ESPRIT을 이용한 효율적인 코히런트 신호의 도래각 추정

최양호(Yang-Ho Choi) 대한전자공학회 2012 전자공학회논문지 Vol.49 No.9

센서 어레이(sensor array)가 천이불변(shift invariance) 성질을 가질 때, ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques) 방식은 이를 이용하여 어레이에 도래하는 신호의 도래각을 추정한다. 본 논문에서는 ESPRIT 방식을 적용하여 코히런트 신호의 도래각을 효과적으로 추정하는 방법을 제시한다. ESPRIT 방식은 신호부공간(signal subspace)을 이용한다. 코히런트 신호가 존재할 때, 신호부공간을 구하는 방법으로 SS(spatial smoothing) 방식이 널리 알려져 있으나 계산이 매우 복잡하다. 최근에 발표된 CV(correlation vector)에 기초한 방식은 계산은 간단하지만 SS 방식보다 작은 수의 신호를 분해한다. 제안 방식은 상관행렬의 일부를 이용하여 신호부공간을 구성하여 도래각을 추정한다. SS 방식과 비교하여, 제안 방식에서는 분해 가능한 신호의 수는 동일하면서 계산량을 크게 줄일 수 있다. ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques) estimates DOAs(directions of arrival) of the incident signals on a sensor array by exploiting the shift invariance between its two subarrays. This paper suggests an efficient DOA estimation method based on ESPRIT when coherent signals impinge on the sensor array. When applying ESPRIT, it is necessary to find a signal subspace. Though the widely known SS(spatial smoothing) method allows us to obtain a signal subspace in the presence of coherent signals, its computational complexity is very high. Recently a CV(correlation vector) based method has been presented which is computationally simple. However, the number of resolvable signals in the method is smaller than that in the SS based method when multiple coherent signal groups are present. The proposed method in this paper, which obtains a signal subspace by utilizing only part of the correlation matrix, significantly reduces the computational complexity as compared with the SS based one, while the former is resolving the same number of coherent signals as the latter.

간단한 신호 부공간 추정을 통한 MUSIC 기반의 효과적인 도래방향 탐지

최양호(Yang-Ho Choi) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.48 No.4

MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다. The MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) method estimates the directions of arrival (DOAs) of the signals impinging on a sensor array based on the fact that the noise subspace is orthogonal to the signal subspace. In the conventional MUSIC, an estimate of the basis for the noise subspace is obtained by eigendecomposing the sample matrix, which is computationally expensive. In this paper, we present a simple DOA estimation method which finds an estimate of the signal subspace basis directly from the columns of the sample matrix from which the noise power components are removed. DOA estimates are obtained by searching for minimum points of a cost function which is defined using the estimated signal subspace basis. The minimum points are efficiently found through the Brent method which employs parabolic interpolation. Simulation shows that the simple estimation method virtually has the same performance as the complex conventional method based on the eigendecomposition.

뇌파/뇌자도 전류원 국지화의 공간분해능 향상을 위한 독립성분분석 기반의 부분공간 탐색 알고리즘

정영진,권기운,임창환,Jung, Young-Jin,Kwon, Ki-Woon,Im, Chang-Hwan 대한의용생체공학회 2010 의공학회지 Vol.31 No.6

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.

신호부각에 의한 신호 부공간 회전을 이용한 광대역 인코히어런트 신호의 공간 스펙트럼 추정

김영수,이계산,김정근 한국전자파학회 2004 한국전자파학회논문지 Vol.15 No.7

In this paper, a new algorithm is proposed for resolving multiple broadband incoherent sources incident on a uniform linear array. The proposed method dose not require any initial estimates for finding the transformation matrix, while the Coherent Signal-Subspace Method(CSM) proposed by Wang and Kaveh requires preliminary estimates of multigroup source location. An effective procedure is derived for finding the enhanced spectral density matrix at the center frequency using signal enhancement approach and then constructing a common signal subspace by selecting a unitary transformation matrix which is obtained via rotation of signal subspace method. The proposed approach is found to provide superior performance relative to that obtained with the CSM method in terms of sample bias of direction-of-arrival estimates. 등 간격 선형 어레이로 입사하는 광대역 인코히어런트 신호의 도래각을 효율적으로 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 변환행렬을 구성하기 위하여 CSM 방법이 초기 추정각을 요구하는 반면에 제안된 방법은 전혀 초기 추정각을 필요로 하지 않는다. 이 방법의 연산과정은 먼저 신호부각 방법에 의하여 중심주파수에서의 신호 부공간을 추정 한 다음 신호 부공간 회전 방법을 통한 직교변환행렬을 구성하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 CSM 방법보다 표본바이어스 면에서 우수한 성능을 제공함을 알 수 있었다.

