KR101426862B1 - 3차원 배열 안테나 시스템 및 이를 적용한 고도각 추정방법 - Google Patents

3차원 배열 안테나 시스템 및 이를 적용한 고도각 추정방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 3차원 배열 안테나 시스템은 X-Y-Z 좌표계에서 X축 안테나(10)와 Y축 안테나(20)가 형성하는 평면에 수직하는 Z축에 배열된 Z축 안테나(30)가 더 포함되고, z좌표에 의해 나타는 위상 변이 값인 cos 함수에 의해 고도각 π/2지점에서의 대칭적 특성을 보이지 않는 조향벡터(Steering Vector)가 적용된 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘(40)과, 방위각(φ)을 계산한 뒤 고도각(θ)을 계산하는 것이 아니라 방위각(φ)과 고도각(θ)을 각각 독립적으로 계산하는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘(50)이 적용되어 공중 목표물에 대한 고도각(θ)이 추정됨으로써, 배열 안테나의 수신신호로부터 고도각 추정을 위한 DOA(Direction of Arrival) 분리의 어려움과 재밍 신호의 효과적인 제거 및 오류 전파에 의한 성능 열화가 크게 개선되는 특징을 갖는다.

Description

3차원 배열 안테나 시스템 및 이를 적용한 고도각 추정방법{3 Dimension Array Antenna System and Altitude Angle Estimation Method thereof}
본 발명은 목표 물체의 고도각 추정을 위한 배열 안테나에 관한 것으로, 특히 평면 배열 안테나가 갖는 수신신호에서 고도각 추정을 위한 DOA(Direction of Arrival)분리의 어려움과 수신된 재밍 신호의 효과적인 제거의 어려움 및 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘 적용시 방위각과 고도각의 종속에 따른 고도각 오류 확산등이 모두 해소될 수 있는 3차원 배열 안테나 시스템 및 이를 적용한 고도각 추정방법에 관한 것이다.
일반적으로 배열 안테나는 목표 물체에 대한 고도각을 추정할 수 있다.
통상, 배열 안테나의 입사된 수신신호 처리는 배열 안테나로 입사된 신호에 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 또는 MUSIC(Multiple Signal Classification)등을 적용하여 DOA(Direction of Arrival)가 일차적으로 추정된 다음, 이어 최종 DOA(Direction of Arrival) 추정 값을 토대로 배열 안테나로 입사된 신호에 대해 최종 신호 처리가 수행되고, 이후 수신 알고리즘이 수행되는 방식으로 이루어진다. 여기서, ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)는 순환 불변성을 이용한 신호 파라미터 측정법으로서 도래각 추정 알고리즘 중 하나이고, DOA(Direction of Arrival)는 도래각 또는 입사각을 위미하며, MUSIC(Multiple Signal Classification)은 다중 신호 분별로서 도래각 추정 알고리즘 중 하나이다
상기와 같은 배열 안테나의 예로서 평면 배열 안테나가 있으며, 평면 배열 안테나에서는 수신신호의 DOA(Direction of Arrival)중 고도각을 추정하는데 있어 안테나 평면을 기준으로 대칭되게 추정하는 방식이 적용된다.
그러므로, DOA(Direction of Arrival) 추정 성능은 안테나의 수가 증가될수록 향상될 수 있다.
국내특허공개 10-1999-0076452(1999년10월15일)
하지만, 평면 배열 안테나에서는 구조상의 한계로 인해 성능 구현이 충분하지 못한 한계가 있게 된다.
일례로, 평면 배열 안테나에서는 DOA(Direction of Arrival)가 신호 도달시간에 의한 위상차에 의해 고도각이 안테나 평면을 기준으로 상하 대칭으로 추정되고, 추정된 DOA(Direction of Arrival)로부터 신호처리가 이루어질 때 원하는 신호와 재밍 신호가 대칭되어 수신될 수 있고, 이 경우 원하는 신호와 재밍 신호가 서로 분리되지 못하는 한계가 있을 수밖에 없다.
