KR101560629B1 - 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치 - Google Patents

파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101560629B1
KR101560629B1 KR1020140058296A KR20140058296A KR101560629B1 KR 101560629 B1 KR101560629 B1 KR 101560629B1 KR 1020140058296 A KR1020140058296 A KR 1020140058296A KR 20140058296 A KR20140058296 A KR 20140058296A KR 101560629 B1 KR101560629 B1 KR 101560629B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
particle
signal
predicted
visible path
weight
Prior art date
Application number
KR1020140058296A
Other languages
English (en)
Inventor
염동진
이민준
이상우
김선우
Original Assignee
국방과학연구소
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 국방과학연구소 filed Critical 국방과학연구소
Priority to KR1020140058296A priority Critical patent/KR101560629B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101560629B1 publication Critical patent/KR101560629B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)

Abstract

본 발명은 빔포밍 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 배열 안테나를 가진 수신기가 파티클 필터를 이용하여 가시경로 신호 성분을 추적함과 동시에 빔포밍을 구현함으로써 다중경로 환경에서 가시경로 신호의 전파지연시간을 보다 정확하게 추적할 수 있는 방법 및 장치에 대한 것이다.

Description

파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치{Method and Apparatus for satellite signal tracking and beamforming at the same time using particle filter}
본 발명은 신호추적 기술에 관한 것으로서, 더 상세하게는 배열 안테나를 가진 수신기가 파티클 필터를 이용하여 가시경로 신호 성분을 추적함과 동시에 빔포밍을 구현함으로써 다중경로 환경에서 적은 수의 파티클을 이용하여 가시경로 신호의 전파지연시간을 보다 정확하게 추적할 수 있는 방법 및 장치에 대한 것이다.
다중경로는 위성 항법 시스템에서 측위오차를 야기하는 가장 큰 원인 중 하나이다. 다중경로 환경에서 가시경로 신호를 정밀하게 추정하기 위해 수신기가 파티클 필터를 이용하여 가시경로와 다중경로 신호 성분을 동시에 추적하는 기법이 제안되었다.
그러나 이러한 기법은 시간영역에서 가시경로와 다중경로 신호가 근접한 경우에 가시경로 신호의 전파지연시간 추정 정확도가 제한될 수 있다는 문제점이 있다.
또한, 다중경로 신호가 순간적으로 없어지거나 크게 변화하는 경우에 가시경로 신호의 추정 정확도가 떨어질 수 있다는 문제점이 있다.
그리고, 다중경로 신호의 변화가 안정적인 환경일지라도, 가시경로와 다중경로 신호를 동시에 추적하기 위해서는 많은 수의 파티클이 요구되기 때문에 수신기의 계산 복잡도를 증가시키는 문제점이 있다.
1. 한국등록특허번호 제10-0646873호 2. 한국등록특허번호 제10-1268564호 3. 한국공개특허번호 제10-2009-0043016호
1. 김관성외, "실시간으로 적응빔형성 및 신호처리를 수행하는 평면능동위상배열 레이더 시스템 개발"한국군사과학기술학회지 제15권 제6호 통권 제61호 (2012년 12월) pp.812-819.
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 파티클 필터를 이용하여 가시경로 신호 성분을 추적함과 동시에 빔포밍을 구현함으로써 다중경로 환경에서 적은 수의 파티클을 이용하여 가시경로 신호의 전파지연시간을 보다 정확하게 추적할 수 있는 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 위에서 제시된 과제를 달성하기 위해, 파티클 필터를 이용하여 가시경로 신호 성분을 추적함과 동시에 빔포밍을 구현함으로써 다중경로 환경에서 적은 수의 파티클을 이용하여 가시경로 신호의 전파지연시간을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위성 신호 처리 방법을 제공한다.
