KR20020056118A - Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system - Google Patents

Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system Download PDF

Info

Publication number
KR20020056118A
KR20020056118A KR1020000085426A KR20000085426A KR20020056118A KR 20020056118 A KR20020056118 A KR 20020056118A KR 1020000085426 A KR1020000085426 A KR 1020000085426A KR 20000085426 A KR20000085426 A KR 20000085426A KR 20020056118 A KR20020056118 A KR 20020056118A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
filter
output
adaptive
filter unit
adder
Prior art date
Application number
KR1020000085426A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
성하종
Original Assignee
엘지전자 주식회사
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 엘지전자 주식회사 filed Critical 엘지전자 주식회사
Priority to KR1020000085426A priority Critical patent/KR20020056118A/en
Publication of KR20020056118A publication Critical patent/KR20020056118A/en

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
    • H01Q3/00—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system
    • H01Q3/26—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system varying the relative phase or relative amplitude of energisation between two or more active radiating elements; varying the distribution of energy across a radiating aperture
    • H01Q3/2605—Array of radiating elements provided with a feedback control over the element weights, e.g. adaptive arrays
    • H01Q3/2611—Means for null steering; Adaptive interference nulling
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
    • H01Q3/00—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system
    • H01Q3/26—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system varying the relative phase or relative amplitude of energisation between two or more active radiating elements; varying the distribution of energy across a radiating aperture
    • H01Q3/267—Phased-array testing or checking devices
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01Q—ANTENNAS, i.e. RADIO AERIALS
    • H01Q3/00—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system
    • H01Q3/26—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system varying the relative phase or relative amplitude of energisation between two or more active radiating elements; varying the distribution of energy across a radiating aperture
    • H01Q3/30—Arrangements for changing or varying the orientation or the shape of the directional pattern of the waves radiated from an antenna or antenna system varying the relative phase or relative amplitude of energisation between two or more active radiating elements; varying the distribution of energy across a radiating aperture varying the relative phase between the radiating elements of an array
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842—Weighted combining
    • H04B7/0848—Joint weighting
    • H04B7/0854—Joint weighting using error minimizing algorithms, e.g. minimum mean squared error [MMSE], "cross-correlation" or matrix inversion

Abstract

PURPOSE: A direction of arrival estimating apparatus using a front and a rear GS(Gram-Schmidt) filters in a mobile communication system is provided to obtain direction of arrival in a time varying channel environment. CONSTITUTION: A direction of arrival estimating apparatus for use in a mobile communication system comprises an adaptive rear GS filter(10), an adaptive front GS filter(20), a power calculator(30), a GS filter(40), a power normalizing filter(50), an inverse GS filter(60), a GS orthonormalizing unit(70), and a delay(80). The filters(10,20) obtain coefficients of the filters(10,20), respectively, by using an adaptive algorithm. The power calculator(30) calculates power from the output of the filter(20). The filter(40) performs GS filtering by using the coefficients from the filter(20) and the GS orthonormalized value retrieved from the delay(80). The filter(50) divides the output of the filter(40) by the output of the power calculator(30). The filter(60) inversely filters the power normalized value using the coefficients of the filter(20). The GS orthonormalizing unit(70) performs GS orthonormalization of the output of the filter(60).

Description

이동통신 시스템에서의 전후방 지에스 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치 및 그 방법{Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system}Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system}

본 발명은 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 이동통신 환경 하에서 다중경로를 겪은 신호들의 입사각을 어레이 안테나를 이용하여 알아내고, 입사각이 시간에 따라 변화하는 시변 채널 환경에서 입력신호로부터 변화하는 입사각 부분을 추정하기에 적당하도록 한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a signal incidence angle estimating apparatus and method using a front and rear GS filter in a mobile communication system. In particular, the angle of incidence of signals that have undergone multipath in a mobile communication environment is determined using an array antenna, and the angle of incidence is determined according to time. The present invention relates to a signal incidence angle estimation device and method using a front and rear GS filter in a mobile communication system suitable for estimating a change in incidence angle portion from an input signal in a changing time varying channel environment.

일반적으로 이동통신 시스템은 사람, 자동차, 선박, 열차, 항공기 등 이동체를 대상으로 하는 통신 시스템으로, 이에는 키폰 시스템, 이동전화(휴대전화, 차량전화), 항만전화, 항공기전화, 이동공중전화(열차, 유람선, 고속버스 등에 설치), 무선호출, 무선전화, 위성이동통신, 아마추어무선, 어업무선 등이 포함된다.In general, a mobile communication system is a communication system that targets mobile devices such as people, cars, ships, trains, and airplanes, which includes key phone systems, mobile phones (mobile phones, vehicle phones), port phones, aircraft phones, and mobile phones. Trains, cruise ships, express buses), radio calling, radiotelephony, satellite mobile communication, amateur radio, and fishing service ships.

그리고 최근 어레이 안테나(Array Antenna) 기술이 이동통신 시스템에 적용되면서 어레이 안테나의 장점을 이용한 많은 신호처리 기술이 소개되고 있다.Recently, as the array antenna technology is applied to a mobile communication system, many signal processing technologies using the advantages of the array antenna have been introduced.

이러한 어레이 안테나는 많은 안테나 소자를 배열하여 각 소자의 여진 전류의 위상을 조절하고 안테나를 특정 방향, 동일 위상으로 하여 주빔을 형성하는 안테나로서, 위성용 자동 지향 안테나 등으로 이용된다.The array antenna is an antenna for arranging many antenna elements to adjust the phase of the excitation current of each element and to form a main beam with the antennas in a specific direction and in the same phase.

그래서 어레이 안테나는 여러 입사 신호를 해석한 후 원하는 신호를 공간적으로 필터링할 수 있는 장점으로 인해 많은 각광을 받고 있다. 이 기술을 이용하면 원하지 않는 방향에서 입사되는 신호를 제거할 수 있으며, 신호 대 잡음비를 향상시켜 통신 품질을 높일 수 있다.Therefore, array antennas are receiving a lot of attention because they can spatially filter desired signals after analyzing multiple incident signals. This technique eliminates unwanted signals from undesired directions and improves signal quality by improving signal-to-noise ratio.

