KR0175348B1 - Receive Direction Detection Method - Google Patents
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Abstract
본 발명은 원형 어레이를 통하여 수신된 신호의 공분산 행렬(covariance matrix)을 구하여 그 수신신호의 방향을 탐지하는 방법에 관한 것으로서, 그 특징은 짝수개의 감지기를 원형 어레이로 구성하여, 상기 각 감지기를 통해 수신된 신호들에 대한 1차 공분산 행렬을 구하고, 상기 1차 공분산 행렬을 부행렬로 분리한 후, 그 분리된 부행렬들을 새롭게 구성하며, 그 새로운 부행렬들로 재구성된 2차 공분산 행렬을 수신신호 방향 탐지 알고리즘에 적용하여 수신신호의 방향을 탐지하는 수신신호 방향 탐지 방법에 있어서, 상기 1차 공분산 행렬을 센서수에 의해 4등분하여 부행렬로 분리하고, 잡음을 감소시키고 보다 정확한 공분산 행렬의 결과값을 구하도록 하기 위해 통계학적으로 공간정상 프로세스를 만족하는 부행렬의 평균값을 구해 그 부행렬을 재구성하며, 그 재구성된 새로운 부행렬에 의해 재구성된 2차 공분산 행렬을 수신신호 방향 탐지 알고리즘에 적용하여 정확한 수신신호의 방향을 탐지하도록 하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a method of obtaining a covariance matrix of a signal received through a circular array and detecting the direction of the received signal. A feature of the present invention is to construct an even number of sensors into a circular array, Obtain a first order covariance matrix for the received signals, divide the first order covariance matrix into submatrices, newly construct the separated submatrices, and receive a second order covariance matrix reconstructed into the new submatrices. In the received signal direction detection method for detecting the direction of the received signal by applying to the signal direction detection algorithm, the first covariance matrix is divided into four sub-matrix by the number of sensors to reduce the noise, reduce the noise and more accurate covariance matrix In order to obtain the result value, the average value of the submatrix that satisfies the spatial normal process is statistically reconstructed. It said, is characterized in that by applying the second covariance matrix reconstructed by the new portion of the matrix to the reconstructed received signal direction finding algorithm to detect the direction of the correct received signal.
Description
제1도는 원형 어레이(Circular Array)의 기하학적 구조도.1 is a geometrical diagram of a circular array.
제2도는 방향 탐지 시스템의 개략도.2 is a schematic diagram of a direction detection system.
본 발명은 수신신호의 방향 탐지방법에 관한 것으로서, 특히 원형 어레이를 통하여 수신된 신호의 공분산 행렬(covariance matrix)을 구하여 그 수신신호의 방향을 탐지하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for detecting a direction of a received signal, and more particularly, to a method of detecting a direction of the received signal by obtaining a covariance matrix of a signal received through a circular array.
일반적으로, 방향탐지, 레이다, 지하 매장자원 탐사, 소나(sonar) 등의 어레이 신호처리(array signal processing) 분야에서는 여러 개의 감지기(sensor)를 배열한 후, 이 감지기로부터 수신한 데이터에 의해 공분산 행렬을 구하고 이렇게 구한 공분산 행렬에 여러 가지 알고리듬을 적용하게 된다.In general, in the field of array signal processing such as direction detection, radar, underground burial resource exploration, sonar, etc., several sensors are arranged, and then the covariance matrix is based on the data received from the sensors. We then apply and apply various algorithms to the covariance matrix.
이러한 분야에서 사용하는 어레이 안테나의 종류에는 여러 가지가 있지만, 특히 센서의 갯수가 짝수인 원형배열(circular array)인 경우에는 그 기하학적 특성이 독특하여 유용한 특성을 이끌어 낼 수 있다.There are many types of array antennas used in this field, but especially in the case of a circular array with an even number of sensors, the geometrical characteristics are unique and can lead to useful characteristics.
따라서 이러한 특성을 이용하면 잡음에 강하며 성능이 뛰어난 공분산 행렬을 구할 수 있고 이러한 공분산 행렬을 이용하는 모든 알고리듬의 성능을 향상시킬 수 있다.Therefore, using these characteristics, we can obtain a noise-resistant and high performance covariance matrix and improve the performance of all algorithms using this covariance matrix.
수신신호의 방향 탐지방법에는 공분산 행렬을 구하는 방법이 매우 중요한데, 얼마나 정확한 공분산 행렬을 구하느냐에 따라 방향탐지의 정확도가 결정된다.The method of obtaining the covariance matrix is very important for the direction detection method of the received signal. The accuracy of the direction detection is determined by how accurate the covariance matrix is obtained.