특히, 평면 배열 안테나가 갖는 이러한 성질은 평면 배열 안테나를 공중에서 기동하는 비행체에 적용하는데 어려움을 줄 수밖에 없는데, 이는 비행체에서는 수신부가 공중에 위치함으로써 안테나 상단만이 아닌 하단에서도 신호가 올 수 있고, 이러한 경우 공중에서 기동하는 비행체에서 신호처리에 있어 문제가 될 수 있음에 기인된다.
그러므로, DOA(Direction of Arrival) 추정 성능 향상을 위해 안테나의 수가 증가된 평면 배열 안테나로 구성할 수 있지만, 이러한 경우 안테나의 크기가 커지고 구현이 복잡해질 수밖에 없고, 특히 소형 배열 안테나를 부착해야 하는 대상체에는 적합하지 않을 수밖에 없다.
또한, 평면 배열 안테나에서는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘 적용에 따른 데이터 신뢰성이 약한 한계가 있게 된다.
일례로, 평면 배열 안테나에서는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘으로 고유치 분해를 통해 생성된 값을 이용하여 DOA가 계산될 때, 방위각을 추정 한 뒤 그 값을 이용해 고도각이 추정됨으로써 오류 확산 현상이 나타날 수밖에 없다.
이에 상기와 같은 점을 감안하여 발명된 본 발명은 평면에 배열된 4개의 안테나와 함께 수직하는 직선의 한 점에 대해 2개의 안테나를 더 배치해 3차원 배열 안테나로 구성해줌으로써, 평면 배열 안테나가 갖는 수신신호에서 고도각 추정을 위한 DOA(Direction of Arrival) 분리의 어려움과 수신된 재밍 신호의 효과적인 제거의 어려움 및 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘 적용시 방위각과 고도각의 종속에 따른 고도각 오류 확산등이 모두 해소될 수 있고, 특히 상대적으로 적은 안테나 개수로 고도각의 추정 정확도가 크게 향상될 수 있는 3차원 배열 안테나 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 3차원 배열 안테나 시스템은 X-Y-Z 좌표계를 기준으로 X축에 배열된 X축 안테나와, 상기 X-Y-Z 좌표계를 기준으로 Y축에 배열된 Y축 안테나와, 상기 X-Y-Z 좌표계의 X축과 Y축이 이루는 평면에 수직하는 Z축에 배열된 Z축 안테나로 이루어진 3차원 배열 안테나와;
상기 3차원 배열 안테나로 입사된 수신신호로부터 고도각(θ)의 계산을 위한 DOA(Direction of Arrival)가 추정되도록 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)알고리즘으로 구분된 알고리즘 처리기; 가 포함된 것을 특징으로 한다.
상기 X축 안테나는 X축 라인을 따라 배열된 2개의 안테나로 구성되고, 상기 Y축 안테나는 Y축 라인을 따라 배열된 2개의 다른 안테나로 구성되며, 상기 Z축 안테나는 Z축 라인을 따라 배열된 2개의 또 다른 안테나로 구성된다.
상기 MUSIC알고리즘은 수신된 다중신호로부터 상관행렬을 생성하는 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)와, 상관행렬로부터 고유치를 구하는 CE(Calculate Eigenvector)와, 고유치로부터 신호부분과 잡음부분으로 분류하는 ESS(Extract Signal Space)와, 신호부분에 관계된 고유치를 이용하여 신호 공간 고유벡터를 만들어주는 GSV(Generate Steering Vector)와, DOA를 추출하는 A&DOAE(Assign and Direction of Arrival Estimation)으로 구성된다.
상기 ESPRIT 알고리즘은 수신된 다중신호로부터 상관행렬을 생성하는 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)와 함께 상기 수신된 다중신호로부터 상호상관행렬을 생성하는 GCCM(Generate Cross Correlation Matrix)이 구비되고, 상기 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)의 상관행렬로부터 고유치를 구하는 CE(Calculate Eigenvector)와 함께 상기 GCCM(Generate Cross Correlation Matrix)의 상호상관행렬부터 고유치를 구하는 또 다른 CE(Calculate Eigenvector)가 구비되며, 2개의 상기 CE(Calculate Eigenvector)에서 제공된 각각의 고유치로 DOA(Direction of Arrival)를 계산하는 CDOA(Calculate DOA)로 이루어지고; 상기 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)과 상기 CE(Calculate Eigenvector)의 사이에는 노이즈 제거를 위한 RN(Remove Noise)가 더 구비되고, 상기 GCCM(Generate Cross Correlation Matrix)과 또 다른 상기 CE(Calculate Eigenvector)의 사이에는 노이즈 제거를 위한 또 다른 RN(Remove Noise)가 더 구비된다.
