KR101385397B1 - 효과적인 간섭 부공간 추출을 통한 에러에 강인한 적응 어레이 기법 - Google Patents

효과적인 간섭 부공간 추출을 통한 에러에 강인한 적응 어레이 기법 Download PDF

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Abstract

신호 부공간을 이용하여 수신 신호를 처리하는 방법은 수신 데이터로부터 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정을 추출하는 단계; 상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정에 대하여 고유 분해를 수행하여, 신호 고유 벡터로 SI(signal plus interference) 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 구하는 단계; 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정에서 원하는 신호를 억압하여 SB(signal-blocked) 행렬을 구하는 단계; 상기 SB 행렬을 SVD(singular value decomposition) 분해하여 간섭 부공간을 추정하는 단계; 상기 추정된 간섭 부공간에 직교하도록 가중 벡터를 계산하는 단계 및 상기 가중 벡터를 이용하여 상기 수신 신호에 대한 적응 어레이의 출력을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

효과적인 간섭 부공간 추출을 통한 에러에 강인한 적응 어레이 기법 {ROBUST ADAPTIVE ARRAY TECHNIQUE BY EFFECTIVE EXTRACTION OF INTERFERENCE SUBSPACE}
본 발명은 효과적인 간섭 부공간 추출을 통해 시스템 에러에 강인한 특성을 가지는 적응 어레이 기법 및 장치에 관한 것이다.
적응 어레이(adaptive array)는 조향 벡터(steering vector)를 이용하여 원하는 신호(desired signal)를 보호하면서 간섭 신호를 제거한다. 그러나 조향 벡터에 에러가 있다면 원하는 신호도 간섭처럼 간주되어 감쇠됨에 따라 SINR(signal-to-interference plus noise ratio) 성능이 심하게 저하될 수 있다. 조향 에러는 원하는 신호의 도래각 정보가 정확하지 않거나 랜덤 에러(random errors)로 인해 발생된다. 도래각에서만 에러가 있다면 도래각 정보 정정 기법을 도입하여 성능 저하 문제를 해결할 수 있다. 그러나 이러한 방식을 랜덤 에러가 존재하는 환경에서는 적용할 수 없다. 랜덤 에러에도 대처할 수 있는 방법으로 SI(signal-plus-interference) 부공간에 기초한 방식, 대각 로딩(diagonal loading)에 기초한 방식이 잘 알려져 있다.
SI 부공간에 기초한 방식에서는 간섭 신호가 원하는 신호보다 매우 강하다면 간섭만을 제거하도록 동작하여 조향 에러에 강인한 특성을 보인다. 그러나 조향 에러가 작지 않거나 원하는 신호에 비해 약한 간섭이 존재하면 원하는 신호도 제거할 목표가 되어 성능이 크게 저하될 수 있다. 조향 에러에 대처할 수 있는 잘 알려진 다른 방식으로 대각로딩이 있다. 이 방식에서 성능개선의 관건은 적절한 로딩 수준의 결정에 달려있으나, 적절한 로딩 수준은 에러 정도, 간섭 환경에 크게 종속되어 좋은 성능을 줄 수 있는 로딩 수준을 정하는 것은 매우 어려운 일이다.
본 발명에서는 기존 방식들이 가진 이러한 문제점을 극복하여 방향 에러와 랜덤 에러가 모두 존재하거나 또는 그 중 하나만 존재하는 환경에서 이들 에러에 효과적으로 대처하는 적응 어레이 기법, 장치 및 시스템을 제공한다.