이를 위해서는 신호의 입사각을 추정해야 하며, 일반적으로 고해상도의 방법으로 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)과 ESPRIT(European Strategic Program for Research and Development in Information Technology) 등이 있다. 이러한 MUSIC과 ESPRIT는 잡음 부공간 전체를 이용하여 직교하는 신호 부공간을 찾아 신호의 입사각을 추정한다.To do this, the angle of incidence of the signal needs to be estimated. In general, high-resolution methods include a multiple SIgnal classification (MUSIC) and an European Strategic Program for Research and Development in Information Technology (ESPRIT). The MUSIC and ESPRIT estimate the incident angle of the signal by finding the orthogonal signal subspace using the entire noise subspace.

이러한 고해상도의 방법을 이용하기 위해서는 입력 신호의 고유 구조(Eigenstructure)에 바탕을 둔 방법을 사용하는데, 신호 벡터로부터 추정한 자기 상관 행렬(correlation matrix)을 고유치 분해(eigenvalue decomposition)를 해서 고유 부공간(eigensubspace)을 구해야 하며, 스펙트럼이나 입사각이 변하는 경우와 같이 입력 신호의 특성이 변화하는 환경에서는 이에 따라 변하는 고유 부공간을 적응적으로 구해야 한다.In order to use such a high resolution method, a method based on the eigenstructure of the input signal is used. The eigenvalue decomposition of the autorelation matrix estimated from the signal vector is performed using an eigenvalue decomposition to obtain an intrinsic subspace ( eigensubspace) should be obtained, and in the environment in which the characteristics of the input signal change, such as when the spectrum or angle of incidence changes, the inherent subspace that changes accordingly must be adaptively determined.

이러한 종래 기술에서는 신호가 입력될 때마다 추정된 자기 상관 행렬로부터 매번 고유치 분해를 수행해야 하기 때문에 많은 계산량을 필요로 한다.This prior art requires a large amount of computation because each time a signal is input, eigenvalue decomposition must be performed each time from the estimated autocorrelation matrix.

이를 해결하기 위해 새로 입력되는 신호에 따라 고유치 분해를 적응적으로 수행하는 방법이 제안되었으면, 고유 부공간 만을 찾는 경우에 제한 조건을 갖는 그라디언트 탐색(gradient search) 방법과 IPM(Inverse Power Method)를 이용하는 방법이 제안되었다.In order to solve this problem, a method of adaptively performing eigenvalue decomposition according to a newly input signal has been proposed. When a unique subspace is found, a gradient search method and an inverse power method (IPM) are used. The method has been proposed.

이 방법들은 직접 행렬 연산을 이용하여 고유 벡터를 구하는 것이 아니라, 현재 입력된 신호 벡터를 이용하여 과거의 고유 벡터를 조정함으로써 새로운 고유 벡터를 적응적으로 추정한다.These methods adaptively estimate the new eigenvectors by adjusting the eigenvectors of the past using the current input signal vectors, rather than using the direct matrix operation.

또한 IPM을 이용할 때 요구되는 공분산 역행렬 추정 과정을 거치지 않고 촐레스키(cholesky) 분할을 이용하게 되면, 촐레스키 분할을 위해 필요한 파라미터들을 적응 GS 필터를 이용하여 구하고 IPM을 구현하게 되는데, 고유부공간을 구하기 위한 벡터를 전방 GS 필터와 후방 GS 필터를 통과시킨다. 이때 직접 공분산 역행렬을 구하지 않기 때문에 계산량에 이점이 있으며 하드웨어적으로 구현하기 용이한 시스톨릭(Systolic) 구조를 갖는 GS 필터를 이용하여 IPM을 구현할 수 있는 장점이 있다.In addition, if Cholessky partitioning is used instead of the covariance inverse matrix estimation process required when using IPM, the parameters necessary for the Choleskey partitioning are obtained by using an adaptive GS filter and the IPM is implemented. Pass the vector to be passed through the front GS filter and the rear GS filter. In this case, since there is no direct covariance inverse matrix, IPM can be implemented using a GS filter having a systolic structure that is easy to implement in hardware.

그러나 제한 조건을 갖는 그라디언트 탐색 방법은 구조가 단순하고 계산량이 적다는 장점은 있지만, 초기 조건에 따라 수렴 속도에 제한을 받으며, 수렴 계수의 영향을 많이 받는 문제점이 있었다.However, the gradient search method with a constraint condition has the advantages of simple structure and low computational amount, but is limited by the convergence speed according to the initial condition and has a lot of influences by the convergence coefficient.

또한 IPM은 잡은 부공간을 반복적으로 찾는데 매우 효율적인 알고리즘으로 수렴 속도가 빠르며 수렴 계수가 필요하지 않지만, 입력 신호에 대하여 공분산 역행렬을 추정해야 하기 때문에 계산량이 많아지게 되는 문제점이 있었다.In addition, IPM is a very efficient algorithm for recursively searching for subspaces that are caught, and the convergence speed is fast and no convergence coefficient is required. However, since the covariance inverse matrix has to be estimated for the input signal, a large amount of computation is required.

더불어 IPM을 이용할 때 요구되는 공분산 역행렬 추정 과정을 거치지 않고 촐레스키(cholesky) 분할을 이용하는 것은 빠르게 변화하는 채널 환경에서 한정된 신호 샘플을 이용하는 경우 정확한 공분산 역행렬을 구하기 어려운 단점이 있었다.In addition, using cholesky partitioning without going through the covariance inverse matrix estimation process required when using IPM has a disadvantage in that it is difficult to obtain an accurate covariance inverse matrix when using a limited signal sample in a rapidly changing channel environment.