상기 위성 신호 처리 방법은,
가시 경로 신호 성분으로 이루어지는 초기 파티클 집합을 생성하고 가중치를 초기화하는 단계;
상기 초기 파티클 집합으로부터 현재 시간의 가시 경로 신호성분인 파티클을 예측하는 단계;
예측한 파티클을 이용하여 예측 신호를 생성하는 단계;
초기 추정이면 예측한 파티클 각각에 따른 예측 신호와 실제의 수신 신호를 비교하여 우도값을 산출하는 단계;
산출된 우도값에 비례하도록 예측한 파티클 각각의 가중치를 산출하는 단계; 및 예측한 파티클 각각과 가중치를 곱하고, 다른 예측한 파티클과 가중치의 곱과 합하여 현재의 가시 경로 신호 성분을 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 신호 성분은 전파지연시간, 입사각 및 진폭 중 어느 하나 인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 초기 추정이 아니면, 이전 시간의 가시경로 신호성분 추정치를 이용하여 빔포밍 벡터를 산출하는 단계; 산출된 빔포밍 벡터를 실제의 수신신호 및 예측 신호에 각각 곱하여 빔포머 출력 신호를 생성하는 단계; 및 생성된 빔포머 출력 신호를 통해 우도값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 빔포머 출력 신호는 수학식
Figure 112015058422517-pat00001
및 수학식
Figure 112015058422517-pat00002
(여기서,
Figure 112015058422517-pat00003
이고,
Figure 112015058422517-pat00004
는 Kronecker 곱이며, I는 단위행렬이며,
Figure 112015058422517-pat00006
는 빔포밍 벡터이며, *는 Conjugate 트랜스포즈(transpose)이고,
Figure 112015058422517-pat00007
는 실제 수신신호이고,
Figure 112015058422517-pat00008
는 i번째 파티클에 의해 예측된 가시경로 신호를 나타낸다)에 의해 정의되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 현재의 가시 경로 신호 성분인 파티클의 예측은 다음식
Figure 112014045662664-pat00009
(여기서,
Figure 112014045662664-pat00010
는 천이 행렬이며,
Figure 112014045662664-pat00011
는 이전의 가시경로 신호성분을 포함한 i번째 파티클이고,
Figure 112014045662664-pat00012
는 평균이 0이고 공분산이
Figure 112014045662664-pat00013
인 정규분포로부터 생성된 랜덤벡터이며,
Figure 112014045662664-pat00014
와
Figure 112014045662664-pat00015
는 위성과 수신기의 움직임에 따라 정해진다)에 의해 정의되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 파티클 집합은 파티클 필터를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 현재 시간의 가시 경로의 파티클의 예측은 천이모델을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 가중치는 초기 추정의 경우에 수학식
Figure 112015058422517-pat00016
(여기서,
Figure 112015058422517-pat00017
이고,
Figure 112015058422517-pat00018
는 실제 수신신호이고,
Figure 112015058422517-pat00019
는 i번째 파티클이며,
Figure 112015058422517-pat00020
는 i번째 파티클에 의해 예측된 가시경로 신호이고,
Figure 112015058422517-pat00021
는 잡음의 공분산이며,
Figure 112015058422517-pat00022
은 평균이
Figure 112015058422517-pat00023
이고, 분산이
Figure 112015058422517-pat00109
인 복소(complex) 정규분포를 나타낸다), 초기 추정이 아닌 경우에 수학식
Figure 112015058422517-pat00025
(여기서,
Figure 112015058422517-pat00026
이고,
Figure 112015058422517-pat00027
를 나타낸다)에 의해 정의되는 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 가시 경로 신호 성분으로 이루어지는 초기 파티클 집합을 생성하고 가중치를 초기화하고, 상기 초기 파티클 집합으로부터 현재 시간의 가시 경로의 파티클을 예측하는 신호성분 예측부; 예측한 파티클을 이용하여 예측 신호를 생성하는 신호예측부; 초기 추정이면 예측한 파티클 각각에 따른 예측 신호와 실제의 수신 신호를 비교하여 우도값을 산출하며, 초기 추정이 아니면 이전의 가시경로 신호 성분 추정치를 이용하여 빔포밍 벡터를 산출하고, 빔포밍이 곱해진 실제 수신신호와 예측신호를 비교하여 우도값을 산출하고,산출된 우도값에 비례하도록 예측한 파티클 각각의 가중치를 산출하고, 예측한 파티클 각각과 가중치를 곱하고, 다른 예측한 파티클과 가중치의 곱과 합하여 현재의 가시 경로 신호 성분을 추정하는 신호성분 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 파티클 필터를 이용하여 위성신호 성분 추적과 빔포밍을 동시에 구현함으로써 다중경로 환경에서 가시경로 신호의 전파 지연 시간을 보다 정확하게 추적할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 적은 수의 파티클을 이용하여 추적 정확도를 향상시킬 수 있다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 파티클 필터의 측정값을 빔포머의 출력신호를 사용함에 따라 다중경로 신호성분의 변화에 강인한 효과를 갖는다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 파티클 필터 기반 신호추적 및 빔포밍 융합 알고리즘을 설명하는 위성 신호 처리 장치(100)의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 신호추적 및 빔포밍 융합 과정을 보여주는 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 방법 및 장치를 상세하게 설명하기로 한다.