본 발명에서는 조향 에러가 있는 가운데 효과적으로 간섭 부공간을 추정하여 원하는 신호의 감쇠 없이 간섭 신호를 제거할 수 있다. 그 주요 과정을 보면 먼저, 수신 신호 상관행렬(correlation matrix)을 고유분해(eigen-decomposition)하여 SI 기저(basis)를 얻는다. ULA(uniform linear array)의 구조 특성을 이용하여, 이 SI 행렬에서 원하는 신호의 어레이 응답 벡터(array response vector) 성분이 억압된 행렬을 구한다. 만약 조향 에러가 없다면 구한 행렬의 열벡터들(column vectors)에서 원하는 신호 벡터성분은 모두 제거되지만 에러로 인하여 잔류 성분이 남아 있게 된다. 잔류 성분을 가진 행렬을 SVD(singular value decomposition)하고, 좌특이벡터(left singular vectors)를 이용하여 가중 벡터를 구한다.
본 발명의 일실시예에 따른 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법은 수신 데이터로부터 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정을 추출하는 단계; 상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정에 대하여 고유 분해를 수행하여, 신호 고유 벡터로 SI(signal plus interference) 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 구하는 단계; 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정에서 원하는 신호를 억압하여 SB(signal-blocked) 행렬을 구하는 단계; 상기 SB 행렬을 SVD(singular value decomposition) 분해하여 간섭 부공간을 추정하는 단계; 상기 추정된 간섭 부공간에 직교하도록 가중 벡터를 계산하는 단계 및 상기 가중 벡터를 이용하여 상기 수신 신호에 대한 적응 어레이의 출력을 생성하는 단계를 포함한다.
원하는 신호의 도래각에 대한 추정
Figure 112012063549790-pat00001
이
Figure 112012063549790-pat00002
가 아닌 경우, 각 센서에서 위상 천이에 대하여 사전조향을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하는 경우, 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 계산하는 단계는 상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정의 고유치를 내림차순으로 배열하고 앞에서 (J+1)개의 고유치들에 대응하는 고유 벡터들을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하는 경우, 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 계산하는 단계는 상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정의 고유치를 내림차순으로 배열하고 앞에서 (J+1)개보다 큰 개수의 고유치들에 대응하는 고유 벡터들을 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
J 행렬을 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬 추정에 곱하여 SB 행렬을 구하는 단계를 더 포함할 수 있고, 상기 J 행렬은 하기 수학식에 의해 정의될 수 있다.
Figure 112012063549790-pat00003
J 행렬의 i 번째 행의 i 번째 요소는 1 이고, (i+1) 번째 요소는 -1 이며 이외 나머지 요소들은 모두 0 의 값을 가짐.
상기 M개의 센서로 구성되는 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하는 경우, 상기 (M-1)x(J+1) SB 행렬 또는 상기 SB 행렬의 추정을 SVD 하여, 가장 작은 특이값에 대응하는 좌특이벡터를 제외한 J개의 좌특이벡터로 간섭 부공간을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 M개의 센서로 구성되는 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하고, SI 행렬이 MxL 행렬로 구성되고 L이 (J+1)보다 큰 경우, 상기 (M-1)xL SB 행렬을 SVD 하여, 상기 특이값의 내림차순으로 배열했을 때, 앞에서 J개의 특이값에 대응하는 좌특이벡터로 간섭 부공간을 추정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 가중 벡터를 구하는 단계는 상기 추정한 간섭 부공간에 직교하도록 가중 벡터를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법은 수신 데이터로부터 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정을 추출하는 단계; 상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정에 대하여 고유 분해를 수행하여, 신호 고유 벡터로 SI(signal plus interference) 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 구하는 단계; 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 기초로 간섭 부공간을 추정하는 단계; 상기 추정된 간섭 부공간을 이용하여 가중 벡터를 계산하는 단계 및 상기 가중 벡터를 이용하여 상기 수신 신호에 대한 적응 어레이의 출력을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 간섭 부공간을 추정하는 단계는 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정에서 원하는 신호를 억압하여 SB(signal-blocked) 행렬을 구하는 단계; 및 상기 SB 행렬을 SVD(singular value decomposition) 분해하여 간섭 부공간을 추정하는 단계; 를 포함할 수 있다.
