KR101668961B1 - 부공간 전력 성분에 기초한 신호 처리 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
신호 부공간에 대응하는 전력 성분만을 이용하여 시스템 에러에 강인한 신호 처리 장치가 제공된다. 상기 신호 처리 장치는 원하는 신호, 간섭 신호, 잡음을 포함하는 신호를 수신하는 센서 어레이 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 수신 신호의 공분산 행렬 또는 샘플행렬을 신호 부공간에 대응하는 제1 성분과 잡음 부공간에 대응하는 제2 성분으로 분리하는 판단부 및 상기 제1 성분에 상응하는 비용 함수를 이용하여 기설정된 조건에 대응하는 조향 벡터를 계산하는 계산부를 포함할 수 있다.
Description
신호 처리 장치 및 방법에 연관되며, 보다 구체적으로는 부공간 전력 성분을 이용하여 간섭 신호를 제거하는 신호 처리 장치 및 방법이 제공된다.
MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 적응 어레이 장치는 사전에 주어진 벡터(이하 '초기 벡터'라 함)를 이용하여 초기 벡터 방향으로 이득을 일정하게 하면서 어레이 출력 전력을 최소로 하여 상기 어레이 장치에 전달되는 간섭 신호를 제거한다.
보다 구체적으로, 어레이 장치는 초기 벡터를 이용하여 초기 벡터 방향의 신호는 보호하면서 간섭 신호를 제거한다. 다만, 원하는 신호의 방향 벡터와 초기 벡터의 방향 사이에 불일치가 존재한다면, 원하는 신호 역시도 간섭 신호와 같이 인식되어 감쇠될 것이고 이는 어레이 장치의 성능을 저하하는 주요 원인이 될 수 있다.
종래에는 적응 어레이 시스템에 존재하는 에러로 인한 성능저하를 줄이기 위해, 어떤 기설정된 조건 아래서 신호 전 공간(full dimensional space)에서 어레이 출력 전력을 최소화하여 좀 더 정확한 조향 벡터(steering vector)를 계산하는 방법을 사용했다. 이 방법은 조향 벡터에 대한 불확실 집합의 한계 값을 적절하게 결정하는 데 어려움이 존재하고, 더하여 계산된 조향 벡터의 정확성이 충분치 못해 다양한 간섭 환경에서 만족스러운 성능 개선이 이루어 지지 못하는 문제점을 가지고 있다.
일측에 따르면, 수신 신호에서 간섭신호를 제거하고 원하는 신호를 출력 하는 신호 처리 장치가 제공된다. 상기 수신 신호의 공분산 행렬 또는 샘플행렬을 구성하는 전체 공간을 원하는 신호와 간섭신호 벡터를 기저로 하는 부공간 (이하 신호 부공간(signal subspace)이라 함)과 나머지 부공간 (이하 잡음 부공간(noise subspace)이라 함)으로 나눌 수 있다. 상기 신호 처리 장치는 원하는 신호, 간섭 신호, 잡음을 포함하는 신호를 수신하는 센서 및 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 신호 부공간에 대응하는 제1 성분과 잡음 부공간에 대응하는 제2 성분으로 분리하는 판단부 및 상기 제1 성분에 상응하는 비용 함수를 이용하여 기 설정된 조건에 따르는 조향 벡터를 계산하는 계산부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 판단부는 상기 수신 신호의 방향 신호 개수에 따라 상기 신호 부공간에 대응하는 상기 제1 성분과 상기 잡음 부공간에 대응하는 상기 제2 성분으로 분리할 수 있다. 더하여, 상기 판단부는 수신신호의 공분산 행렬을 고유 분해하여 상기 제1 성분을 분리할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 조향 벡터를 이용하여 상기 잡음 부공간에 대응하는 전력 성분이 경감된 출력 전력을 사용할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 계산부는 상기 조향 벡터의 유클리디안 노옴(Euclidean norm)의 제곱이 상기 복수의 센서의 개수와 동일하고, 상기 조향 벡터는 초기 벡터와의 유클리디안 거리가 소정의 한계 값 내에 존재하는 집합의 원소인 것을 상기 기 설정된 조건으로 할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 계산부는 초기 벡터에 존재하는 에러 크기의 예측 값에 기초하여 상기 소정의 한계 값을 결정할 수 있다. 또한, 상기 비용 함수는 와 같이 정의되고, 는 상기 제1 성분에 상응하는 고유 벡터의 행렬이고, 는 상기 제1 성분에 상응하는 고유 값의 대각 행렬, a 는 상기 조향 벡터에 관한 불확실 집합의 속하는 원소인 것을 특징으로 한다.