이에 본 발명은 상기와 같은 종래의 제반 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 이동통신 환경 하에서 다중경로를 겪은 신호들의 입사각을 어레이 안테나를 이용하여 알아내고, 입사각이 시간에 따라 변화하는 시변 채널 환경에서 입력신호로부터 변화하는 입사각 부분을 추정할 수 있는 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.Accordingly, the present invention has been proposed to solve the above-mentioned conventional problems, and an object of the present invention is to find the incidence angle of signals that have undergone multipath in a mobile communication environment using an array antenna, and the incidence angle changes with time. The present invention provides a signal incidence angle estimating apparatus and method using a front and rear GS filter in a mobile communication system capable of estimating an incidence angle varying from an input signal in a time-varying channel environment.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치는,In order to achieve the above object, the signal incidence angle estimation apparatus using the front and rear GS filter in a mobile communication system according to an embodiment of the present invention,

입력 신호로부터 적응 알고리즘을 이용하여 적응 후방 GS 필터의 계수를 구하는 적응 후방 GS 필터부와; 입력 신호로부터 적응 알고리즘을 이용하여 적응 전방 GS 필터의 계수를 구하는 적응 GS 필터부와; 상기 적응 전방 GS 필터부의 출력으로부터 전력을 계산하는 전력 계산부와; 상기 적응 전방 GS 필터부에서 적응 전후방 GS 필터의 계수를 입력받고, 지연부로부터 재반복된 GS 정규 직교화 값을 입력받아 GS 필터링을 수행하는 GS 필터부와; 상기 GS 필터부의 출력을 상기 전력계산부의 출력으로 나누어 전력 정규화 필터링을 수행하는 전력 정규화 필터부와; 상기 적응 전방 GS 필터부에서 적응 전후방 GS 필터의 계수를 이용하여 상기 전력 정규화 필터부의 전력 정규화 필터링된 값을 역 GS 필터링하는 역 GS 필터부와; 상기 역 GS 필터부의 출력을 GS 정규 직교화하여 입사각 추정에 사용할 값을 출력하는 GS 정규직교화부와; 상기 GS 정규직교화부의 출력에서 재반복이 필요한 신호를 지연시켜 상기 GS 필터부로 입력하는 지연부를 포함하여 이루어짐을 그 기술적 구성상의 특징으로 한다.An adaptive rear GS filter unit for obtaining coefficients of the adaptive rear GS filter from an input signal using an adaptive algorithm; An adaptive GS filter unit for obtaining coefficients of an adaptive front GS filter from an input signal by using an adaptive algorithm; A power calculator for calculating power from the output of the adaptive front GS filter; A GS filter unit for receiving the coefficients of the adaptive front and rear GS filters from the adaptive front GS filter unit, and performing GS filtering by receiving the GS normalized orthogonalization value repeated from the delay unit; A power normalization filter unit for performing power normalization filtering by dividing an output of the GS filter unit by an output of the power calculator; An inverse GS filter unit performing inverse GS filtering on the power normalized filtered value of the power normalization filter unit by using the coefficients of the adaptive front and rear GS filters in the adaptive front GS filter unit; A GS normal orthogonalization unit for outputting a value to be used for incidence angle estimation by performing GS normal orthogonalization on the output of the inverse GS filter unit; The technical configuration is characterized in that it comprises a delay unit for delaying the signal that needs to be repeated in the output of the GS normalized orthogonal unit to the GS filter unit.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 방법은,Signal incidence angle estimation method using the front and rear GS filter in a mobile communication system according to an embodiment of the present invention to achieve the above object,

입력신호로부터 적응 알고리즘으로 적응 전후방 GS 필터의 계수와 출력 신호의 출력을 구하는 제 1 단계와; 상기 제 1 단계 수행 후 시스톨릭 구조의 필터링을 수행하는 제 2 단계와; 상기 제 2 단계의 수행 결과를 GS 정규 직교화하는 제 3 단계와; 상기 제 3 단계 수행 후 재반복이 필요하면 상기 제 2 단계로 리턴하고, 재반복이 필요 없으면 GS 정규직교화 값을 입사각 추정에 사용하는 제 4 단계를 포함하여 수행함을 그 기술적 구성상의 특징으로 한다.A first step of obtaining coefficients of the adaptive front and rear GS filters and output of the output signal from the input signal by an adaptive algorithm; A second step of performing filtering of the systolic structure after the first step; A third step of GS normalizing orthogonalizes the result of the second step; If the repetition is necessary after performing the third step, the method returns to the second step, and if the repetition is not necessary, the fourth step of using the GS normalized orthogonalization value for the incidence angle is characterized by the technical configuration.

도 1은 본 발명에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치의 블록구성도이고,1 is a block diagram of a signal incidence angle estimation apparatus using a front and rear GS filter in a mobile communication system according to the present invention.

도 2는 도 1에서 GS 필터부의 상세 블록도 이며,2 is a detailed block diagram of the GS filter unit in FIG.

도 3은 도 1에서 GS 역필터부의 상세 블록도 이고,3 is a detailed block diagram of the GS inverse filter unit in FIG.

도 4는 본 발명에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 방법을 보인 흐름도 이다.4 is a flowchart illustrating a signal incidence angle estimation method using the front and rear GS filters in the mobile communication system according to the present invention.

** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 **** Description of symbols for the main parts of the drawing **

10 : 적용 후방 GS 필터부 20 : 적응 전방 GS 필터부10: Applicable rear GS filter part 20: Adaptive front GS filter part

30 : 전력 계산부 40 : GS 필터부30: power calculation unit 40: GS filter unit

50 : 전력정규화필터부 60 : 역 GS 필터부50: power normalization filter unit 60: reverse GS filter unit

70 : GS 정규직교화부 80 : 지연부70: GS orthogonalization unit 80: delay unit

이하, 상기와 같은 본 발명, 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치 및 그 방법의 기술적 사상에 따른 일 실시예를 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, an embodiment according to the present invention, an apparatus for estimating a signal incident angle using front and rear GS filters in a mobile communication system, and a method thereof will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치의 블록구성도이다.1 is a block diagram of a signal incidence angle estimation apparatus using a front and rear GS filter in a mobile communication system according to the present invention.