상기 가중 벡터를 계산하는 단계는 상기 추정된 간섭 부공간에 직교하도록 가중 벡터를 계산하는 단계일 수 있다.
본 발명의 실시예들은 방향 에러와 랜덤 에러가 모두 존재하거나 또는 그 중 하나만 존재하는 환경에서 이들 에러에 강인한 적응 어레이 기법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 수신 신호로부터 신호 부공간을 구성하고, 원하는 신호 성분을 효과적으로 제거하여 간섭 부공간을 추정하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 추정한 간섭 부공간에 직교하도록 가중 벡터를 도출하여 적응 어레이의 출력을 생성하는 방법, 장치 및 시스템을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 수신 데이터로부터 가중 벡터를 구하는 과정을 나타낸 플로우 차트이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 발명의 일실시예에 따른 적응 어레이 시스템에서는 M개의 센서로 구성된 어레이에 (J+1)개의 방향성 신호가
Figure 112012063549790-pat00004
의 방향으로부터 도래한다. 여기서,
Figure 112012063549790-pat00005
는 원하는 신호의 도래각이고,
Figure 112012063549790-pat00006
는 j번째 간섭의 도래각을 나타낸다. 수신 신호는 수학식 1과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112012063549790-pat00007
여기서
Figure 112012063549790-pat00008
는 어레이 응답 벡터를 열로 가지는
Figure 112012063549790-pat00009
행렬로,
Figure 112012063549790-pat00010
로 표현되며
Figure 112012063549790-pat00011
는
Figure 112012063549790-pat00012
방향에 대한 어레이 응답 벡터이고,
Figure 112012063549790-pat00013
는 수신 신호의 복소포락선 벡터(complex envelope vector)로
Figure 112012063549790-pat00014
로 표현되며
Figure 112012063549790-pat00015
는 (i+1) 번째 신호의 복소포락선 벡터이다.
Figure 112012063549790-pat00016
는 행렬의 전치(transpose)이고,
Figure 112012063549790-pat00017
는 잡음 벡터이다. 어레이 응답 벡터는 방향 벡터(direction vector) 또는 조향 벡터라고도 부른다. 표기의 간편함을 위해
Figure 112012063549790-pat00018
를
Figure 112012063549790-pat00019
로 표시할 수 있다.
적응 어레이는 원하는 신호의 도래각
Figure 112012063549790-pat00020
에 대한 추정
Figure 112012063549790-pat00021
을 이용하여 간섭을 제거한다. 추정된 도래각
Figure 112012063549790-pat00022
은
Figure 112012063549790-pat00023
로 주어졌다고 가정한다. 만약
Figure 112012063549790-pat00024
가
Figure 112012063549790-pat00025
가 아니라면 각 센서에서 위상 천이에 의한 사전조향(presteering)을 하여
Figure 112012063549790-pat00026
의 방향으로부터 오는 신호를
Figure 112012063549790-pat00027
에서 도래하는 것처럼 보이게 할 수 있다.
수신 신호에 대한 상관행렬은 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112012063549790-pat00028
여기서
Figure 112012063549790-pat00029
,
Figure 112012063549790-pat00030
는 각각 기대값(expectation), Hermitian(complex conjugate transpose) 연산을 의미한다. 잡음은 센서 간에 서로 상관되어 있지 않고,
Figure 112012063549790-pat00031
와 상관되어 있지 않다. 이 때, 수학식 1을 수학식 2에 대입하여 수학식 3을 계산할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112012063549790-pat00032
수학식 3에서
Figure 112012063549790-pat00033
,
Figure 112012063549790-pat00034
은 잡음 전력이고,
Figure 112012063549790-pat00035
는 단위 행렬이다.