또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 3차원 배열 안테나 시스템 및 이를 적용한 고도각 추정방법은 X-Y-Z 좌표계의 X축과 Y축 및 Z축에 각각 안테나가 배열된 3차원 배열안테나에 입사된 수신신호를 검출하고, 검출된 수신신호에 대해 거리차 지연을 고려하여 방위각과 고도각을 위한 DOA(Direction of Arrival)가 추정되는 DOA 예비추정단계;
상기 고도각을 추정을 위해 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 ESPRIT 알고리즘이 수행되는 알고리즘적용단계;
상기 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 상기 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘으로부터 DOA(Direction of Arrival) 추정값이 획득되는 DOA 추정단계;
상기 수신신호가 상기 DOA(Direction of Arrival) 추정값을 이용해 최종 신호처리된 후 상기 고도각이 계산되는 고도각 계산단계; 가 포함된 것을 특징으로 한다.
상기 DOA 예비추정단계에서, 상기 거리차 지연은 X-Y-Z 좌표계의 좌표평면상에서 안테나의 위치로부터 송신신호에 대한 수신신호행렬식으로 표현된다.
상기 DOA 추정단계에서, 상기 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘은 상기 수신신호의 다중신호에 대한 상관행렬로부터 고유치를 구하고, 상기 고유치 분해를 통해 신호부분과 잡음부분의 고유치로 분류하며, 분류된 고유치 중 신호부분에 관계된 고유치를 이용하여 신호 공간 고유벡터가 만들어지고, 상기 신호 공간 고유벡터로 MUSIC(Multiple Signal Classification) 스펙트럼이 계산되어 상기 DOA가 추정된다.
상기 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘에서는 평면배열 안테나에 비해 X-Y-Z 좌표계의 Z좌표에 의해 나타는 위상 변이 값인 cos함수에 의해 고도각 π/2지점에서의 대칭적 특성을 보이지 않는 조향벡터(Steering Vector)가 더 적용된다.
상기 DOA 추정단계에서, 상기 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)알고리즘에서는 얻고자 하는 단위거리만큼의 위상 변화값의 변화를 보이는 수신신호의 부분집합을 설정하고, 이후 기준이 되는 부분집합의 자기상관행렬과 위상변화값을 보이는 부분집합과의 상호상관행렬의 크기가 1에 가장 가까운 고유치를 이용해 연산되어 상기 DOA(Direction of Arrival)가 추정된다.
상기 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘에서는 평면배열 안테나에 비해 X-Y-Z 좌표계의 방위각(φ)과 고도각(θ)이 각각 독립적으로 계산된다.
이러한 본 발명은 평면에 배열된 4개의 안테나와 함께 수직하는 직선의 한 점에 대해 2개의 안테나를 더 배치해 3차원 배열 안테나로 구성해줌으로써, 평면 배열 안테나가 갖는 한계를 모두 해소할 수 있고, 특히 수신된 재밍 신호를 효과적인 제거함으로써 수신부가 공중에 위치한 공중 기동 비행체에도 적용이 용이한 효과가 있다.