파티클을 가시경로 신호성분으로 구성하고, 가시경로 신호성분 추정치에 따라 빔포밍 벡터를 도출하도록 한다. 파티클 필터에서 측정 모델을 빔포밍 벡터와 수신신호의 곱으로 모델링하고, 이를 통해 위성신호 성분을 추적한다. 이를 위한 구성이 도 1에 도시된다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 파티클 필터 기반 신호추적 및 빔포밍 융합 알고리즘을 설명하는 위성 신호 처리 장치(100)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 위성 신호 처리 장치(100)는 위성신호를 수신하는 배열 안테나(110-a 내지 110-n), 빔포밍 벡터를 도출하고 수신신호 및 예측신호 각각에 빔포밍 벡터를 곱하는 빔포머(120), 위성신호 성분의 추정치를 생성하는 신호성분 추정부(150), 천이모델을 통하여 위성신호 성분을 예측하는 신호성분 예측부(140), 신호성분 예측치을 이용하여 수신신호를 예측하는 신호 예측부(130) 등을 포함하여 구성된다.
신호성분 예측부(140)는 가시 경로 신호 성분으로 이루어지는 초기 파티클 집합을 생성하고 가중치를 초기화하고, 상기 초기 파티클 집합으로부터 현재 시간의 가시 경로의 파티클을 예측한다.
신호 예측부(130)는 예측한 파티클을 이용하여 예측 신호를 생성한다.
빔포머(120)는 초기 추정이면 예측한 파티클 각각에 따른 예측 신호와 실제의 수신 신호를 비교하여 우도값을 산출하고, 산출된 우도값에 비례하도록 예측한 파티클 각각의 가중치를 산출한다. 또한, 빔포머(120)는 초기 추정이 아니면, 가시경로 신호성분을 이용하여 빔포밍 벡터를 산출하고, 산출된 빔포밍 벡터를 실제의 수신신호 및 예측 신호에 각각 곱하여 빔포머 출력 신호를 생성한다. 마찬가지로, 빔포밍 벡터가 곱해진 수신신호와 예측 신호를 비교하여 우도값을 산출하고, 산출된 우도값에 비례하도록 예측한 파티클 각각의 가중치를 산출한다.
신호성분 추정부(150)는 예측한 파티클 각각과 가중치를 곱하고, 다른 예측한 파티클과 가중치의 곱과 합하여 현재의 가시 경로 신호 성분을 추정한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 신호추적 및 빔포밍 융합 과정을 보여주는 순서도이다. 도 2를 참조하면, (초기화, t=0) 파티클 필터를 이용하여 파티클을 가시경로 신호성분(예를 들면, 전파지연시간, 입사각, 진폭)으로 구성한다. 위성신호를 수신하면, 초기에 임의적으로 다수의 파티클 집합을 생성하고, 각 파티클의 가중치를 균일하게 설정한다(단계 S210,S220).
가시경로 신호가 전파지연시간
Figure 112015058422517-pat00110
, 입사각
Figure 112015058422517-pat00111
, 진폭(실수부
Figure 112015058422517-pat00112
, 허수부
Figure 112015058422517-pat00113
)으로 구성될 때, 초기
Figure 112015058422517-pat00114
번째 파티클은 다음식과 같이 구성된다.