Figure 112012063549790-pat00036
를 고유분해하면, 수학식 4을 얻을 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112012063549790-pat00037
수학식 4에서
Figure 112012063549790-pat00038
,
Figure 112012063549790-pat00039
는 각각
Figure 112012063549790-pat00040
의 고유치, 고유 벡터 쌍이다. 고유치는 양의 실수로 내림차순으로 배열되어
Figure 112012063549790-pat00041
이고,
Figure 112012063549790-pat00042
이며,
Figure 112012063549790-pat00043
,
Figure 112012063549790-pat00044
,
Figure 112012063549790-pat00045
,
Figure 112012063549790-pat00046
이다.
Figure 112012063549790-pat00047
의 열은 A의 열과 같은 공간을 생성하며, A의 열이 생성하는 공간을 SI 부공간이라 부른다.
Figure 112012063549790-pat00048
의 열공간(column space)은
Figure 112012063549790-pat00049
의 직교보완 공간(orthogonal complement)으로 잡음 부공간(noise subspace)이다.
Figure 112012063549790-pat00050
의 열은 SI 부공간을 생성하므로 A와 다음 수학식 5과 같은 관계를 가진다.
[수학식 5]
Figure 112012063549790-pat00051
여기서
Figure 112012063549790-pat00052
는 (J+1)
Figure 112012063549790-pat00053
(J+1) 행렬로 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112012063549790-pat00054
본 발명의 실시예에서는 간섭 부공간을 이용하며, 간섭 부공간은
Figure 112012063549790-pat00055
의 열공간을 의미한다.
본 발명의 원리를 설명하기 위해 잠시 조향 에러가 없다고 상정하자. 이 때,
Figure 112012063549790-pat00056
방향에 대한 어레이 응답 벡터
Figure 112012063549790-pat00057
는 수학식 7과 같이 주어진다.
[수학식 7]
Figure 112012063549790-pat00058
여기서
Figure 112012063549790-pat00059
, d는 센서간 거리, k는 파장을 나타낸다. 조향 에러가 없고,
Figure 112012063549790-pat00060
일 때, 원하는 신호의 방향벡터
Figure 112012063549790-pat00061
는
Figure 112012063549790-pat00062
와 같다.
벡터 v에 대해 마지막 요소를 제거하여 v보다 하나의 요소를 적게 가지는 벡터를
Figure 112012063549790-pat00063
, 행렬 M에서 마지막 행을 제거한 행렬을
Figure 112012063549790-pat00064
으로 나타낸다. 조향 에러가 없을 때의 방향 벡터
Figure 112012063549790-pat00065
와 직교하는 행으로 구성되는 (M-1)
Figure 112012063549790-pat00066
M 행렬 J를 다음처럼 정의한다.
[수학식 8]
Figure 112012063549790-pat00067
행렬 J의 i 번째 행의 i 번째 요소는 1 이고, (i+1) 번째 요소는 -1 이며 이외 나머지 요소들은 모두 0 의 값을 갖는다.
조향 에러가 없는 경우,
Figure 112012063549790-pat00068
는 수학식 9과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 9]
Figure 112012063549790-pat00069
여기서,
Figure 112012063549790-pat00070
이다.
Figure 112012063549790-pat00071
이면,
Figure 112012063549790-pat00072
은 영 벡터(zero vector)가 된다.
수학식 9을 이용하여
Figure 112012063549790-pat00073
로부터 원하는 신호 방향 벡터 성분을 제거하여 (M-1) 차원 간섭 부공간을 생성할 수 있다.
Figure 112012063549790-pat00074
에
Figure 112012063549790-pat00075
를 곱하면, 수학식 8 및 수학식 9로부터 수학식 10을 얻을 수 있다.
[수학식 10]
Figure 112012063549790-pat00076
여기서 D는 대각 행렬(diagonal matrix)로 수학식 11과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 11]
Figure 112012063549790-pat00077
Figure 112012063549790-pat00078
는 영 벡터 이므로, (M-1)
Figure 112012063549790-pat00079
(J+1) 행렬 B의 랭크는 J가 된다. 따라서, B의 J 개의 벡터들은
Figure 112012063549790-pat00080
의 열공간을 생성하며, (M-1) 차원 간섭 부공간의 기저이다. B의 J개의 독립적인 벡터를 구하여 이에 직교하도록 가중 벡터를 구해 간섭 신호를 제거할 수 있다.