또한, 본 발명은 공간상에 배열된 6개의 안테나를 이용한 3차원 배열 안테나로 구성됨되고, 특히 DOA(Direction of Arrival) 추정 시 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘 사용시에도 방위각과 고도각이 독립적으로 계산됨으로써 고유치 분해를 통해 생성된 값을 이용하여 계산되는 DOA(Direction of Arrival)도 오류 확산 현상이 방지되는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 공간상에 배열된 6개의 안테나를 이용한 3차원 배열 안테나로 구성됨으로써 상대적으로 적은 안테나 개수로 고도각의 추정 정확도가 크게 향상될 수 있고, 비행체나 헬기 특히 군용헬기에서 우수한 성능을 구현할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 3차원 배열 안테나 시스템의 공간상 배치도이고, 도 2는 본 발명에 따른 3차원 배열 안테나 시스템을 이용해 DOA(Direction of Arrival)가 획득되는 순서도이며, 도 3은 본 발명에 따른 3차원 배열 안테나 시스템에서 거리차 지연이 발생되는 방위각 및 고도각을 갖는 수신기 레이아웃이고, 도 4는 본 발명에 따른 3차원 배열 안테나 시스템에서 구현되는 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘이며, 도 5는 본 발명에 따른 3차원 배열 안테나 시스템에서 구현되는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘이고, 도 6은 본 발명에 따른 3차원 배열 안테나 시스템에서 구현되는 ESPRIT 알고리즘 적용 시 사용하는 부분집합 생성 방법이다.
이하 본 발명의 실시예를 첨부된 예시도면을 참조로 상세히 설명하며, 이러한 실시예는 일례로서 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으므로, 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 실시예에 따른 3차원 배열 안테나 시스템의 공간상 배치를 나타낸다.
도시된 바와 같이, 3차원 배열 안테나 시스템은 X-Y-Z 좌표계를 구성하는 3차원 배열 안테나와, 상기 3차원 배열 안테나로 입사된 수신신호로부터 고도각(θ)의 계산을 위한 DOA(Direction of Arrival)가 추정되도록 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)알고리즘으로 구분된 알고리즘 처리기로 구성된다.
상기 3차원 배열 안테나는 좌표계를 기준으로 X축을 이루는 X축 안테나(10)와, 좌표계를 기준으로 Y축을 이루는 Y축 안테나(20)와, 좌표계를 기준으로 Z축을 이루는 Z축 안테나(30)로 구성되고, 이로부터 좌표계의 2축에서 구성된 평면 배열 안테나 대비 평면에 수직하는 직선의 한 점이 추가됨으로써 구성될 수 있다.
상기 X축 안테나(10)는 X축 라인을 따라 제1 안테나(11)가 위치되고, 제1안테나(11)에 간격을 두고 동일한 X축 라인을 따라 제2 안테나(12)가 위치되며, 이를 통해 제1안테나(11)와 제2 안테나(12)가 X축 라인에 배열된다.
상기 Y축 안테나(20)는 Y축 라인을 따라 제3안테나(21)가 위치되고, 제3안테나(21)에 간격을 두고 동일한 Y축 라인을 따라 제4 안테나(22)가 위치되며, 이를 통해 제3안테나(21)와 제4 안테나(22)가 Y축 라인에 배열된다.
상기 Z축 안테나(30)는 Z축 라인을 따라 제5안테나(31)가 위치되고, 제5안테나(31)에 간격을 두고 동일한 Z축 라인을 따라 제6 안테나(32)가 위치되며, 이를 통해 제5안테나(31)와 제6 안테나(32)가 Z축 라인에 배열된다.
상기 알고리즘 처리기를 구성하는 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘은 도 4를 통해 이후 상세 기술되며, 상기 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)알고리즘은 도 5 및 도 6을 통해 이후 상세 기술된다.
한편, 도 2는 본 실시예에 따른 3차원 배열 안테나 시스템을 이용해 DOA가 획득되고, 획득된 DOA로부터 수신알고리즘이 실행되는 과정을 나타낸다.
S10은 3차원 배열 안테나 시스템에서 입사된 수신신호가 검출되는 상태로서, 이러한 수신신호로부터 DOA(Direction of Arrival)가 획득될 수 있다.
하지만, DOA(Direction of Arrival)가 획득되기 위해선 S20과 같이 3차원 배열 안테나 시스템의 수신신호에 거리차 지연이 고려되어야 하는데, 이는 3차원 배열 안테나 시스템의 특성에 기인된다.
도 3은 본 실시예에 따른 3차원 배열 안테나 시스템의 수신기가 형성하는 방위각 및 고도각의 레이아웃을 나타내고, 이러한 레이아웃으로 인해 수신 신호에서 거리차 지연이 발생됨을 예시한다.