Figure 112014045662664-pat00033
각 파티클은 초기 탐색범위 내에서 임의의 분포를 이용하여 랜덤하게 생성한다. 일반적으로 연속균등분포(continuous uniform distribution) 또는 정규분포(Gaussian distribution)를 이용한다.
예를 들어, 정규분포를 이용하는 경우에
Figure 112015058422517-pat00034
번째 파티클은 평균이
Figure 112015058422517-pat00035
이고, 공분산이
Figure 112015058422517-pat00036
인 정규분포에 따라 랜덤하게 생성된다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다. 여기서, 평균과 공분산은 탐색범위에 따라 정해지는 변수이다.
Figure 112014045662664-pat00037
(
Figure 112014045662664-pat00038
) 시간에 따른 천이(transition) 모델을 통해서 초기 파티클 집합으로부터 현재 시간의 가시경로 신호성분(파티클)을 예측한다(단계 S230).
시간에 따른 가시경로 신호 성분의 변화는 다음식과 같이 모델링이 가능하다.
Figure 112014045662664-pat00039
여기서,
Figure 112014045662664-pat00040
는 천이 행렬이며,
Figure 112014045662664-pat00041
는 평균이 0이고 공분산이
Figure 112014045662664-pat00042
인 정규분포로부터 생성된 랜덤벡터이다.
Figure 112014045662664-pat00043
와
Figure 112014045662664-pat00044
는 위성과 수신기의 움직임에 따라 정해진다. 가시경로 신호성분의 천이모델에 따라 이전 시간의 파티클을 이용하여 현재 시간의 파티클을 예측한다.
신호 처리 장치(100)는 예측한 현재 시간의 가시경로의 파티클을 이용하여 위성신호 모델에 기반을 두어 자신이 수신하는 신호를 예측하는 예측 신호를 생성한다(단계 S240).
예측 신호가 생성되면, 초기 추정 단계인지를 확인한다(단계 S250). 즉, 초기 추정에서는 빔포머(도 1의 120)를 이용하지 않고, 각 파티클에 따른 예측 신호와 실제의 수신 신호를 비교하여 우도(Likelihood)값을 계산하기 위해 초기 추정 단계를 수행한다.
빔포밍 벡터를 도출하기 위해서는 정확한 가시경로 신호성분이 필요하지만, 초기에는 가시경로 신호성분에 대한 불확실도가 높아 빔포머를 이용하지 않는다.
따라서, 본 발명의 일실시예는 위성 항법 시스템에서 신호 획득/추적 기술 중 추적에 관한 기술로서, 신호 획득 과정 이후 추적을 시작하는 첫 단계를 초기 추정 단계로 판단한다. 즉 특정 위성 신호의 추적을 시작한다.
초기 추정 단계(S250)에서, 초기 추정이라고 판단되면 각 파티클에 따른 예측 신호와 실제의 수신 신호를 비교하여 우도값을 계산한다(단계 S280).
본 발명의 일실시예에서 수신기는 자신이 수신하는 신호가 가시경로 신호
Figure 112014045662664-pat00045
에 평균이 0이고, 공분산이
Figure 112014045662664-pat00046
인 복소(complex) 정규분포를 따르는 잡음
Figure 112014045662664-pat00047
이 더해진 신호라고 판단한다.
Figure 112014045662664-pat00048
번 째 파티클에 의해 예측된 가시경로 신호가
Figure 112014045662664-pat00049
일 때, 예측 수신신호의 분포는 다음식을 따른다.
Figure 112014045662664-pat00050
실제 수신신호가
Figure 112014045662664-pat00051
인 경우에
Figure 112014045662664-pat00052
번째 파티클에 따른 우도값은 다음식과 같은 확률밀도함수로 계산된다.
Figure 112014045662664-pat00053
즉, 복소 정규분포에서 평균으로부터 y_t만큼 떨어진 위치에서의 값을 의미합니다.
이후, 각 파티클의 가중치를 우도(Likelihood)값에 비례하도록 계산한다(단계 S290). 즉, 예측 신호와 실제의 수신 신호간 연관성이 높은 쪽에 가중치를 준다.