시스템 에러가 있는 경우, B에
Figure 112012063549790-pat00081
성분이 잔류하게 되어 B의 랭크는 (J+1)이 된다. B를 SVD하여 수학식 12을 얻을 수 있다.
[수학식 12]
Figure 112012063549790-pat00082
여기서 U, V는 각각 좌특이벡터, 우특이벡터이고,
Figure 112012063549790-pat00083
는 특이값
Figure 112012063549790-pat00084
을 대각요소로 가지는 대각 행렬이다. 특이값은 0 이상의 실수 값을 가지며, 내림차순으로 정렬되어 있다. 시스템 에러가 없다면,
Figure 112012063549790-pat00085
은 0인 값을 가지게 되고, U의 앞에서 J개의 열은 (M-1)차원 간섭 부공간을 생성한다. 조향 에러가 크지 않다면,
Figure 112012063549790-pat00086
의 대부분의 성분은
Figure 112012063549790-pat00087
에 대응하는 좌특이벡터에 포함되어 있을 것이다. 따라서
Figure 112012063549790-pat00088
에 대응하는 좌특이벡터를 간섭 공간 기저에 대한 추정으로 사용할 수 있다.
실제의 경우, 상관행렬
Figure 112012063549790-pat00089
는 알려져 있지 않고, 데이터 샘플로부터 추정하는 것이 필요하다. N개의 데이터 샘플이 가용 하다면,
Figure 112012063549790-pat00090
를 다음처럼 추정할 수 있다.
[수학식 13]
Figure 112012063549790-pat00091
여기서 N<M 이어도
Figure 112012063549790-pat00092
이 역행렬을 가질 수 있도록
Figure 112012063549790-pat00093
를 더했으며, 이러한 필요가 없으면
Figure 112012063549790-pat00094
으로 놓을 수 있다.
Figure 112012063549790-pat00095
를 얻으면 이를 고유 분해하여
Figure 112012063549790-pat00096
의 추정
Figure 112012063549790-pat00097
를 계산하고, 원하는 신호 벡터 성분을 억압하여 SB 행렬 B를
Figure 112012063549790-pat00098
와 같이 구한다. 또한, B를 SVD하여 B의 좌특이벡터 U를 구한다. U에서 마지막 열을 제거한 후 얻어지는 행렬을
Figure 112012063549790-pat00099
이라 하자.
Figure 112012063549790-pat00100
의 각 열은 서로 직교하고 크기가 1인 행렬이다. 가중 벡터는
Figure 112012063549790-pat00101
의 열공간에 직교하도록 수학식 14와 같이 구한다.
[수학식 14]
Figure 112012063549790-pat00102
단위 이득 제한 조건
Figure 112012063549790-pat00103
을 적용하여 인수 c를 구하면,
Figure 112012063549790-pat00104
와 같이 구할 수 있다.
Figure 112012063549790-pat00105
를
Figure 112012063549790-pat00106
에 적용하여 출력은 수학식 15와 같이 주어진다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 수신 데이터로부터 가중 벡터를 구하는 과정을 나타낸 플로우 차트이다.
도 1을 참조하면, 적응 어레이에 수신된 데이터로부터(110) 샘플 상관행렬
Figure 112012063549790-pat00107
를 구한다(120).