도 1은 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 모델링을 나타내는 예시도이다.
도 2는 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 블록도이다.
도 3은 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 SINR 그래프의 예시도이다.
도 4a 및 도 4b는 다른 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 SINR 그래프의 예시도이다.
도 2는 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 블록도이다.
도 3은 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 SINR 그래프의 예시도이다.
도 4a 및 도 4b는 다른 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 SINR 그래프의 예시도이다.
이하에서, 일부 실시예들을, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 실시예들에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명에서 사용되는 용어는, 연관되는 기술 분야에서 일반적이고 보편적인 것으로 선택되었으나, 기술의 발달 및/또는 변화, 관례, 기술자의 선호 등에 따라 다른 용어가 있을 수 있다. 따라서, 아래 설명에서 사용되는 용어는 기술적 사상을 한정하는 것으로 이해되어서는 안 되며, 실시예들을 설명하기 위한 예시적 용어로 이해되어야 한다.
또한 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.
도 1은 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 모델링을 나타내는 예시도이다. 신호 처리 장치(100)는 복수의 센서를 포함하는 센서 어레이(110) 및 상기 센서 어레이를 통하여 수신된 신호에서 원하는 신호를 출력하는 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 일실시예로서, 신호 처리 장치(100)는 빔 형성기(beamformer)일 수 있다. 예시적으로, 신호 처리 장치(100)는 M개의 센서를 센서 어레이(110)에 포함할 수 있다. 더하여, 수신된 신호는 원하는 신호를 포함하는 신호(130)가 개의 방향 신호를 포함한다고 가정하자. 이 경우에, 수신신호(130)는 아래의 수학식 1과 같이 모델링 될 수 있다.
여기서 는 i번째 신호의 복소 포락선(complex envelope)을 나타내고, 는 어레이 응답 벡터, 는 잡음 벡터를 나타낸다. 개의 도래 신호 중 첫 번째 신호가 원하는 신호이고, 다른 신호들을 간섭 신호이다. 다만, 위와 같은 신호의 모델링은 하나의 실시예일뿐, 본 발명의 권리범위를 제한하거나 한정하는 것으로 해석되어서는 안될 것이다.
상기 원하는 신호와 상기 간섭 신호들은 비상관(uncorrelated) 관계에 있을 수 있다. 잡음은 평균 값이 0인 백색 가우시안 잡음으로 가정될 수 있다. 이 경우에, 잡음의 공분산(covariance) 행렬은 아래의 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.
수학식 2에서 E는 기대 값을 나타내고, σ2는 잡음의 분산이고, 는 항등 행렬(identity matrix)일 수 있다. 또한, H는 복소 켤레 전치(complex conjugate transpose) 연산을 나타낸다. 더하여, 수신 신호(130)의 공분산 행렬은 아래의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 3에서 는 어레이 응답 행렬로 이고 은 원하는 신호의 응답 벡터, 나머지는 간섭 신호의 응답 벡터이다. 더하여, , 이고, T는 행렬의 전치(transpose)를 나타낸다.
센서 어레이(110)에 수신된 신호(130)를 가중 벡터 W에 의하여 가중 결합하여 어레이 출력 신호를 생성한다. 이와 같이 생성되는 출력 신호의 전력 PO는 아래의 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
더하여, 초기 벡터가 로 주어진 경우, 신호 처리 장치(100)에서 초기 벡터 방향으로 이득을 단위 이득으로 과 같이 제한하면 가중 벡터 W는 아래의 수학식 5와 같이 계산될 수 있다.