Figure 112014045662664-pat00054
번째 파티클의 가중치가
Figure 112014045662664-pat00055
일 때, 현재 시간의 파티클 가중치는 다음과 같이 이전 시간의 가중치와 우도값의 곱에 비례하도록 계산된다.
Figure 112014045662664-pat00056
초기 추정이 아닌 경우에는, 이전 시간의 가시경로 입사각 추정치
Figure 112014045662664-pat00057
를 이용하여 가시경로의 조향벡터(steering vector)
Figure 112014045662664-pat00058
를 예측한다. 예측한 조향벡터를 이용하여 다음식과 같은 빔포밍 벡터를 도출한다.
Figure 112014045662664-pat00059
여기서,
Figure 112014045662664-pat00060
는 간섭신호와 잡음의 공분산 행렬이고,
Figure 112014045662664-pat00061
는 단위행렬이며, *는 Conjugate 트랜스포즈(transpose)이다. 변수
Figure 112014045662664-pat00062
는 아래 수식을 만족하는 값이다.
Figure 112014045662664-pat00063
여기서
Figure 112014045662664-pat00064
는
Figure 112014045662664-pat00065
번째 파티클이 가진 가시경로의 입사각이고,
Figure 112014045662664-pat00066
는 그에 따른 예측 조향벡터이다. 이후, 빔포밍 벡터를 예측신호와 수신신호에 곱하여 다음식과 같은 두 빔포머 출력 신호를 생성할 수 있다.
Figure 112014045662664-pat00067
Figure 112014045662664-pat00068
여기서,
Figure 112014045662664-pat00069
이고,
Figure 112014045662664-pat00070
는 Kronecker 곱이다. 또한, 빔포머 출력 신호 중
Figure 112014045662664-pat00071
는 실제 신호에 의한 출력 신호이며,
Figure 112014045662664-pat00072
는
Figure 112014045662664-pat00073
번째 파티클에 따른 예측 신호에 의한 출력 신호이다. 이는 다음식의 분포를 따르게 된다.
Figure 112014045662664-pat00074
이에 따라
Figure 112014045662664-pat00075
번째 파티클에 따른 우도값은 다음식과 같이 계산된다.
Figure 112014045662664-pat00076
각 파티클의 가중치를 우도값에 비례하도록 다음식과 같이 계산한다.
Figure 112014045662664-pat00077
모든 파티클에 대해 동일한 과정을 반복한다. 모든 파티클의 가중치를 계산한 후, 현재 시간의 모든 가중치의 합이 1이 되도록 가중치를 정규화한다. 각 파티클과 가중치를 곱하고, 다른 파티클과 가중치의 곱을 합함으로써 현재의 가시경로신호성분을 추정한다(단계 S291). 현재 시간의 가시경로 신호성분은 다음과 같이 모든 파티클과 가중치의 곱으로 추정한다.
Figure 112014045662664-pat00078
이와 달리, 초기 추정 단계(S250)에서, 초기 추정이라고 판단되지 않으면, (
Figure 112014045662664-pat00079
) 시간 천이 모델과 이전 파티클을 이용하여 현재의 신호성분을 예측한다. 즉, 파티클 업데이트가 수행된다.
부연하면, 이전 단계에서 추정한 가시경로 신호성분을 이용하여 빔포밍 벡터를 계산한다(단계 S260). 빔포밍 벡터를 실제의 수신신호 및 파티클에 따른 예측신호에 각각 곱하여 빔포머 출력 신호를 생성한다(단계 S270).
이후, 생성된 2개의 빔포머 출력 신호를 통해 우도(Likelihood)값을 계산하고, 마찬가지로 각 파티클의 가중치를 우도값에 비례하도록 계산하고, 다른 파티클과 가중치의 곱과 합함으로써 현재의 가시경로 신호성분을 추정한다(단계 S280 내지 S291).
여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로서 구현될 수도 있음을 인식할 것이다. 하드웨어와 소프트웨어의 이러한 상호교환가능성을 명확히 나타내기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능의 관점에서 일반적으로 상술되었다.