Figure 112012063549790-pat00108
를 고유분해하여, 크기순으로 (J+1)개의 큰 고유치에 대응하는 고유 벡터로 구성되는 M
Figure 112012063549790-pat00109
(J+1) 추정 SI 행렬
Figure 112012063549790-pat00110
를 구한다(130). 구한
Figure 112012063549790-pat00111
에 (M-1)
Figure 112012063549790-pat00112
M 행렬 J를 곱하여, SB 행렬
Figure 112012063549790-pat00113
를 구하고(140), B를 SVD하여, J개의 좌특이벡터로 구성되는 (M-1)
Figure 112012063549790-pat00114
J 행렬
Figure 112012063549790-pat00115
을 얻는다(150).
Figure 112012063549790-pat00116
에 직교하도록 가중 벡터를
Figure 112012063549790-pat00117
와 같이 계산한다(160).
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (11)

  1. 적응 어레이 시스템에서 수신 데이터로부터 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정을 추출하는 단계;
    상기 적응 어레이 시스템에서 상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정에 대하여 고유 분해를 수행하여, 신호 고유 벡터로 SI(signal plus interference) 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 구하는 단계;
    상기 적응 어레이 시스템에서 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정에서 원하는 신호를 억압하여 SB(signal-blocked) 행렬을 구하는 단계;
    상기 적응 어레이 시스템에서 상기 SB 행렬을 SVD(singular value decomposition) 분해하여 간섭 부공간을 추정하는 단계;
    상기 적응 어레이 시스템에서 상기 추정된 간섭 부공간에 직교하도록 가중 벡터를 계산하는 단계 및
    상기 적응 어레이 시스템에서 상기 가중 벡터를 이용하여 상기 수신 신호에 대한 적응 어레이의 출력을 생성하는 단계
    를 포함하는 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적응 어레이 시스템에서 원하는 신호의 도래각에 대한 추정
    Figure 112013107822974-pat00118
    이
    Figure 112013107822974-pat00119
    가 아닌 경우,
    각 센서에서 위상 천이에 대하여 사전조향을 수행하는 단계
    를 더 포함하는 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하는 경우,
    상기 적응 어레이 시스템에서 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 구하는 단계는
    상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정의 고유치를 내림차순으로 배열하고 앞에서 (J+1)개의 고유치들에 대응하는 고유 벡터들을 선택하는 단계
    를 포함하는 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하는 경우,
    상기 적응 어레이 시스템에서 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬의 추정을 구하는 단계는
    상기 상관행렬 또는 상기 상관행렬의 추정의 고유치를 내림차순으로 배열하고 앞에서 (J+1)개보다 큰 개수의 고유치들에 대응하는 고유 벡터들을 선택하는 단계
    를 포함하는 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 적응 어레이 시스템에서 J 행렬을 상기 SI 행렬 또는 상기 SI 행렬 추정에 곱하여 상기 SB 행렬을 구하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 J 행렬은 하기 행렬인, 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법.
    Figure 112013107822974-pat00120

    J 행렬의 i 번째 행의 i 번째 요소는 1 이고, (i+1) 번째 요소는 -1 이며 이외 나머지 요소들은 모두 0 의 값을 가짐.
  6. 제3항에 있어서,
    M개의 센서로 구성되는 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하는 경우,
    상기 (M-1)x(J+1) SB 행렬 또는 상기 SB 행렬의 추정을 SVD 하여,
    상기 적응 어레이 시스템에서 가장 작은 특이값에 대응하는 좌특이벡터를 제외한 J개의 좌특이벡터로 간섭 부공간을 추정하는 단계
    를 더 포함하는 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    M개의 센서로 구성되는 적응 어레이에 (J+1)개의 신호가 도래하고,
    SI 행렬이 MxL 행렬로 구성되고 L이 (J+1)보다 큰 경우,
    상기 (M-1)xL SB 행렬을 SVD 하여,
    특이값의 내림차순으로 배열했을 때,
    상기 적응 어레이 시스템에서 앞에서 J개의 특이값에 대응하는 좌특이벡터로 간섭 부공간을 추정하는 단계
    를 더 포함하는 신호 부공간을 이용하여 어레이 신호를 처리하는 방법.
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