수신된 신호(130)의 공분산 행렬의 역행렬을 직접 구하여 가중 벡터 W를 수학식 5에 따라 계산할 수 있다. 위와 같이 계산된 가중 벡터 W를 이용하여 신호 처리 장치(100)의 출력 전력을 계산하면 아래의 수학식 6과 같이 계산된다.
만약 초기 벡터에 에러가 존재하지 않는 경우에, 다시 말하여 과 이 스칼라 배 차이 내에서 동일한 경우, 빔 형성기는 최대 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)를 획득할 수 있을 것이다. 다만 실제 환경에서는 초기 벡터와 원하는 신호의 방향 벡터 사이에 에러가 존재하고, 이로 인해 원하는 신호도 감쇠되고 빔 형성기와 같은 신호 처리 장치의 성능은 심각히 저하될 수 있다.
위와 같은 에러 문제를 다루기 위한 방법의 하나로서, 고유 공간(eigenspace)에 기초한 빔 형성(beamforming) 방법을 생각할 수 있다. 수신된 신호(130)에 대한 공분산 행렬 는 고유 공간에서 아래와 같은 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
λm은 m 번째 고유 값을, 은 m 번째 고유 벡터를 나타내고, 상기 고유 값 λm을 내림차순으로 배열되어 과 같다. 그리고, ,이다. 행렬 M의 열 공간(column space)을 S(M)과 같이 나타내자. 은 신호 부공간 S(A)와 동일하고, 는 잡음 부공간을 나타낸다. 신호 부공간은 잡음 부공간과 직교(orthogonal) 관계를 가진다. 이 경우에 신호 부공간 에 속하는 어레이 응답 벡터 도 잡음 부공간과 직교 관계를 가진다. 따라서, 이러한 사실을 이용하여 고유 공간 기반의 빔 형성(ESB: eigenspace-based beamformer)에서는 가중 벡터 W를 아래의 수학식 8과 같이 구한다.
수학식 9에서, , 이고, K는 의 범위 내에 있다. 이에 맞춰, 출력 전력 도 에 대응하는 성분과 에 대응하는 성분으로 와 같이 분리될 수 있고, 여기서 이고, 이다. 본 발명에 따른 신호 처리 장치(100)의 프로세서(120)는 상기 에 대응하는 전력 성분 를 이용하여 조향 벡터를 구하고, 계산된 조향 벡터를 통해 간섭 신호를 제거한 빔 형성기의 출력 전력을 획득한다. 보다 자세한 설명은 아래의 도 2에서 설명될 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 신호 처리 장치의 블록도이다. 신호 처리 장치(200)는 센서부(210), 판단부(220) 및 계산부(230)를 포함할 수 있다. 센서부(210)는 복수의 센서로 구성되며, 원하는 신호, 간섭 신호, 잡음을 포함하는 신호를 수신할 수 있다.
판단부(220)는 상기 수신 신호의 공분산 행렬을 신호 부공간에 대응하는 제1 성분과 잡음 부공간에 대응하는 제2 성분으로 분리할 수 있다. 보다 구체적으로, 수학식 9를 참조하면 판단부(220)는 고유 벡터 를 이용하여 상기 제1 성분을 분리할 수 있다. 더하여, 판단부(220)는 를 이용하여 상기 제2 성분을 분리할 수 있다. 판단부(220)는 신호 처리 장치(200)가 수신하는 수신 신호의 방향 신호의 개수 에 상응하는 신호 부공간의 고유 벡터 및 고유 값을 이용하여 상기 제1 성분을 분리할 수 있다.
계산부(230)는 신호 부공간에 대응하는 출력 전력 PK를 최소로 하는 가중 벡터 W 을 계산할 수 있다. 보다 구체적으로는, 로 제한하면서 가중 벡터 W에 대해 출력 전력 PK를 최소로 하는 최소화 문제의 해를 구한다. 구하고자 하는 최소화 문제는 이면 복수의 해를 가질 수 있다. 출력 잡음 전력은 가중 벡터의 W의 노옴의 제곱에 비례할 것이다.