임의형상 배열센서에 적용 가능한 다중표적 방위각 추적 알고리즘

류창수,Ryu, Chang-Soo 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.42 No.2

Ryu 등은 선형 선배열센서를 이용하여 표적의 방위각 궤적을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. Ryu 등이 제안한 방위각 추적 알고리즘은 선형 선배열센서의 출력신호를 이용하여 신호부공간을 추정하고, 추정된 신호공간으로부터 각 표적의 방위각 이노베이션을 구하며, 이렇게 구한 방위각 이노베이션을 각 표적에 할당된 칼만필터의 입력으로 사용함으로써 표적의 방위각 궤적을 추적한다. 이러한 구조를 가지는 Ryu의 방위각 추적 알고리즘은 별도의 데이터연관 필터가 필요 없으며 효율적이라는 장점을 가지고 있다. 그러나 Ryu의 방위각 추적 알고리즘은 선형 선배열센서를 사용하는 환경에서 제안되었기 때문에 임의형상 배열센서에 적용하기에는 부적합하다. 배열센서를 사용하는 여러 응용분야에서 배열센서를 구성하는 센서들은 실제로 위치오차를 가지며, 배열센서는 임의형상 배열센서가 된다. 본 논문에서는 Ryu 알고리즘의 장점과 추적 성능을 그대로 유지하면서 임의형상 배열센서에 적용할 수 있는 방위각 추적 알고리즘을 제안한다. Ryu et al. proposed a multiple target DOA tracking algorithm using a linear sensor array. In Ryu's algorithm first, the signal subspace is estimated using sensor output and the angular innovations of targets are extracted from the estimated signal subspace. Next, the DOA's of targets are tracked using the angular innovations as the inputs of Kalman filters. Ryu's algorithm has good features that it has no data association problem and is efficient. However, Ryu's algorithm can't be a lied to an arbitrarily shaped array because it was proposed using linear sensor array. Actually, when the sensor array is used in the various application fields, sensors have a position error. Therefore, the sensor array can be an arbitrarily shaped array. In this paper, we propose a multiple target DOA tracking algorithm applicable to an arbitrarily shaped array, and it sustains the good features of Ryu's algorithm.

도래각 추정을 위한 3단계 인공신경망 알고리듬

박선배,유도식 한국항행학회 2020 韓國航行學會論文誌 Vol.24 No.1

Direction of arrival (DoA) estimation is a scheme of estimating the directions of targets by analyzing signals generated or reflected from the targets and is used in various fields. Artificial neural networks (ANN) is a field of machine learning that mimics the neural network of living organisms. They show good performance in pattern recognition. Although researches has been using ANNs to estimate the DoAs, there are limitations in dealing with variations of the signal-to-noise ratio (SNR) of the target signals. In this paper, we propose a three-stage ANN algorithm for DoA estimation. The proposed algorithm can minimize the performance reduction by applying the model trained in a single SNR environment to various environments through a ‘noise reduction process’. Furthermore, the scheme reduces the difficulty in learning and maintains efficiency in estimation, by employing a process of DoA shift. We compare the performance of the proposed algorithm with Cramer-Rao bound (CRB) and the performances of existing subspace-based algorithms and show that the proposed scheme exhibits better performance than other schemes in some severe environments such as low SNR environments or situations in which targets are located very close to each other. 도래각 추정은 표적으로부터 생성, 혹은 반사된 신호를 분석하여 표적의 방향을 추정하는 것으로 다양한 분야에 활용되고 있다. 인공신경망은 생물의 신경망을 모방한 기계학습의 한 분야로 패턴인식에서 좋은 성능을 보인다. 이러한 인공신경망을 도래각 추정에 활용하는 연구가 진행되어왔으나, 다양한 신호대잡음비 환경에 대응하는데에 제한이 있는 상황이다. 본 논문에서는 도래각 추정을 위한 3단계 인공신경망 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 잡음제거과정을 통해 단일 신호대잡음비 환경에서 학습한 모델을 다양한 환경에 적용해도 성능감소를 최소화할 수 있다. 또한 도래각 시프트 과정을 통해 학습 난이도를 낮출 수 있고 효율적인 추정이 가능하다. 우리는, 제안하는 알고리듬과 다른 부공간 기법, Cramer-Rao bound (CRB)와의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리듬이 낮은 신호대잡음비 환경, 표적들의 도래각이 가까운 환경 등 특정한 열악한 관측환경에서 타 기법에 비해 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

