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Unitary 변환을 이용한 Matrix Pencil 방법
고진환,주위위,김태곤 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.44 No.2
Since the Matrix Pencil (MP) method can be performed to estimate multiple DOAs by using only single snapshot, this method is suitable for short data length or when the environment is dynamic. As the number of array increases, the computational load increases due to complex number computation. This paper presents an approach based on a unitary matrix pencil (MP) algorithm to reduce the computational load. Unitary transformation for the MP method has been suggested and formulated successfully. The computer simulation shows that the error rate of proposed method agree with that of MP for different SNR values. 기존의 Matrix pencil 방식은 하나의 스냅샷으로 프로세싱 하기 때문에 신호의 다중경로가 존재하는 경우이거나 데이터 길이가 짧은 경우, 또는 환경이 nonstationary한 환경에서 DOA 추정에 적합한 방법이다. 그러나 array의 수가 많아지는 경우에는 복소수 계산으로 인하여 계산시간이 상당히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 Matrix Pencil 방법의 계산량을 줄이기 위하여 unitary 변환을 이용한 Matrix Pencil방법을 제안 하였다. Unitary 변환이 Matrix Pencil에 성공적으로 적용되었으며, 컴퓨터 실험결과는 SNR에 따른 error율이 일치함을 보여 준다.
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4차 통계량을 이용한 Matrix Pencil Method
장우진,왕혁소,주위위,고진환,Jang Woo-Jin,Wang Yi-Su,Zhou Wei-Wei,Koh Jin-Hwan 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.6C
Array 신호처리에서 복소 지수함수의 합으로 구성된 신호의 파라미터를 추정하는데 고차 통계를 이용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 MPM(matrix pencil method)보다 효과적으로 DOA를 판별하기 위해 MPM에 4차 cumulant와 moment 통계량을 적용하였다. 4차 cumulant 통계량은 선형 배열안테나에 입사하는 신호에 포함된 Gaussian 잡음을 효과적으로 감소시킬 수 있다. Gaussian 잡음이 존재하는 환경에서 기존의 방법과 4차 통계량을 이용한 방법을 시뮬레이션 함으로써 SNR과 DOA 분해능에 대하여 성능을 분석하였다. 결과로써 4차 통계량을 이용한 MPM이 기존의 MPM보다 우수함을 보였으며, 또한 4차 moment보다는 4차 cumulant 적용이 더 우수함을 증명하였다. In array signal processing, high order statistics can be used to estimate parameters from signal of sums of complex exponential. In this paper, we derive two types of direction finding algorithms which use the fourth-order cumulant and moment of the received array data. Since the fourth order cumulant can suppress the Gaussian noise, the response of MPM has better noise immunity than the conventional approaches. The performance of each method in regard to the probability of resolution and SNR in the presence of the Gaussian noise is investigated. As a result, the proposed method applied to the fourth-order statistic can find DOA more correctly in the presence of the Gaussian noise.
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