이에 도시된 바와 같이, 입력 신호로부터 적응 알고리즘을 이용하여 적응 후방 GS 필터의 계수를 구하는 적응 후방 GS 필터부(10)와; 입력 신호로부터 적응 알고리즘을 이용하여 적응 전방 GS 필터의 계수를 구하는 적응 GS 필터부(20)와; 상기 적응 전방 GS 필터부(20)의 출력으로부터 전력을 계산하는 전력 계산부(30)와; 상기 적응 전방 GS 필터부(20)에서 적응 전후방 GS 필터의 계수를 입력받고, 지연부(80)로부터 재반복된 GS 정규 직교화 값을 입력받아 GS 필터링을 수행하는 GS 필터부(40)와; 상기 GS 필터부(40)의 출력을 상기 전력계산부(30)의 출력으로 나누어 전력 정규화 필터링을 수행하는 전력 정규화 필터부(50)와; 상기 적응 전방 GS 필터부(20)에서 적응 전후방 GS 필터의 계수를 이용하여 상기 전력 정규화필터부(50)의 전력 정규화 필터링된 값을 역 GS 필터링하는 역 GS 필터부(60)와; 상기 역 GS 필터부(60)의 출력을 GS 정규 직교화하여 입사각 추정에 사용할 값을 출력하는 GS 정규직교화부(70)와; 상기 GS 정규직교화부(70)의 출력에서 재반복(retrieve)이 필요한 신호를 지연시켜 상기 GS 필터부로 입력하는 지연부(80)를 포함하여 구성된다.As shown here, an adaptive rear GS filter unit 10 for obtaining coefficients of the adaptive rear GS filter using an adaptive algorithm from an input signal; An adaptive GS filter unit 20 for obtaining coefficients of an adaptive front GS filter from an input signal by using an adaptive algorithm; A power calculator (30) for calculating power from the output of the adaptive front GS filter unit (20); A GS filter unit 40 that receives the coefficients of the adaptive front and rear GS filters from the adaptive front GS filter unit 20, and receives GS re-orthogonal orthogonalization values repeated from the delay unit 80 to perform GS filtering; A power normalization filter unit 50 for performing power normalization filtering by dividing the output of the GS filter unit 40 by the output of the power calculating unit 30; An inverse GS filter unit 60 for inverse GS filtering the power normalized filtered value of the power normalization filter unit 50 using the coefficients of the adaptive front and rear GS filters in the adaptive front GS filter unit 20; A GS normalized orthogonal unit (70) for outputting a value for use in estimating angle of incidence by GS normalized orthogonalizes the output of the inverse GS filter unit (60); And a delay unit 80 which delays a signal requiring repetition at the output of the GS normalized orthogonal unit 70 and inputs the delayed signal to the GS filter unit.

도 2는 도 1에서 GS 필터부의 상세 블록도 이다.FIG. 2 is a detailed block diagram of the GS filter unit in FIG. 1.

이에 도시된 바와 같이, 상기 지연부(80)에서 입력된 신호에 대해 각각 상기 적응 전방 GS 필터부(20)의 전후방 GS 계수를 빼는 제 1 내지 제 3 가산부(41 ~ 43)와; 상기 제 2 및 제 3 가산부(42)(43)의 출력에 대해 상기 제 1 가산부(41)의 출력을 각각 빼는 제 4 및 제 5 가산부(44)(45)와; 상기 제 5 가산부(45)의 출력에 대해 상기 제 4 가산부(44)의 출력을 빼는 제 6 가산부(46)를 포함하여 구성된다.As shown therein, first to third adders 41 to 43 for subtracting the front and rear GS coefficients of the adaptive front GS filter unit 20 with respect to the signal input from the delay unit 80; Fourth and fifth adders (44) (45) for subtracting the outputs of the first adder (41) from the outputs of the second and third adders (42) (43), respectively; And a sixth adder 46 which subtracts the output of the fourth adder 44 from the output of the fifth adder 45.

도 3은 도 1에서 GS 역필터부의 상세 블록도 이다.3 is a detailed block diagram of the GS inverse filter unit in FIG. 1.

이에 도시된 바와 같이, 상기 전력 정규화 필터부(50)의 출력에 대해 상기 적응 전방 GS 필터부(20)의 전후방 GS 계수를 역으로 빼는 제 1 내지 제 3 가산부(61 ~ 63)와; 상기 제 2 및 제 3 가산부(62)(63)의 출력에 대해 상기 제 1 가산부(61)의 출력을 각각 빼는 제 4 및 제 5 가산부(64)(65)와; 상기 제 5 가산부(65)의 출력에 대해 상기 제 4 가산부(64)의 출력을 빼는 제 6 가산부(66)를 포함하여 구성된다.As shown therein, first to third adders 61 to 63 for subtracting the front and rear GS coefficients of the adaptive front GS filter part 20 with respect to the output of the power normalization filter part 50; Fourth and fifth adders (64) (65) for subtracting the outputs of the first adder (61) from the outputs of the second and third adders (62) (63), respectively; And a sixth adder 66 which subtracts the output of the fourth adder 64 from the output of the fifth adder 65.

도 4는 본 발명에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 방법을 보인 흐름도 이다.4 is a flowchart illustrating a signal incidence angle estimation method using the front and rear GS filters in the mobile communication system according to the present invention.

이에 도시된 바와 같이, 입력신호로부터 적응 알고리즘으로 적응 전후방 GS 필터의 계수와 출력 신호의 출력을 구하는 제 1 단계(ST11)와; 상기 제 1 단계 수행 후 시스톨릭(Systolic) 구조의 필터링을 수행하는 제 2 단계(ST12)와; 상기 제 2 단계의 수행 결과를 GS 정규 직교화하는 제 3 단계(ST13)와; 상기 제 3 단계 수행 후 재반복이 필요하면 상기 제 2 단계로 리턴하고, 재반복이 필요 없으면 GS 정규직교화 값을 입사각 추정에 사용하는 제 4 단계(ST14)(ST15)를 포함하여 수행한다.As shown therein, a first step (ST11) of obtaining coefficients of the adaptive front and rear GS filters and output of the output signal from the input signal by the adaptive algorithm; A second step (ST12) of performing a filtering of a systolic structure after performing the first step; A third step (ST13) of performing GS normalization on the result of performing the second step; If the repetition is necessary after performing the third step, the method returns to the second step, and if the repetition is not necessary, the fourth step ST14 and ST15 are used to estimate the incidence angle.