부공간 기반 도래각 추정을 위한 높은 강건성을 지닌 상관행렬 생성 기법

변부근 한국항행학회 2022 韓國航行學會論文誌 Vol.26 No.3

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.

A Signal Subspace Interference Alignment Scheme with Sum Rate Maximization and Altruistic-Egoistic Bayesian Gaming

( Shixin Peng ),( Yingzhuang Liu ),( Hua Chen ),( Zhengmin Kong ) 한국인터넷정보학회 2014 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.8 No.6

In this paper, we propose a distributed signal subspace interference alignment algorithm for single beam K-user (K≥3) MIMO interference channel based on sum rate maximization and game theory. A framework of game theory is provided to study relationship between interference signal subspace and altruistic-egoistic bayesian game cost function. We demonstrate that the asymptotic interference alignment under proposed scheme can be realized through a numerical algorithm using local channel state information at transmitters and receivers. Simulation results show that the proposed scheme can achieve the total degrees of freedom that is equivalent to the Cadambe-Jafar interference alignment algorithms with perfect channel state information. Furthermore, proposed scheme can effectively minimize leakage interference in desired signal subspace at each receiver and obtain a moderate average sum rate performance compared with several existing interference alignment schemes. K-3K≥

Improved Leakage Signal Blocking Methods for Two Channel Generalized Sidelobe Canceller

Kim, Ki-Hyeon,Ko, Han-Seok Korean Society of Speech Sciences 2006 음성과학 Vol.13 No.1

The two-channel Generalized Sidelobe Canceller (GSC) scheme suffers from the presence of leakage signal in the reference channel. The leakage signal is caused by the dissimilar impulse responses between microphones, and different paths from speech source to microphones. Such leakage is detrimental to speech enhancement of the GSC since the desired reference signal becomes corrupted. In order to suppress the signal leakage, two matrix injection methods are proposed. In the first method, a simple gain compensation matrix is used. In the second, a projection matrix for reducing the error between the actual and the ideal primary and reference signals, is used. This paper describes the performance degradation resulting from leakage, and proposes effective methods to resolve the problem. Representative experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed methods on recorded speech and noise in an actual automobile environment.

Estimation of DOAs of EM Waves Emitted from Multiple Partial Discharge Sources in Free Space by Using Wideband Signal Subspace Methods

Tian, Ye,Kawada, Masatake The Korean Institute of Electrical Engineers 2011 The Journal of International Council on Electrical Vol.1 No.4

Detecting partial discharge (PD) caused by the degradation of insulating materials is needed to prevent the electric breakdown. We have studied radio remote sensing to detect PD. Therefore, it is necessary to remove the electromagnetic (EM) waves reflected on the power equipment when PD source is localized. In this paper, we consider to estimate the direction-of-arrival (DOA) of EM waves emitted from PD in a free space. The signal subspace method, which uses an eigenstructure of the correlation matrix obtained from the received signals, is approved useful to estimate DOA. The finite difference time domain (FDTD) method is used to simulate the propagation of EM waves emitted from PD sources. The wideband signal subspace methods, e.g. coherent signal subspace method (CSSM), test of orthogonality of projected subspace (TOPS), test of orthogonality of frequency (TOFS), and improved CSSM (I-CSSM) are applied to estimate the DOA of EM waves.