공분산 행렬을 이용하는 알고리듬은 전파나 음파 또는 지진파의 방향을 탐지하는 분야에서 MUSIC 알고리듬이 대표적이며 그 외에 SEM이나 CSM등의 알고리듬이 있다.The algorithm using the covariance matrix is typical of the MUSIC algorithm in the field of detecting the direction of radio waves, sound waves, or seismic waves, and there are other algorithms such as SEM and CSM.
그런데, 이런 알고리듬의 성능은 공분산 행렬을 정확하게 구하는 데에 달려있다.However, the performance of this algorithm depends on the accurate calculation of the covariance matrix.
공분산 행렬을 정확하게 구한다는 것은 잡음이 있는 환경하에서도 잡음의 영향을 가능하면 최소로 줄인다는 것을 의미하기 때문이다.Accurate covariance matrices mean that the effects of noise are reduced to the minimum possible, even in noisy environments.
첨부된 도면과 함께 종래의 수신신호의 방향 탐지방법에 따른 실시예들 중의 하나에 관하여 설명한다.With reference to the accompanying drawings will be described one of the embodiments according to the conventional direction detection method of the received signal.
제1도는 원형 어레이(Circular Array)의 기하학적 구조도이다.1 is a geometrical diagram of a circular array.
감지기가 원형으로 배열되고 감지기가 짝수 개인 것을 나타내었다.The detectors are arranged in a circle and the detectors are even.
여기서는 8개의 감지기가 배열되어 있다.Here eight detectors are arranged.
제2도는 방향 탐지 시스템의 개략도로서, 감지기가 안테나인 경우 이는 어레이 안테나가 되는데, 이 어레이 안테나(21)로 전파를 수신하여 수신기(22)에서 수신신호의 주파수를 낮추고 증폭하여 A/D 변환기(23)로 보낸다.2 is a schematic diagram of a direction detection system. When the detector is an antenna, it becomes an array antenna, which receives radio waves through the array antenna 21, lowers and amplifies the frequency of the received signal at the receiver 22, thereby converting the A / D converter ( 23).
이렇게 증폭된 아날로그 신호는 상기 A/D 변환기(23)에서 디지털 신호로 변환되어 컴퓨터(24)로 전송된다.The amplified analog signal is converted into a digital signal by the A / D converter 23 and transmitted to the computer 24.
그러면, 상기 컴퓨터(24)는 공분산 행렬을 구한 후에 MUSIC 등의 알고리듬을 적용하여 전파의 방향을 탐지한다.The computer 24 then obtains the covariance matrix and detects the direction of propagation by applying an algorithm such as MUSIC.
이 때, 상기 안테나(21)에서 수집한 데이터로 만든 데이터 행렬을 X라고 하면 X는 다음과 같다.In this case, X is a data matrix made of data collected by the antenna 21 as follows.
여기서, xn(t)는 시간이 t일 때의 n번째 안테나에서 수신한 신호이다.Here, x n (t) is a signal received by the n-th antenna when time is t.
이와 같이 구한 X를 이용하여 공분산 행렬 R을 구하면 다음과 같다.The covariance matrix R is obtained using X obtained as described above.
상기 공분산 행렬 R은 각 안테나에서 수신한 신호사이의 상관관계(correlation)를 나타낸다.The covariance matrix R represents a correlation between signals received at each antenna.
예를 들어 상기 식(2)의 x1x2 ＊는 첫 번째 안테나와 두 번째 안테나 사이의 상관관계를 나타낸다.For example, x 1 x 2 * in Equation (2) represents a correlation between the first antenna and the second antenna.
일반적으로, i ≠ m 이고 j ≠ n 이면 xixj ＊≠ xmxn ＊이므로, 상기 식(2)에서 나타낸 행렬의 각 성분은 서로 다르다.In general, when i ≠ m and j ≠ n, x i x j ＊ ≠ x m x n ＊ , and therefore, each component of the matrix represented by Equation (2) is different.
다만 공분산 행렬은 복소 대칭행렬이기 때문에 xixj ＊= (xixj ＊)*이 성립하므로, R의 대각선을 중심으로 해서 대칭이 된다.However, since the covariance matrix is a complex symmetric matrix, x i x j ＊ = (x i x j ＊ ) * is established, and thus symmetry is performed around the diagonal of R.
이 때, 만일 안테나가 원형으로 배열되고 안테나의 개수가 짝수개인 경우에는 좀 더 유용한 성질을 이끌어 낼 수 있다.At this time, if the antennas are arranged in a circle and the number of antennas is even, a more useful property can be derived.