이와 같이 구성된 본 발명에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치 및 그 방법의 동작을 첨부한 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다.Referring to the accompanying drawings, the operation of the signal incidence angle estimation apparatus using the front and rear GS filters and the method in the mobile communication system according to the present invention configured as described above will be described in detail as follows.

먼저 본 발명에서는 입력 신호 자기 상관 행렬의 역행렬을 효율적으로 적응 추정하는 방법과 IPM을 결합하여 적은 계산량으로 빠른 수렴 속도를 얻을 수 있는 기술을 제공한다.First, the present invention provides a method for efficiently adaptively estimating an inverse of an input signal autocorrelation matrix and a technique for obtaining a fast convergence speed with a small amount of computation by combining IPM.

공분산 역행렬을 추정하는 방법에는 역행렬 공식(matrix inverse lemma)을 이용한 방법과 촐레스키(cholesky) 분할을 이용한 방법 등이 있다.Methods of estimating covariance inverse matrix include a method using a matrix inverse lemma and a method using cholesky partitioning.

역행렬 공식을 이용한 방법은 계산상의 오차가 계속 증가하여 수치적으로 안정되지 못한 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해 촐레스키(cholesky) 분할을 이용하는 방법이 연구되었다.The method using the inverse matrix formula has a problem that the numerical error is unstable as the calculation error continues to increase, and to solve this problem, a method using cholesky partitioning has been studied.

이 방법을 이용하기 위해서는 입력 신호를 직교 변환하는 변환 행렬을 추정해야 하는데, 이는 GS(Gram-Schmidt) 직교화 과정을 수행하는 격자(Lattice) 필터나 GS 필터를 이용하여 얻을 수 있다.To use this method, we need to estimate the transformation matrix that orthogonally transforms the input signal, which can be obtained using a lattice filter or a GS filter that performs a Gram-Schmidt (GS) orthogonalization process.

본 발명에서는 입력 신호를 적응 GS 필터를 통과시킨 후 여기서 구해지는 필터 계수를 촐레스키 분할을 구현하는 적응 GS 필터, 전력 정규화 필터, 역 GS 필터를 차례로 통과시키고, 여기서 얻어지는 벡터들을 GS 직교화하는 과정을 필요로 한다.In the present invention, the input signal is passed through an adaptive GS filter, and then the filter coefficients obtained therein are passed through an adaptive GS filter, a power normalization filter, and an inverse GS filter, which implement Cholesky division, and then GS orthogonalizes the obtained vectors. need.

이때 안테나가 선형 어레이로 구성되어 있고, 등간격으로 분포되어 있다면 적응 GS 필터의 구조를 전후방 GS 필터의 구조로 변경함으로서 같은 샘플을 이용하여 좀더 정확한 촐레스키 분할을 위한 파라미터를 구할 수 있다. 이렇게 함으로서 공분산 역행렬의 추정오차를 감소시키고, 이에 따라 IPM에서 구한 고유 부공간을 더욱 정확히 구할 수 있으므로 개선된 신호 입사각 추정 효과를 가져올 수 있다.At this time, if the antenna is composed of a linear array and is distributed at equal intervals, by changing the structure of the adaptive GS filter to the structure of the front and rear GS filters, the parameters for more accurate Cholesky division can be obtained using the same sample. In this way, the estimation error of the covariance inverse matrix can be reduced, and thus the inherent subspace obtained from the IPM can be obtained more accurately, resulting in an improved signal incidence angle estimation effect.

이러한 본 발명의 동작을 좀더 상세히 설명한다.This operation of the present invention will be described in more detail.

먼저 본 발명에서는 GS 구조의 필터를 이용하여 입력 신호가 갖는 공분산 역행렬을 촐레스키 분할하고, 이를 IPM 반복식과 결합하여 역행렬 연산을 필요로 하지 않는 수정된 IPM 반복식을 이용하여 고유 부공간을 적응 추정한다. 그리고 이를 입사각 추정에 적용한다.First, in the present invention, the covariance inverse matrix of an input signal is subjected to Cholesky key using a filter of GS structure, and it is combined with an IPM iteration to adaptively estimate the intrinsic subspace using a modified IPM iteration that does not require inverse matrix operation. do. And this is applied to the estimation of the incident angle.

그리고 IPM을 구현하는 과정에서 필요로 하는 공분산 역행렬 연산을 피하기 위해 역행렬의 촐레스키 분할 특성을 이용하였으며, 변화하는 입력 신호 환경에 따라 적응적으로 촐레스키 펙터(cholesky factor)를 구하기 위해 적응 GS 필터를 사용하였다.In order to avoid the covariance inverse matrix operation required in the implementation of the IPM, the inverse matrix's Cholesky segmentation characteristic is used, and an adaptive GS filter is applied to adaptively obtain the Cholesky factor according to the changing input signal environment. Used.

개발된 고유 부공간 추정 방법은 GS 구조가 갖는 시스톨릭(systolic) 특성을이용하여 역행렬의 촐레스키 분할과 IPM을 동시에 실현하는 구조로 구현된다.The developed inherent subspace estimation method is implemented with the structure that realizes the inverse matrix's Cholesky segmentation and IPM using the systolic characteristic of GS structure.

그 과정은 다음과 같다.The process is as follows.

첫째, 도 1에서와 같이, 어레이 안테나에 입력된 신호 벡터 x(k)의 공분산 역행렬의 촐레스키 분할을 수행하기 위해 적응 전후방 GS 필터의 계수를 적응 알고리즘을 이용해 구한다. 이때 필터 출력 벡터의 전력도 함께 구한다.First, as shown in FIG. 1, the coefficients of the adaptive front and rear GS filters are obtained using an adaptive algorithm to perform Cholesky partitioning of the covariance inverse matrix of the signal vector x (k) input to the array antenna. At this time, the power of the filter output vector is also obtained.

둘째, 첫째 과정에서 구한 필터의 계수를 이용하여 도 2와 같은 GS 필터, 도 3과 같은 역 GS 필터를 구성한다.Second, the GS filter shown in FIG. 2 and the inverse GS filter shown in FIG. 3 are constructed using the coefficients of the filter obtained in the first step.