그러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현될지는, 전체 시스템에 부과된 설계 제약들 및 특정한 애플리케이션에 의존한다. 당업자는, 각각의 특정한 애플리케이션에 대해 다양한 방식들로 그 설명된 기능을 구현할 수도 있지만, 그러한 구현 결정이 본 발명의 예시적인 실시형태들의 범위를 벗어나게 하는 것으로 해석되지는 않아야 한다.
여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은, 범용 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그래밍가능한 게이트 어레이(FPGA) 또는 다른 프로그래밍가능한 로직 디바이스, 이산 게이트 또는 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 여기에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 그들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다.
범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안적으로, 그 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 또한, 프로세서는 컴퓨팅 디바이스들의 결합, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 결합, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 그러한 구성으로서 구현될 수도 있다.
여기에 개시된 실시형태들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은, 하드웨어에 직접, 프로세서에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 모듈은, 랜덤 액세스 메모리 (RAM), 플래시 메모리, 판독 전용 메모리 (ROM), 전기적으로 프로그래밍가능한 ROM (EPROM), 전기적으로 소거가능한 프로그래밍가능 ROM (EEPROM), 레지스터들, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 당업계에 공지된 임의의 다른 형태의 저장 매체에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서에 커플링되어, 그 프로세서가 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있게 한다.
대안적으로, 저장 매체는 프로세서에 통합될 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 ASIC에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기에 상주할 수도 있다. 대안적으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내의 별개의 컴포넌트들로서 상주할 수도 있다.
하나 이상의 예시적인 실시형태들에서, 설명된 기능들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수도 있다. 소프트웨어로 구현되면, 그 기능들은 컴퓨터-판독가능 매체 상의 하나 이상의 명령들 또는 코드로서 저장되거나 송신될 수도 있다. 컴퓨터-판독가능 매체는, 일 장소로부터 또 다른 장소로의 컴퓨터 프로그램의 전달을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 및 컴퓨터 저장 매체 양자를 포함한다. 저장 매체는, 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능한 매체일 수도 있다. 제한이아닌 예로서, 그러한 컴퓨터-판독가능 매체는, RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장부, 자성 디스크 저장부 또는 다른 자성 저장 디바이스들, 또는 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 원하는 프로그램 코드를 운반 또는 저장하는데 사용될 수 있고 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다.
또한, 임의의 접속이 컴퓨터-판독가능 매체로서 적절히 명칭된다. 예를 들어, 소프트웨어가 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 쌍, 디지털 가입자 라인 (DSL), 또는 적외선, 무선 및 마이크로파와 같은 무선 기술들을 사용하여 웹사이트, 서버, 또는 다른 원격 소스로부터 송신되면, 그 동축 케이블, 광섬유 케이블, 트위스티드 쌍, DSL, 또는 적외선, 무선 및 마이크로파와 같은 무선 기술들은 매체의 정의 내에 포함된다. 여기에 사용된 바와 같이, 디스크 및 디스크 (disc) 는, 콤팩트 디스크 (CD), 레이저 디스크, 광 디스크, DVD (digital versatile disc), 플로피 디스크 및 블루-레이 디스크를 포함하며, 여기서, 디스크 (disk)들은 일반적으로 데이터를 자성적으로 재생하지만, 디스크 (disc) 는 레이저들을 이용하여 데이터를 광학적으로 재생한다. 또한, 상기의 조합들이 컴퓨터-판독가능 매체의 범위 내에 포함되어야 한다.