따라서, 계산부(230)는 아래의 수학식 10과 같이 가중 벡터 W의 최소 노옴 해를 구한다.
더하여, 수학식 10을 통하여 계산된 가중 벡터 W의 값을 이용하면 신호 처리 장치(200)의 출력 전력은 아래의 수학식 11과 같이 계산될 수 있다.
예시적으로, a가 초기 벡터 과 동일하고, 선택한 정수 K가 센서의 개수 M과 같다면, 수학식 11을 통해 계산되는 신호 처리 장치(200)의 출력 전력 PO는 DMI(direct matrix inversion) 방식의 출력전력과 동일하다. 더하여, 이고, 임의의 정수 K가 신호 처리 장치(200)의 수신 신호의 방향 신호의 개수 와 같다면, 수학식 11을 통해 계산되는 출력 전력 PO는 고유공간 기반의 빔 형성기의 출력 전력과 동일하다.
더하여, 계산부(230)는 조향 벡터 에러에 대응하기 위해 신호 부공간에 대응하는 제1 성분에 상응하는 비용 함수를 이용하여 기 설정된 조건에 따르는 새로운 조향 벡터를 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 비용 함수는 아래의 수학식 12와 같이 정의될 수 있다.
계산부(230)는 기설정된 조건에서, 수학식 12의 비용 함수 를 최소로 하는 a를 계산할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 기설정된 조건은 아래의 수학식 13과 같이 정의될 수 있다.
는 유클리디안 노옴을 나타낸다. 더하여, 불확실 집합 Ω(ε)는 과 같이 정의되고, 은 소정의 상수로 불확실 집합의 한계값을 나타낸다. 계산부(230)는 수학식 13과 같은 기설정된 제한 조건에서 수학식 12의 비용함수를 최소화할 수 있다. 보다 구체적으로, 계산부(230)는 주어진 최소화 문제를 라그랑주 듀얼 함수(Lagrange dual function)로 변환하고, 이 듀얼 함수의 최대 값을 이용하여 상기 기 설정된 조건을 만족하는 해를 계산할 수 있다. 계산부(230)에 의해 계산된 해 는 아래 수학식 14와 같다.
보다 구체적으로, 계산부(230)는 라그랑주 승수(Lagrange multiplier) 를 이용하여 기 설정된 조건을 만족하는 를 구한다. 라그랑주 승수는 의 크기 제곱이 M이라는 조건으로 유도되는 식 로 부터 구한다. 여기서 와 는 아래의 각각 수학식 15, 16과 같다.
계산부(230)에 의해 가 계산된 경우에, 계산부(230)는 수학식 10에 를 대입하여 본 발명이 제안하는 부공간 전력에 기초한 이중 제한 빔 형성(SP-DCB: Subspace Power-Doubly Constrained Beamformer) 방법에 따른 가중 벡터 W를 구할 수 있다.
가 무한대로 접근하면 의 극한 값은 1/M로 접근한다. 이면, 접근 값 1/M은 보다 작은 값을 가진다. 그러므로, 이면, 수학식 15의 해가 존재한다. 만약 K 값이 방향 신호의 개수 보다 크거나 같은 경우에, 초기 벡터에 에러가 존재하지 않는다면, LP는 무한대로 접근한다. 다만, 초기 벡터에 에러가 존재하고 그 에러가 매우 크지 않아 가 큰 값을 가진다면 를 만족하여, 위의 해를 구할 수 있다. 그러나 이면 수학식 15의 해가 존재할 수 없으며, 고유 공간 기반의 빔 형성 방법과 동일한 가중 벡터를 이용한다.