도시된 바와 같이, 제1 안테나(11)와 제2 안테나(12)로 배열된 X축 안테나(10)를 기준으로 할 때, 3차원 공중 목표는 방위각(φ)과 고도각(θ)으로 정의될 수 있다.
그러므로, 3차원 공중 목표에 대한 수신신호행렬(R(t))은 다음의 식(1)로 표현될 수 있고, 이로부터 수신신호의 거리차에 의한 지연정도가 파락될 수 있다.
식(1) : R(t) = s(t)e-j[(2π/λ)(x0sinθcosφ + y0sinθsinφ + z0cosθ)]
여기서, R(t) : 수신신호행렬, s(t) : 송신신호, x0,y0,z0 : 좌표평면상에서 안테나의 위치이다.
한편, S30은 거리차에 의한 지연 수신신호로부터 DOA가 계산되는 과정으로서, 이는 S40의 MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘과 S50의 ESPRIT 알고리즘이 함께 적용되어 S60과 같이 거리차에 의한 지연 수신신호로부터 계산된 DOA(Direction of Arrival)가 획득되는 과정으로 수행된다.
S40의 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘에서는 3차원 배열 안테나의 특성이 고려됨으로써 생성되는 조향벡터가 z 좌표에 의해 나타는 위상 변이값인 cos 함수에 의해 고도각 π/2 지점에서의 대칭적 특성을 보이지 않는다.
도 4는 MUSIC(Multiple Signal Classification)의 구성과 함께 3차원 배열 안테나의 특성에 따른 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘에 대한 일례를 나타낸다.
도시된 바와 같이, MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘(40)은 수신된 다중신호로부터 상관행렬을 생성하는 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)와, 상관행렬로부터 고유치를 구하는 CE(Calculate Eigenvector)와, 고유치로부터 신호부분과 잡음부분으로 분류하는 ESS(Extract Signal Space)와, 신호부분에 관계된 고유치를 이용하여 신호 공간 고유벡터를 만들어주는 GSV(Generate Steering Vector)와, DOA(Direction of Arrival)를 추출하는 A&DOAE(Assign and DOA Estimation)으로 이루어진다.
이러한 MUSIC알고리즘(40)으로부터 계산되는 방위각(φ)과 고도각(θ)은 수학식(2)를 적용하며, 이는 하기와 같이 표현된다.
수학식(2) : DOA(Direction of Arrival) 계산을 위한 방위각(φ)과 고도각(θ)의 추정 식.
Figure 112013023521078-pat00001
특히, 본 실시예에 따른 3차원 배열 안테나의 특성에 따른 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘(40)에는 GSV(Generate Steering Vector)가 더 포함됨으로써 조향벡터가 더 생성됨을 알 수 있다.
이러한 특징은 수학식(3)과 수학식(4)로 표현됨으로써 그 차이가 보다 명확해질 수 있다.
수학식(3) : 평면 배열 안테나에서 생성되는 조향벡터.
Figure 112013023521078-pat00002
수학식(4) : 3차원 배열 안테나에서 생성되는 조향벡터.
Figure 112013023521078-pat00003
이로부터, 상기 수학식(3)에서는 고도각(θ)의 경우 sin함수에 해당하는 값을 생성함으로써 sin함수의 특성에 따라 π/2지점을 기준으로 대칭되게 나타남을 알 수 있고, 최종 추정된 수신신호의 DOA가 안테나 평면을 기준으로 들어오는 신호를 구분할 수 없음도 알 수 있다.
반면, 수학식(4)는 z좌표에 의해 나타는 위상 변이 값인 cos 함수에 의해 고도각 π/2지점에서의 대칭적 특성을 보이지 않고, 이로 인해 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘을 적용하더라도 최종 추정된 수신신호의 DOA가 안테나 평면을 기준으로 들어오는 신호를 구분할 수 있음을 알 수 있다.