셋째, 초기 벡터 U(0)를 GS 필터에 통과시키고, 출력된 벡터를 첫째 과정에서 구한 전력값으로 나누어준다. 그리고 이 벡터를 역 GS 필터에 통과시킨 후 출력 벡터에서 셋째 과정을 반복하여 구현하면 역공분산 행렬을 직접 구하지 않고 IPM을 구현하게 되는 것이다.Third, the initial vector U (0) is passed through the GS filter, and the output vector is divided by the power value obtained in the first step. If this vector is passed through the inverse GS filter and the third process is repeated in the output vector, IPM is implemented without directly obtaining the inverse covariance matrix.

이때 입력된 초기 벡터가 U(1), U(2), U(3), U(4)로 입력되면, 도 2의 GS 필터부(30)에서 제 1 가산부(31)는 U(1) 신호에 α* 1,1(k)를 곱한 값을 U(2) 신호에서 빼게 된다. 즉, "U(2) - (U(1) * α* 1,1(k))"를 수행하게 된다. 또한 제 2 가산부(32)에서는 U(1) 신호에 α* 1,2(k)를 곱한 값을 U(3) 신호에서 빼어 "U(3) - (U(1) * α* 1,2(k))"를 수행하게 된다. 이러한 방식으로 나머지 제 3 내지 제 6 가산부(33 ~ 36)는 동작하게 된다.At this time, if the inputted initial vector is input to U (1), U (2), U (3), U (4), the first adder 31 is U (1) in the GS filter unit 30 of FIG. ) Is multiplied by α * 1,1 (k) from the U (2) signal. That is, "U (2)-(U (1) * α * 1,1 (k))" will be performed. In addition, in the second adder 32, a value obtained by multiplying the U (1) signal by α * 1,2 (k) is subtracted from the U (3) signal to obtain "U (3)-(U (1) * α * 1, 2 (k)) ". In this manner, the remaining third to sixth adders 33 to 36 operate.

또한 도 3의 역 GS 필터부(50)에서 제 1 가산부(51)는 입력된 초기 벡터가 U(1), U(2), U(3), U(4)라고 하면, U(4) 신호에 α3,1(k) 값을 곱한 값을 U(3) 신호에서 빼게 된다. 즉, "U(3) - (U(4) * α3,1(k))"를 수행하게 된다. 또한 제 2 가산부(52)는 U(2) 신호에 α* 1,2곱한 값을 U(2) 신호에서 빼어 "U(2) - (U(4) * α2,2(k))"를 수행하게 된다. 이러한 방식으로 역 GS 필터부(50)의 나머지 제 3 내지 제 6 가산부(53 ~ 56)는 동작하게 된다.In addition, in the inverse GS filter unit 50 of FIG. 3, when the inputted initial vector 51 is U (1), U (2), U (3), U (4), U (4) ) Is multiplied by α 3,1 (k) and subtracted from the U (3) signal. That is, "U (3)-(U (4) * α 3,1 (k))" will be performed. In addition, the second adder 52 subtracts the value of the U (2) signal by α * 1,2 from the U (2) signal to obtain "U (2)-(U (4) * α 2,2 (k))". ". In this manner, the remaining third to sixth adders 53 to 56 of the inverse GS filter part 50 are operated.

넷째, 잡음 부공간의 차원(dimension)이 2 이상이면, 상기한 셋째 과정을 독립적으로 차원(dimension) 만큼 병렬로 수행하고, 출력 벡터들이 GS 직교화 과정을 수행하도록 하면, 입력 신호의 잡음 부공간을 추정할 수 있게 된다.Fourth, if the dimension of the noise subspace is 2 or more, if the above third process is performed independently in parallel by the dimension, and the output vectors to perform the GS orthogonalization process, the noise subspace of the input signal Can be estimated.

이렇게 추정한 잡음 부공간은 MUSIC 또는 ESPRIT 같은 고해상도 입사각 추정 알고리즘에 사용되어 신호의 입사각을 추정하게 된다.The estimated noise subspace is used in a high resolution incident angle estimation algorithm such as MUSIC or ESPRIT to estimate the incident angle of the signal.

이러한 본 발명을 CDMA 이동통신 시스템에 적용한다고 가정하면, 신호벡터 x(k)는 어레이에 입력된 신호에 동기가 맞은 PN 코드로 디스프레딩(despreading) 과정을 거친 후의 신호 벡터가 된다.Assuming that the present invention is applied to a CDMA mobile communication system, the signal vector x (k) becomes a signal vector after being despreaded with a PN code synchronized with a signal input to the array.

이때 다중 경로를 겪은 신호가 입력되는 경우에는 적용하고자 하는 다중 경로의 수만큼 신호벡터 x(k)를 만들어 처리하면 된다.In this case, when a signal that has undergone multiple paths is input, the signal vector x (k) may be generated and processed as many as the number of multipaths to be applied.

이처럼 본 발명은 이동통신 환경 하에서 다중경로를 겪은 신호들의 입사각을 어레이 안테나를 이용하여 알아내고, 입사각이 시간에 따라 변화하는 시변 채널 환경에서 입력신호로부터 변화하는 입사각 부분을 추정하게 되는 것이다.As described above, the present invention finds the incidence angle of signals that have undergone multipath in a mobile communication environment using an array antenna, and estimates the incidence angle portion that changes from an input signal in a time-varying channel environment in which the incidence angle changes with time.

이처럼 본 발명은 이동통신 환경 하에서 다중경로를 겪은 신호들의 입사각을 어레이 안테나를 이용하여 알아내고, 입사각이 시간에 따라 변화하는 시변 채널 환경에서 입력신호로부터 변화하는 입사각 부분을 추정하게 되는 것이다.As described above, the present invention finds the incidence angle of signals that have undergone multipath in a mobile communication environment using an array antenna, and estimates the incidence angle portion that changes from an input signal in a time-varying channel environment in which the incidence angle changes with time.