그러나, 종래에는 잡음의 영향으로 다소 부정확한 공분산 행렬을 구하여 MUSIC과 SEM과 CSM 등의 알고리듬에 적용하였기 때문에 수신신호의 방향을 정확히 탐지하지 못하는 문제점이 있었다.However, in the related art, a slightly inaccurate covariance matrix was obtained due to the influence of noise and applied to algorithms such as MUSIC, SEM, and CSM. Therefore, there was a problem in that the direction of the received signal was not accurately detected.
상기 문제점을 해소하기 위한 본 발명은 센서의 갯수가 짝수인 원형배열의 경우에 적용하여 잡음에 강하며 성능이 뛰어난 공분산 행렬을 구하여 MUSIC과 SEM과 CSM 등의 알고리듬에 적용함으로써 정확한 방향탐지를 가능하게 하는 수신신호의 방향 탐지방법을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention to solve the above problems is applied to the case of the even number of circular arrays to obtain a strong coherence matrix for noise and excellent performance to apply to algorithms such as MUSIC, SEM and CSM to enable accurate direction detection It is an object of the present invention to provide a method for detecting a direction of a received signal.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징은 소정 개수의 감지기로 구성된 원형 어레이 감지기를 이용한 수신신호의 방향 탐지방법에 있어서, 상기 원형 어레이로 아날로그 신호를 수신하는 제1과정과, 상기 제1과정에서 수신한 아날로그 수신신호를 디지털 신호로 변환하는 제2과정과, 각각의 감지기로 수신한 소정개수의 수신신호들의 크로스코릴레이션을 구하여 공분산 행렬을 만드는 제3과정과, 상기 공분산 행렬을 아래 식(7)과 같이 부행렬로 분리하는 제4과정과, 상기 각 분리된 부행렬을 이용하여 아래 식(9)과 같이 새로운 부행렬을 구하는 제5과정과, 상기 새로운 부행렬을 이용하여 아래 식(8)과 같이 새로운 공분산 행렬을 만드는 제6과정 및 상기 새로운 공분산 행렬을 수신신호 방향 탐지 알고리듬에 적용하여 수신신호의 방향을 탐지하는 제7과정을 포함하는 데에 있다.A feature of the present invention for achieving the above object is a method for detecting a direction of a received signal using a circular array sensor consisting of a predetermined number of sensors, the first process of receiving an analog signal in the circular array, and in the first process A second process of converting the received analog received signal into a digital signal, a third process of obtaining a cross-correlation of a predetermined number of received signals received by each detector to form a covariance matrix, and the covariance matrix A fourth process of dividing the sub-matrix as shown in Fig. 2), a fifth process of obtaining a new sub-matrix as shown in Equation (9) using each of the separated sub-matrixes, and the following equation (8) using the new sub-matrix. A sixth process of creating a new covariance matrix, and a seventh process of detecting the direction of the received signal by applying the new covariance matrix to a received signal direction detection algorithm. It involves the process.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예들 중의 하나를 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail one of the preferred embodiments according to the present invention.
감지기(sensor)의 갯수가 짝수이면 원형 어레이의 기하학적인 대칭성에 의해서 xi와 xj사이의 상관관계에서 다음과 같은 유용한 특징을 이끌어 낼 수 있다.If the number of sensors is even, the geometrical symmetry of the circular array can lead to the following useful features in the correlation between x i and x j :
상기 식(3,4,5)의 특징을 이용하면 상기 식(2)의 R을 구할 때 R의 각 성분의 평균을 취할 수 있으므로, 잡음에 의한 영향을 감소시킬 수 있다.By using the features of Equation (3, 4, 5), since the average of each component of R can be taken when R in Equation (2) is obtained, the influence of noise can be reduced.
즉, R을 보다 정확하게 구할 수 있게 되어 종래의 벙법으로 구한 R보다 성능이 우수한 특성을 갖게 된다.In other words, it is possible to obtain R more accurately, and thus has better performance than R obtained by the conventional method.
평균을 취하는 방법은 x1과 x2의 경우를 예로 들면 다음과 같다.The method of taking the average is as follows for the case of x 1 and x 2 .
x1x2 ＊와 x6x5 ＊는 같은 값을 갖기 때문에 x1x2 ＊와 x6x5 ＊의 평균을 구해서 이 값을 새로운 x1x2 ＊와 x6x5 ＊의 값으로 이용하는 것이다.Since x 1 x 2 ＊ and x 6 x 5 ＊ have the same value, take the average of x 1 x 2 ＊ and x 6 x 5 ＊ and convert this value to the new value of x 1 x 2 ＊ and x 6 x 5 ＊ . It is to use.