더하여, 판단부(220)는 상기 수신 신호의 공분산 행렬을 신호 부공간에 대응하는 제1 성분과 잡음 부공간에 대응하는 제2 성분으로 분리하기 위한 K 값을 선택할 수 있다. 만약, 선택된 K 값이 신호 처리 장치(200)가 수신하는 방향 신호의 개수 보다 작은 경우, 는 개의 신호 방향 벡터 모두를 포함할 수 없다. 따라서, 이 경우에는 신호 처리 장치(200)는 모든 간섭 신호를 제거할 수 없을 것이다. 다른 한편으로, 선택된 K 값이 보다 큰 경우에는, 계산된 가중 벡터 W는 잡음 부공간 성분을 포함하고 있을 것이다. 위와 같은 잡음 부공간 성분은 신호 처리 장치(200)의 출력 잡음 전력을 증가시키는 원인이 될 것이다. 이와 같은 사실에 따라, 판단부(220)는 K 값이 신호 처리 장치(200)가 수신하는 수신 신호의 방향 신호의 개수 와 같아지도록 선택할 수 있다.
다른 일실시예로서, 수신 신호의 샘플로부터 구해지는 샘플행렬(sample matrix)을 이용하는 경우에, 판단부(220)는 K 값을 MDL(Minimum Description Length)을 이용하여 를 추정할 수 있다.
조향 벡터의 불확실 집합에 기초한 빔 형성 방법에 있어서, 불확실 집합의 한계 값 을 적절한 값으로 설정하는 것은 매우 중요하다. 이 너무 큰 값으로 설정되는 경우, 불확실 집합은 실질적인 제한을 가하지 못하고 에러에 강인한 빔 형성에 아무런 영향을 줄 수 없을 것이다. 반면, 이 너무 작으면 가 에 너무 가깝게 구해져서 조향 벡터 에러에 대한 강인성(robustness)이 구현되기 어렵다. 위와 같은 문제를 해결하기 위해, 계산부(230)는 의 값으로 아래 수학식 19의 최적 값 에 의거하여 설정할 수 있다.
여기서 어떤 M 차원 벡터 v에 대해 은 를 의미한다. 그러나 을 모르는 이상, 최적 값 역시 계산할 수 없기 때문에, 계산부(230)는 과 신호 부공간까지의 최소 거리를 이용한 아래의 수학식 20을 이용한다.
ρ는 1보다 작은 양수를 나타내고, 이다. 수학식 20에 따를 때, 조향 벡터 에러가 존재하지 않는 경우에 은 M1/2과 같고, 는 0이 된다. 반면, 조향 벡터 에러가 증가하면 의 잡음 부공간 성분은 증가하게 되고, 이에 따라 은 감소하여 은 상대적으로 큰 값을 가지게 된다.
도 3은 일실시예로 랜덤 에러(random error)가 존재하는 가운데 도래각 추정 에러에 대한 신호 처리 장치의 SINR 성능의 예시도이다. 예시적으로, 신호 처리 장치는 10개의 센서가 반 파장 간격으로 배열된 균일 선형 어레이 구조를 갖는 것일 수 있다. 상기 그래프의 X 축은 포인팅 에러를 나타내고, Y 축은 데시벨(decibels) 스케일로 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)를 나타낸다. 포인팅 에러 는 원하는 원하는 신호의 도래 각과 이의 추정 값의 각도 차이로 정의된다. 즉 로, 은 원하는 신호의 도래 각, 은 추정 각이다.
그래프(310)는 본 발명의 실시예로 그래프(310)은 SP-DCB(Subspace Power based Doubly Constrained Beamformer), 그래프(320)는 FD-DCB(Full Dimensional Doubly Constrained Beamformer), 그래프(330)과 (340)은 각각 불확실 집합의 한계 값 이 1.0, 0.5인 NS-DCB(Noise Subspace Constrained Beamformer), 그래프(350)는 ESB(Eigen Space-based Beamformer)의 성능을 나타낸다. 발명 방식의 SP-DCB는 포인팅 에러 값이 크더라도 기존 방식보다 성능 저하가 작아 에러에 대한 강인성을 보여준다. 특히 FD-DCB의 경우 의 크기가 2도보다 크면 이 정의된 불확실 집합에 존재하지 않아 급격하게 성능이 저하됨을 나타낸다.