이상에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였으나, 본 발명은 다양한 변화와 변경 및 균등물을 사용할 수 있다. 본 발명은 상기 실시예를 적절히 변형하여 동일하게 응용할 수 있음이 명확하다. 따라서 상기 기재 내용은 하기 특허청구범위의 한계에 의해 정해지는 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니다.Although the preferred embodiment of the present invention has been described above, the present invention may use various changes, modifications, and equivalents. It is clear that the present invention can be applied in the same manner by appropriately modifying the above embodiments. Accordingly, the above description does not limit the scope of the invention as defined by the limitations of the following claims.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 의한 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치 및 그 방법은 이동통신 환경 하에서 다중경로를 겪은 신호들의 입사각을 어레이 안테나를 이용하여 알아내고, 입사각이 시간에 따라 변화하는 시변 채널 환경에서 입력신호로부터 변화하는 입사각 부분을 추정할 수 있는 효과가 있게 된다.As described above, in the mobile communication system according to the present invention, the signal incidence angle estimating apparatus using the front and rear GS filters and the method find an incidence angle of signals that have undergone multipath in a mobile communication environment by using an array antenna, In the time-varying channel environment that changes with time, the angle of incidence that changes from the input signal can be estimated.

또한 본 발명을 CDMA 이동통신 시스템에 적용할 경우 다중 경로로 입사된 신호들의 입사각을 추정할 수 있고, 각 입사각을 지향하는 빔 형성기를 만들어 이를 연결(combining)하면 다중 경로 신호 사이의 간섭을 최대한 억제하는 효과도 거둘 수 있게 된다.In addition, when the present invention is applied to a CDMA mobile communication system, the incidence angles of the signals incident through the multipath can be estimated, and the beamformers for each incidence angle are made and combined to suppress the interference between the multipath signals as much as possible. It will also be effective.

더불어 입력 신호가 등간격으로 분포되어 있는 선형 어레이 안테나에 입력된 경우에 전후방 적응 GS 필터를 사용함으로써 향상된 결과를 얻을 수 있게 된다.In addition, when the input signals are input to linear array antennas that are evenly distributed, an improved result can be obtained by using the front and rear adaptive GS filters.

Claims (4)

입력 신호로부터 적응 알고리즘을 이용하여 적응 후방 GS 필터의 계수를 구하는 적응 후방 GS 필터부와;An adaptive rear GS filter unit for obtaining coefficients of the adaptive rear GS filter from an input signal using an adaptive algorithm; 입력 신호로부터 적응 알고리즘을 이용하여 적응 전방 GS 필터의 계수를 구하는 적응 GS 필터부와;An adaptive GS filter unit for obtaining coefficients of an adaptive front GS filter from an input signal by using an adaptive algorithm; 상기 적응 전방 GS 필터부의 출력으로부터 전력을 계산하는 전력 계산부와;A power calculator for calculating power from the output of the adaptive front GS filter; 상기 적응 전방 GS 필터부에서 적응 전후방 GS 필터의 계수를 입력받고, 지연부로부터 재반복된 GS 정규 직교화 값을 입력받아 GS 필터링을 수행하는 GS 필터부와;A GS filter unit for receiving the coefficients of the adaptive front and rear GS filters from the adaptive front GS filter unit, and performing GS filtering by receiving the GS normalized orthogonalization value repeated from the delay unit; 상기 GS 필터부의 출력을 상기 전력계산부의 출력으로 나누어 전력 정규화 필터링을 수행하는 전력 정규화 필터부와;A power normalization filter unit for performing power normalization filtering by dividing an output of the GS filter unit by an output of the power calculator; 상기 적응 전방 GS 필터부에서 적응 전후방 GS 필터의 계수를 이용하여 상기 전력 정규화 필터부의 전력 정규화 필터링된 값을 역 GS 필터링하는 역 GS 필터부와;An inverse GS filter unit performing inverse GS filtering on the power normalized filtered value of the power normalization filter unit by using the coefficients of the adaptive front and rear GS filters in the adaptive front GS filter unit; 상기 역 GS 필터부의 출력을 GS 정규직교화하여 입사각 추정에 사용할 값을 출력하는 GS 정규직교화부와;A GS normalized orthogonalization unit for outputting a value to be used for incidence angle estimation by performing GS normalized orthogonality on the output of the inverse GS filter unit; 상기 GS 정규직교화부의 출력에서 재반복이 필요한 신호를 지연시켜 상기 GS 필터부로 입력하는 지연부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 장치.Signal incidence angle estimation apparatus using a front and rear GS filter in the mobile communication system, characterized in that it comprises a delay unit for delaying the signal that needs to be repeated at the output of the GS normalized orthogonal unit to the GS filter unit. 제 1 항에 있어서, 상기 GS 필터부는,The method of claim 1, wherein the GS filter unit, 상기 지연부에서 입력된 신호에 대해 각각 상기 적응 전방 GS 필터부의 전후방 GS 계수를 빼는 제 1 내지 제 3 가산부와;First to third adders for subtracting the front and rear GS coefficients of the adaptive front GS filter unit respectively with respect to the signal input from the delay unit; 상기 제 2 및 제 3 가산부의 출력에 대해 상기 제 1 가산부의 출력을 각각 빼는 제 4 및 제 5 가산부와;Fourth and fifth adders which subtract the output of the first adder from the outputs of the second and third adder, respectively; 상기 제 5 가산부의 출력에 대해 상기 제 4 가산부의 출력을 빼는 제 6 가산부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 이동통신 시스템에서의 신호 입사각 추정 장치.And a sixth adder for subtracting the output of the fourth adder from the output of the fifth adder. 제 1 항에 있어서, 상기 GS 역필터부는,The method of claim 1, wherein the GS inverse filter unit, 상기 전력 정규화 필터부의 출력에 대해 상기 적응 전방 GS 필터부의 전후방 GS 계수를 역으로 빼는 제 1 내지 제 3 가산부와;First to third adders which reversely subtract the front and rear GS coefficients of the adaptive front GS filter portion to the output of the power normalization filter portion; 상기 제 2 및 제 3 가산부의 출력에 대해 상기 제 1 가산부의 출력을 각각 빼는 제 4 및 제 5 가산부와;Fourth and fifth adders which subtract the output of the first adder from the outputs of the second and third adder, respectively; 상기 제 5 가산부의 출력에 대해 상기 제 4 가산부의 출력을 빼는 제 6 가산부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 이동통신 시스템에서의 신호 입사각 추정 장치.And a sixth adder for subtracting the output of the fourth adder from the output of the fifth adder. 입력신호로부터 적응 알고리즘으로 적응 전후방 GS 필터의 계수와 출력 신호의 출력을 구하는 제 1 단계와;A first step of obtaining coefficients of the adaptive front and rear GS filters and output of the output signal from the input signal by an adaptive algorithm; 상기 제 1 단계 수행 후 시스톨릭 구조의 필터링을 수행하는 제 2 단계와;A second step of performing filtering of the systolic structure after the first step; 상기 제 2 단계의 수행 결과를 GS 정규 직교화하는 제 3 단계와;A third step of GS normalizing orthogonalizes the result of the second step; 상기 제 3 단계 수행 후 재반복이 필요하면 상기 제 2 단계로 리턴하고, 재반복이 필요 없으면 GS 정규직교화 값을 입사각 추정에 사용하는 제 3 단계를 포함하여 수행하는 것을 특징으로 하는 이동통신 시스템에서의 전후방 GS 필터를 이용한 신호 입사각 추정 방법.In the mobile communication system, if the repetition is necessary after performing the third step, and returns to the second step, and if the repetition is not necessary, the third step of using the GS normalized orthogonalization value for the incidence angle is performed. Signal Incident Angle Estimation Method Using Front and Back GS Filters.
KR1020000085426A 2000-12-29 2000-12-29 Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system KR20020056118A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020000085426A KR20020056118A (en) 2000-12-29 2000-12-29 Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020000085426A KR20020056118A (en) 2000-12-29 2000-12-29 Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20020056118A true KR20020056118A (en) 2002-07-10

