 추정 알고리즘에 대해 간단히 설명한다.
기존의 SpSF doa 추정 알고리즘은 제한조건이 없는 최적화 문제로 표현된다. 이는 샘플 수가 충분히 많은 때는 적은 계산량으로도 sparse한 신호공분산을 구할 수 있지만 샘플 수가 충분하지 않은 경우 많은 계산량이 요구된다는 단점이 존재한다. 해당 문제의 해결을 위해 본 논문은 SpSF DOA 추정 알고리즘을 제한 조건이 있는 최적화 문제로 표현하고 제한 조건 명시에 필요한 상수값 결정법을 제시하였다. 배열 안테나에 추가되는 잡음을 복소 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링 후, 잡음 공분산 행렬의 Frobenius 놈(norm)의 제곱의 평균을 유도하였으며, 이 값을 이용하여 제한조건에 포함된 상수를 결정하였다.
목차
1 Introduction 12 Signal modeling 42.1 Signal modeling in monostatic radar system 42.2 Signal modeling in bistatic MIMO radar system 73 Bistatic DOD/DOA estimation algorhtims 113.1 Conventional beamforming 123.2 Capon beamforming 153.3 MUSIC 164 Improvement of bistatic DOD/DOA estimation 214.1 Newtom-type method 214.2 Simulation results 255 DOA estimation algorithms based on compressive sensing 365.1 Compressive sensing 365.2 Data fitting DOA estimation 395.2.1 Single snapshot 395.2.2 Multiple snapshots 405.3 SpSF 435.3.1 DOA estimation of a uncorrelated signal 435.3.2 DOA estimation of a correlated signal 456 Determination of parameter value in convex optimization problem of SpSF 466.1 Determination of parameter value 466.2 Simulation results 497 Conclusions 56Bibliography 58List of Abbreviations 63국문초록 64
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