그러므로, MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘(40)에서는 수신된 다중신호의 상관행렬로부터 고유치를 구하고, 고유치 분해를 통해 신호부분과 잡음부분의 고유치로 분류한 후, 분류된 고유치 중 신호부분에 관계된 고유치를 이용하여 신호 공간 고유벡터를 만든 다음, 이를 이용해 MUSIC(Multiple Signal Classification) 스펙트럼을 계산하게 된다. 이러한 연산을 통해 추정된 방위각(φ)과 고도각(θ)으로부터 추정하고자 하는 수신신호의 DOA(Direction of Arrival)가 추정될 수 있다.
한편, S50의 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘에서는 3차원 배열 안테나의 특성이 고려됨으로써 평면안테나에 비해 사용되는 부분집합의 종류가 좌표계의 z방향으로 더 늘어나고, 이를 바탕으로 z방향으로의 단위거리로 인해 변화되는 위상 값이 추정될 수 있다.
도 5는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘의 구성과 함께 3차원 배열 안테나의 특성에 따른 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘에 대한 일례를 나타낸다.
도시된 바와 같이, ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘(50)은 수신된 다중신호로부터 상관행렬을 생성하는 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)와, 노이즈를 제거하는 RN(Remove Noise), 노이즈가 제거된 상관행렬로부터 고유치를 구하는 CE(Calculate Eigenvector) 및 구해진 고유치로부터 DOA를 계산하는 CDOA(Calculate Direction of Arrival)로 이루어진다.
이와 함께, 상기 CDOA(Calculate Direction of Arrival)에는 상호상관행렬로부터 구해진 또 다른 고유치가 더 제공되며, 이를 위해 수신된 다중신호로부터 상호상관행렬을 생성하는 GCCM(Generate Cross Correlation Matrix)와, 노이즈를 제거하는 RN(Remove Noise)와, 노이즈가 제거된 상호상관행렬로부터 고유치를 구하는 또 다른 CE(Calculate Eigenvector)로 이루어진다.
도 6은 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘(50)을 사용하는데 필요한 부분집합이 생성되는 예를 나타내며, 도시된 바와 같이 3차원 배열 안테나에서는 평면 배열 안테나에 비해 사용되는 부분집합의 종류가 z방향으로 하나 더 늘어나고, 이를 바탕으로 z방향으로의 단위거리로 인해 변화되는 위상 값을 추정하게 된다.
이를 통해 알 수 있는 바와 같이, 상기 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)알고리즘에서는 얻고자 하는 단위거리만큼의 위상 변화값의 변화를 보이는 수신신호의 부분집합을 설정하고, 이후 기준이 되는 부분집합의 자기상관행렬과 위상변화값을 보이는 부분집합과의 상호상관행렬의 크기가 1에 가장 가까운 고유치를 이용해 연산됨으로써 DOA가 추정된다.
이러한 특징은 수학식(5)와 수학식(6)으로 표현됨으로써 그 차이가 보다 명확해질 수 있다.
수학식(5) : 평면 배열 안테나에서 생성되는 arctan함수.
Figure 112013023521078-pat00004
수학식(6) : 3차원 배열 안테나에서 생성되는 arctan함수.
Figure 112013023521078-pat00005
이로부터, 상기 수학식(5)에서는 DOA(Direction of Arrival) 계산 시 arctan함수를 이용해 방위각(φ)을 먼저 계산하고, 이어 계산된 방위각(φ)을 이용함으로써 고도각(θ)이 계산될 수 있다. 그러므로, 이러한 방법은 최초에 방위각(φ)의 계산시 발생하는 오차로 인해 이후 고도각(θ)의 계산에서도 오차를 발생시킴으로써 오류 전파에 의한 고도각(θ)의 추정 성능 열화가 나타날 수밖에 없음을 알 수 있다.
반면, 수학식(6)은 3차원 배열 안테나의 경우 DOA(Direction of Arrival) 계산시 사용하는 식을 변화시킬 수 있고, 이로 인해 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘을 적용하더라도 방위각(φ)을 계산한 뒤 고도각(θ)을 계산하는 것이 아니라 방위각(φ)과 고도각(θ)을 각각 독립적으로 계산해냄으로써 평면 배열 안테나에서 발생하는 오류 전파에 의한 성능 열화가 개선될 수 있음을 알 수 있다.