100: 위성 신호 처리
110-a 내지 110-n: 배열 안테나
120: 빔포머
130: 신호예측부
140: 신호성분 예측부
150: 신호성분 추정부

Claims (9)

  1. 가시 경로 신호 성분으로 이루어지는 초기 파티클 집합을 생성하고 가중치를 초기화하는 단계;
    상기 초기 파티클 집합으로부터 현재 시간의 가시 경로 신호성분인 파티클을 예측하는 단계;
    예측한 파티클을 이용하여 예측 신호를 생성하는 단계;
    특정 위성 신호의 획득 이후, 해당 위성 신호의 추적을 시작하는 초기 추정이면 예측한 파티클 각각에 따른 예측 신호와 실제의 수신 신호를 비교하여 우도값을 산출하는 단계;
    산출된 우도값에 비례하도록 예측한 파티클 각각의 가중치를 산출하는 단계; 및 예측한 파티클 각각과 가중치를 곱하고, 다른 예측한 파티클과 가중치의 곱과 합하여 현재의 가시 경로 신호 성분을 추정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 신호 성분은 전파지연시간, 입사각 및 진폭 중 어느 하나 인 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    이전 시간의 가시경로 신호성분 추정치를 이용하여 빔포밍 벡터를 산출하는 단계;
    산출된 빔포밍 벡터를 실제의 수신신호 및 예측 신호에 각각 곱하여 빔포머 출력 신호를 생성하는 단계; 및
    생성된 빔포머 출력 신호를 통해 우도값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 빔포머 출력 신호는 수학식
    Figure 112015058422517-pat00080
    및 수학식
    Figure 112015058422517-pat00081
    (여기서,
    Figure 112015058422517-pat00082
    이고,
    Figure 112015058422517-pat00083
    는 Kronecker 곱이며, I는 단위행렬이며,
    Figure 112015058422517-pat00085
    는 빔포밍 벡터이며, *는 Conjugate 트랜스포즈(transpose)이고,
    Figure 112015058422517-pat00086
    는 실제 수신신호이고,
    Figure 112015058422517-pat00087
    는 i번째 파티클에 의해 예측된 가시경로 신호를 나타낸다)에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 현재의 가시 경로 신호 성분인 파티클의 예측은 다음식
    Figure 112014045662664-pat00088
    (여기서,
    Figure 112014045662664-pat00089
    는 천이 행렬이며,
    Figure 112014045662664-pat00090
    는 이전의 가시경로 신호성분을 포함한 i번째 파티클이고,
    Figure 112014045662664-pat00091
    는 평균이 0이고 공분산이
    Figure 112014045662664-pat00092
    인 정규분포로부터 생성된 랜덤벡터이며,
    Figure 112014045662664-pat00093
    와
    Figure 112014045662664-pat00094
    는 위성과 수신기의 움직임에 따라 정해진다)에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 파티클 집합은 파티클 필터를 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 시간의 가시 경로의 파티클의 예측은 천이모델을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 가중치는 초기 추정의 경우에 수학식
    Figure 112015058422517-pat00095
    (여기서,
    Figure 112015058422517-pat00096
    이고,
    Figure 112015058422517-pat00097
    는 실제 수신신호이고,
    Figure 112015058422517-pat00098
    는 i번째 파티클이며,
    Figure 112015058422517-pat00099
    는 i번째 파티클에 의해 예측된 가시경로 신호이고,
    Figure 112015058422517-pat00100
    는 잡음의 공분산이며,
    Figure 112015058422517-pat00101
    은 평균이
    Figure 112015058422517-pat00102
    이고, 분산이
    Figure 112015058422517-pat00115
    인 복소(complex) 정규분포를 나타낸다), 초기 추정이 아닌 경우에 수학식
    Figure 112015058422517-pat00104
    (여기서,
    Figure 112015058422517-pat00105
    이고,
    Figure 112015058422517-pat00106
    를 나타낸다)에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법.
  9. 가시 경로 신호 성분으로 이루어지는 초기 파티클 집합을 생성하고 가중치를 초기화하고, 상기 초기 파티클 집합으로부터 현재 시간의 가시 경로의 파티클을 예측하는 신호성분 예측부;
    예측한 파티클을 이용하여 예측 신호를 생성하는 신호예측부;
    특정 위성 신호의 획득 이후, 해당 위성 신호의 추적을 시작하는 초기 추정이면 예측한 파티클 각각에 따른 예측 신호와 실제의 수신 신호를 비교하여 우도값을 산출하고, 산출된 우도값에 비례하도록 예측한 파티클 각각의 가중치를 산출하고, 예측한 파티클 각각과 가중치를 곱하고, 다른 예측한 파티클과 가중치의 곱과 합하여 현재의 가시 경로 신호 성분을 추정하는 신호성분 추정부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 장치.