Family

ID=27688626

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020000085426A KR20020056118A (en) 2000-12-29 2000-12-29 Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20020056118A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100434429B1 (en) * 2001-07-24 2004-06-07 한국전자통신연구원 A incident angle estimation method using virtual expansion of sensor array

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06334423A (en) * 1993-05-26 1994-12-02 Toyota Central Res & Dev Lab Inc Tracking antenna system
JPH0786972A (en) * 1993-09-09 1995-03-31 Nec Corp Adaptive equalizer
US5465097A (en) * 1993-07-12 1995-11-07 Her Majesty The Queen In Right Of Canada, As Represented By The Minister Of National Defence Of Her Majesty's Canadian Government Direct sequence spread spectrum direction finder
JPH10336083A (en) * 1997-06-03 1998-12-18 N T T Ido Tsushinmo Kk Adaptive array receiver
KR20000052485A (en) * 1999-01-30 2000-08-25 최승원 Signal processing method of array antenna system for cdma mobile telecommunication network

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06334423A (en) * 1993-05-26 1994-12-02 Toyota Central Res & Dev Lab Inc Tracking antenna system
US5465097A (en) * 1993-07-12 1995-11-07 Her Majesty The Queen In Right Of Canada, As Represented By The Minister Of National Defence Of Her Majesty's Canadian Government Direct sequence spread spectrum direction finder
JPH0786972A (en) * 1993-09-09 1995-03-31 Nec Corp Adaptive equalizer
JPH10336083A (en) * 1997-06-03 1998-12-18 N T T Ido Tsushinmo Kk Adaptive array receiver
KR20000052485A (en) * 1999-01-30 2000-08-25 최승원 Signal processing method of array antenna system for cdma mobile telecommunication network

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100434429B1 (en) * 2001-07-24 2004-06-07 한국전자통신연구원 A incident angle estimation method using virtual expansion of sensor array

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Guo et al. DOA estimation using compressed sparse array
Lemma et al. Analysis of joint angle-frequency estimation using ESPRIT
Van Der Veen et al. An analytical constant modulus algorithm
Hassab et al. Optimum estimation of time delay by a generalized correlator
Mestre et al. Finite sample size effect on minimum variance beamformers: Optimum diagonal loading factor for large arrays
Ziskind et al. Maximum likelihood localization of multiple sources by alternating projection
JP4339801B2 (en) Direction-of-arrival estimation method and reception beam forming apparatus without using eigenvalue decomposition
KR100795824B1 (en) Signal Processing Method and Apparatus for Antenna Array System Providing a Diversity Gain
Boashash et al. Robust multisensor time–frequency signal processing: A tutorial review with illustrations of performance enhancement in selected application areas
Zhang et al. Robust beamforming for coherent signals based on the spatial-smoothing technique
Seydnejad et al. Broadband beamforming using Laguerre filters
Kim et al. Implementation of FPGA based fast DOA estimator using unitary MUSIC algorithm [cellular wireless base station applications]
CN114884841A (en) Underdetermined parameter joint estimation method based on high-order statistics and non-uniform array
CN113504549B (en) Navigation space-time anti-interference method based on generalized sidelobe canceller
Coventry et al. Enhancing polynomial MUSIC algorithm for coherent broadband sources through spatial smoothing
Cuong et al. Hardware implementation of the efficient SOR-based massive MIMO detection for uplink
WO2007130397A2 (en) Separating mixed signals in a cellular environment
Santos et al. On low rank MVDR beamforming using the conjugate gradient algorithm
Gershman et al. Coherent wideband DOA estimation of multiple FM signals using spatial time-frequency distributions
Zhang et al. Adaptive multiple-beamformers for reception of coherent signals with known directions in the presence of uncorrelated interferences
KR20020056118A (en) Apparatus and method for estimating direction of arrival by using backward and forward GS filter in mobile communication system
Cai et al. An improved adaptive constrained constant modulus reduced-rank algorithm with sparse updates for beamforming
Lin et al. Efficient multidimensional harmonic retrieval: A hierarchical signal separation framework
Coventry et al. Polynomial root-music algorithm for efficient broadband direction of arrival estimation
Choi Duvall-structure-based fast adaptive beamforming for coherent interference cancellation

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application