도 4a 및 4b는 4 개의 간섭 신호가 존재할 때 성능을 비교한 다른 일실시예이다. 샘플 개수 N에 따른 신호 처리 장치의 SINR 성능에 대한 예시도로 도 4a 및 4b는 각각 , 인 경우이다. 상기 그래프의 X축은 신호 처리 장치를 통하여 처리되는 샘플의 개수, Y축은 SINR을 나타낸다. 예시적으로, 4 개의 간섭 신호의 INR(Interference to Noise Ratio)는 30dB로 동일하다. 도 4a 및 도 4b에서 설명되는 실시예에 시뮬레이션에서 수신 신호의 공분산 행렬은 추정된다. N 번째 샘플 값에서 샘플행렬, 공분산 행렬의 추정, 은 아래의 수학식 21과 같다.
SP-DCB 방식에서 신호 처리 장치는 K 값을 으로 설정할 수 있다. 은 N 번째 샘플에서 추정된 방향 벡터의 개수이다. 더하여, 신호 처리 장치는 을 1.2D(N)으로 설정된다. D(N)은 아래의 수학식 22와 같이 정의된다.
의 열(columns) 성분은 의 개의 주요 고유 벡터(principal eigenvectors)로 구성된다. N이 증가함에 따라 샘플행렬 는 공분산 행렬 에 접근하고, 무한대가 되면 정상 상태(steady state)에 도달하게 된다. 도 4a, 4b에서 그래프(411, 412)은 SP-DCB 방식의 성능을 나타낸다. 본 발명의 SP-DCB 방식이 기존 방식보다 우수한 성능을 보인다. 특히 도 4a와 4b를 비교하면, 도래각 추정에러가 큰 경우, SP-DCB 방식의 SINR 개선 효과가 더욱 현저함을 확인할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate 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 실행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 실행할 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 실행될 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 실행하도록 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 실행하기 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 실행되거나, 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 (7)
- 원하는 신호, 간섭 신호 및 잡음을 포함하는 제1 신호를 수신하는 센서; 및
프로세서
를 포함하고,
상기 프로세서는 상기 제1 신호의 공분산 행렬 또는 샘플 행렬을 신호 부공간에 대응하는 제1 성분과 잡음 부공간에 대응하는 제2 성분으로 분리하는 판단부; 및
상기 제1 성분에 상응하는 비용 함수를 정의하여 기설정된 조건에 따르는 조향 벡터를 계산하는 계산부
를 포함하고,
상기 계산부는 상기 조향 벡터에 연관되는 초기값을 이용하여 제한 조건을 상기 기설정된 조건으로서 설정하고, 상기 설정된 제한 조건에 따라 비용 함수를 최대 또는 최소로 하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 제1 성분에 상응하는 고유 벡터 및 고유 값을 이용하여 가중 벡터를 구하는 것을 특징으로 하는 신호 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 판단부는 상기 제1 신호의 방향 신호 개수에 따라 상기 신호 부공간에 대응하는 상기 제1 성분과 상기 잡음 부공간에 대응하는 상기 제2 성분으로 분리하는 신호 처리 장치. - 제3항에 있어서,
상기 판단부는 상기 방향 신호 개수에 상응하는 상기 신호 부공간의 고유 벡터 및 고유 값을 이용하여 상기 제1 성분을 분리하는 신호 처리 장치. - 제1항에 있어서,
상기 계산부는 상기 조향 벡터의 유클리디안 노옴의 제곱이 상기 센서의 개수와 동일하고, 상기 조향 벡터는 초기 벡터와의 유클리디안 거리가 소정의 한계값 내에 존재하는 집합의 원소인 것을 상기 기설정된 조건으로 하는 신호 처리 장치. - 제6항에 있어서,
상기 계산부는 상기 초기 벡터에 존재하는 에러 크기의 예측 값에 기초하여 상기 소정의 한계 값을 결정하는 신호 처리 장치.
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