즉, 상기 식(6)에 나타낸 값이 새로운 x1x2 ＊와 x6x5 ＊의 값이 되는 것이다.In other words, the value shown in the equation (6) the value of the new x 1 x 2 * and x 6 x 5 *.
이와 같은 방법을 상기 식(3,4,5)에 나타낸 모든 xixj ＊에 대해서 적용하면 본 특허에서 제안된 새로운 공분산 행렬을 구할 수 있다.Applying this method to all x i x j * in Equation (3, 4, 5), the new covariance matrix proposed in this patent can be obtained.
상술한 방법을 행렬식으로 간단하게 정리하면 다음과 같다.The above-mentioned method can be briefly summarized as a determinant as follows.
종래의 방법으로 구한 공분산 행렬 R을 편의상 센서수에 의해 다음과 같이 4개의 부행렬(submatrix)로 분해하여 나타내면 다음과 같다.For convenience, the covariance matrix R obtained by the conventional method is divided into four submatrixes by the number of sensors as follows.
상기 식(7)에 나타낸 R1, R2, R3, R4를 사용하여 RNEW1, RNEW2, RNEW3, RNEW4를 구한 후에 다음과 같이 새로운 공분산 행렬 RNEW를 구하면 된다.After R NEW1 , R NEW2 , R NEW3 , and R NEW4 are obtained using R 1 , R 2 , R 3 , and R 4 shown in Equation (7), a new covariance matrix R NEW may be obtained as follows.
여기에서, 상기 R1과 R4 T그리고, R2와 R2 T는 통계학적으로 공간정상 프로세스(spatial stationary)를 만족하므로, 잡음을 감소시키고 보다 정확한 공분산 행렬의 결과값을 구하기 위해, RNEW1, RNEW2, RNEW3, RNEW4는 다음과 같다.Here, since R 1 and R 4 T and R 2 and R 2 T statistically satisfy a spatial stationary process, in order to reduce noise and obtain a more accurate covariance matrix, R NEW1 , R NEW2 , R NEW3 and R NEW4 are as follows.
공분산 행렬 RNEW이 다음과 같은 특성을 갖게 된다.The covariance matrix R NEW has the following characteristics.
그러므로, 상술한 바와 같은 본 발명은 기존의 방식으로 구한 공분산 행렬보다 잡음의 영향을 현저하게 줄일 수 있어서 보다 정확한 공분산 행렬을 구할 수 있고, 잡음에 강하고 또한 뛰어난 성능을 갖으므로 공분산 행렬을 이용하는 모든 알고리듬의 성능을 향상시킬수 있다는 데에 그 효과가 있다.Therefore, the present invention as described above can significantly reduce the effect of noise than the covariance matrix obtained by the conventional method, so that a more accurate covariance matrix can be obtained, and it is resistant to noise and has excellent performance. The effect is that it can improve the performance of.
또한 본 발명은 전파의 방향 탐지, 음파의 방향 탐지, 지진파의 방향 탐지, 수신신호의 방향을 추정할 필요가 있는 통신 시스템에 적용할 수 있으며, 비임포밍(beam-forming) 알고리듬, 초분해능 방향탐지 알고르듬등의 공분산 행렬을 이용하는 모든 알고리듬에 적용할 수 있다.In addition, the present invention can be applied to a communication system that needs to estimate the direction of the radio wave, the direction of the sound wave, the direction of the earthquake wave, the direction of the received signal, the beam-forming algorithm, super resolution direction detection This can be applied to any algorithm that uses covariance matrices such as algorithms.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019950054542A KR0175348B1 (en) | 1995-12-22 | 1995-12-22 | Receive Direction Detection Method |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019950054542A KR0175348B1 (en) | 1995-12-22 | 1995-12-22 | Receive Direction Detection Method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR970048603A KR970048603A (en) | 1997-07-29 |
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ID=19443136
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Country Status (1)
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| KR (1) | KR0175348B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100941697B1 (en) * | 2009-07-09 | 2010-02-12 | 삼성탈레스 주식회사 | Apparatus and method for estimating location of single source in uniform circular array |
-
1995
- 1995-12-22 KR KR1019950054542A patent/KR0175348B1/en not_active IP Right Cessation
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100941697B1 (en) * | 2009-07-09 | 2010-02-12 | 삼성탈레스 주식회사 | Apparatus and method for estimating location of single source in uniform circular array |
Also Published As
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|---|---|
| KR970048603A (en) | 1997-07-29 |
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