S60은 DOA(Direction of Arrival)가 추정된 단계로서, 이때 얻어진 DOA(Direction of Arrival) 추정 값은 z좌표에 의해 나타는 위상 변이값인 cos함수에 의해 고도각 π/2지점에서의 대칭적 특성을 보이지 않는 조향벡터로부터 최종 추정된 수신신호가 명확히 구별될 수 있고, 또한 방위각(φ)과 고도각(θ)의 독립적인 계산에 의해 오류 전파에 의한 성능 열화가 크게 개선된 상태로 구해질 수 있다.
한편, S100은 DOA(Direction of Arrival) 추정 값으로부터 3차원 배열 안테나로 입사된 수신신호에 대해 최종 신호 처리가 수행되고, 이어 수신 알고리즘을 수행함으로써 공중 목표물의 고도각(θ)을 포함한 정보가 획득되는 단계이다.
이 경우, 획득된 공중 목표물에 대한 정보중 고도각(θ)은 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘을 적용하였더라도 추정 정확도가 크게 향상된다.
상기 수신 알고리즘은 배열 안테나에 적용되어진 통상적인 고도각 계산 알고리즘을 의미한다.
전술된 바와 같이, 본 실시예에 따른 3차원 배열 안테나 시스템은 X-Y-Z 좌표계에서 X축 안테나(10)와 Y축 안테나(20)가 형성하는 평면에 수직하는 Z축에 배열된 Z축 안테나(30)가 더 포함되고, z좌표에 의해 나타는 위상 변이 값인 cos 함수에 의해 고도각 π/2지점에서의 대칭적 특성을 보이지 않는 조향벡터(Steering Vector)가 적용된 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘(40)과, 방위각(φ)을 계산한 뒤 고도각(θ)을 계산하는 것이 아니라 방위각(φ)과 고도각(θ)을 각각 독립적으로 계산하는 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘(50)이 적용되어 공중 목표물에 대한 고도각(θ)이 추정됨으로써, 배열 안테나의 수신신호로부터 고도각 추정을 위한 DOA 분리의 어려움과 재밍 신호의 효과적인 제거 및 오류 전파에 의한 성능 열화가 크게 개선될 수 있다.
10 : X축 안테나 11,12 : 제1ㅇ2 안테나
20 : Y축 안테나 21,22 : 제3ㅇ4 안테나
30 : Z축 안테나 31,32 : 제5ㅇ6 안테나
40 : MUSIC(Multiple Signal Classification) 알고리즘
50 : ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘

Claims (10)

  1. X-Y-Z 좌표계를 기준으로 X축에 배열된 X축 안테나와, 상기 X-Y-Z 좌표계를 기준으로 Y축에 배열된 Y축 안테나와, 상기 X-Y-Z 좌표계의 X축과 Y축이 이루는 평면에 수직하는 Z축에 배열된 Z축 안테나로 이루어진 3차원 배열 안테나와;
    상기 3차원 배열 안테나로 입사된 수신신호로부터 고도각(θ)의 계산을 위한 DOA(Direction of Arrival)가 추정되도록 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)알고리즘으로 구분된 알고리즘 처리기;
    가 포함된 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 X축 안테나는 X축 라인을 따라 배열된 2개의 안테나로 구성되고, 상기 Y축 안테나는 Y축 라인을 따라 배열된 2개의 다른 안테나로 구성되며, 상기 Z축 안테나는 Z축 라인을 따라 배열된 2개의 또 다른 안테나로 구성된 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 MUSIC알고리즘은 수신된 다중신호로부터 상관행렬을 생성하는 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)와, 상관행렬로부터 고유치를 구하는 CE(Calculate Eigenvector)와, 고유치로부터 신호부분과 잡음부분으로 분류하는 ESS(Extract Signal Space)와, 신호부분에 관계된 고유치를 이용하여 신호 공간 고유벡터를 만들어주는 GSV(Generate Steering Vector)와, DOA를 추출하는 A&DOAE(Assign and DOA Estimation)으로 구성된 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 ESPRIT 알고리즘은 수신된 다중신호로부터 상관행렬을 생성하는 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)와 함께 상기 수신된 다중신호로부터 상호상관행렬을 생성하는 GCCM(Generate Cross Correlation Matrix)이 구비되고, 상기 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)의 상관행렬로부터 고유치를 구하는 CE(Calculate Eigenvector)와 함께 상기 GCCM(Generate Cross Correlation Matrix)의 상호상관행렬부터 고유치를 구하는 또 다른 CE(Calculate Eigenvector)가 구비되며, 2개의 상기 CE(Calculate Eigenvector)에서 제공된 각각의 고유치로 DOA를 계산하는 CDOA(Calculate DOA)로 이루어지고;
    상기 GACM(Generate Auto Correlation Matrix)과 상기 CE(Calculate Eigenvector)의 사이에는 노이즈 제거를 위한 RN(Remove Noise)가 더 구비되고, 상기 GCCM(Generate Cross Correlation Matrix)과 또 다른 상기 CE(Calculate Eigenvector)의 사이에는 노이즈 제거를 위한 또 다른 RN(Remove Noise)가 더 구비되어진 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템.