KR1020140058296A 2014-05-15 2014-05-15 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치 KR101560629B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140058296A KR101560629B1 (ko) 2014-05-15 2014-05-15 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140058296A KR101560629B1 (ko) 2014-05-15 2014-05-15 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101560629B1 true KR101560629B1 (ko) 2015-10-15

Family

ID=54357090

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140058296A KR101560629B1 (ko) 2014-05-15 2014-05-15 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101560629B1 (ko)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100809352B1 (ko) 2006-11-16 2008-03-05 삼성전자주식회사 파티클 필터 기반의 이동 로봇의 자세 추정 방법 및 장치
JP2011099753A (ja) 2009-11-05 2011-05-19 National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology 測位装置、及びこれを用いたセンサ情報の統合解析による見守りシステム
KR101231378B1 (ko) 2011-08-12 2013-02-15 숭실대학교산학협력단 파티클 필터 기반의 사용자 위치 추적 장치 및 기록매체

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100809352B1 (ko) 2006-11-16 2008-03-05 삼성전자주식회사 파티클 필터 기반의 이동 로봇의 자세 추정 방법 및 장치
JP2011099753A (ja) 2009-11-05 2011-05-19 National Institute Of Advanced Industrial Science & Technology 測位装置、及びこれを用いたセンサ情報の統合解析による見守りシステム
KR101231378B1 (ko) 2011-08-12 2013-02-15 숭실대학교산학협력단 파티클 필터 기반의 사용자 위치 추적 장치 및 기록매체

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Guerra et al. Near-field tracking with large antenna arrays: Fundamental limits and practical algorithms
Yousefi et al. Mobile localization in non-line-of-sight using constrained square-root unscented Kalman filter
Zhang et al. Underwater source localization using TDOA and FDOA measurements with unknown propagation speed and sensor parameter errors
Noroozi et al. Algebraic solution for three‐dimensional TDOA/AOA localisation in multiple‐input–multiple‐output passive radar
Chen et al. Calculation of weighted geometric dilution of precision
Mohammadzadeh et al. Adaptive beamforming based on theoretical interference‐plus‐noise covariance and direction‐of‐arrival estimation
WO2016112758A1 (zh) 终端的定位方法及装置
Mohammadzadeh et al. Robust adaptive beamforming for fast moving interference based on the covariance matrix reconstruction
Noh et al. A covariance approximation method for near-field coherent sources localization using uniform linear array
Hsieh et al. ML-based joint Doppler estimation and compensation in underwater acoustic communications
Amiri et al. Efficient algebraic solution for elliptic target localisation and antenna position refinement in multiple‐input–multiple‐output radars
Lin et al. Source localization by frequency measurements in unknown signal propagation speed environments
Mridula et al. Sound velocity profile estimation using ray tracing and nature inspired meta‐heuristic algorithms in underwater sensor networks
Rosić et al. Passive Target Localization Problem Based on Improved Hybrid Adaptive Differential Evolution and Nelder‐Mead Algorithm
KR101560629B1 (ko) 파티클 필터를 이용하여 위성신호 추적 및 빔포밍을 동시에 수행하는 위성 신호 처리 방법 및 장치
Adhami et al. Dual‐mode multiple‐target tracking in wireless sensor networks based on sensor grouping and maximum likelihood estimation
Ni et al. Fast direct-position-determination based on PSO
Feraidooni et al. 3-D target localization based on bi-static range measurements in widely separated mimo radars
Gan et al. A ray tracing algorithm using the discrete prolate spheroidal subspace
Hassen et al. An efficient central DOA tracking algorithm for multiple incoherently distributed sources
Yang et al. Bayesian passive acoustic tracking of a cooperative moving source in shallow water
Wu et al. DOA Estimation of Two‐Dimensional Coherently Distributed Sources Based on Spatial Smoothing of Uniform Rectangular Arrays
Tian et al. A Feature-Aided Multiple Model Algorithm for Maneuvering Target Tracking
Arya et al. Geometric triangulation uncertainty for sustainable urban underwater localization in presence of malicious virtual node
CN117538854B (zh) 测距方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181002

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191002

Year of fee payment: 5