  5. X-Y-Z 좌표계의 X축과 Y축 및 Z축에 각각 안테나가 배열된 3차원 배열안테나에 입사된 수신신호를 검출하고, 검출된 수신신호에 대해 거리차 지연을 고려하여 방위각과 고도각을 위한 DOA(Direction of Arrival)가 추정되는 DOA 예비추정단계;
    상기 고도각을 추정을 위해 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 ESPRIT 알고리즘이 수행되는 알고리즘적용단계;
    상기 MUSIC(Multiple Signal Classification)알고리즘과 상기 ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique) 알고리즘으로부터 DOA(Direction of Arrival) 추정값이 획득되는 DOA 추정단계;
    상기 수신신호가 상기 DOA(Direction of Arrival) 추정값을 이용해 최종 신호처리된 후 상기 고도각이 계산되는 고도각 계산단계;
    가 포함된 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템을 적용한 고도각 추정방법.
  6. 청구항 5에 있어서, 상기 DOA 예비추정단계에서, 상기 거리차 지연은 X-Y-Z 좌표계의 좌표평면상에서 안테나의 위치로부터 송신신호에 대한 수신신호행렬식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템을 적용한 고도각 추정방법.

  7. 청구항 5에 있어서, 상기 DOA 추정단계에서, 상기 MUSIC알고리즘은 상기 수신신호의 다중신호에 대한 상관행렬로부터 고유치를 구하고, 상기 고유치 분해를 통해 신호부분과 잡음부분의 고유치로 분류하며, 분류된 고유치 중 신호부분에 관계된 고유치를 이용하여 신호 공간 고유벡터가 만들어지고, 상기 신호 공간 고유벡터로 MUSIC 스펙트럼이 계산되어 상기 DOA가 추정되는 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템을 적용한 고도각 추정방법.
  8. 청구항 7에 있어서, 상기 MUSIC알고리즘에서는 평면배열 안테나에 비해 X-Y-Z 좌표계의 Z좌표에 의해 나타는 위상 변이 값인 cos함수에 의해 고도각 π/2지점에서의 대칭적 특성을 보이지 않는 조향벡터(Steering Vector)가 더 적용되는 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템을 적용한 고도각 추정방법.
  9. 청구항 5에 있어서, 상기 DOA 추정단계에서, 상기 ESPRIT알고리즘에서는 얻고자 하는 단위거리만큼의 위상 변화값의 변화를 보이는 수신신호의 부분집합을 설정하고, 이후 기준이 되는 부분집합의 자기상관행렬과 위상변화값을 보이는 부분집합과의 상호상관행렬의 크기가 1에 가장 가까운 고유치를 이용해 연산되어 상기 DOA가 추정되는 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템을 적용한 고도각 추정방법.
  10. 청구항 9에 있어서, 상기 ESPRIT 알고리즘에서는 평면배열 안테나에 비해 X-Y-Z 좌표계의 방위각(φ)과 고도각(θ)이 각각 독립적으로 계산되는 것을 특징으로 하는 3차원 배열 안테나 시스템을 적용한 고도각 추정방법.
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