KR20040071702A - 자동 조정되고 감소된 랭크 적응 처리기용 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 공간-시간 적응 처리(STAP) 시스템과 적응 처리를 수신된 신호의 향상된 신호 대 잡음비를 제공하는 자동 위상 조정과 결합하는 방법을 설명한다. 적응 처리는 데이터 매트릭스의 부분적인 특이값 분해를 통해 코배리언스 매트릭스의 분해의 감소된 랭크 근사를 계산하는 것에 의해 달성된다. 본 발명에 따르면, 화이트 노이즈 이득 구속의 계산은 노이즈 플로어의 지식 또는 평가의 계산을 필요로 하지 않는다. 본 발명에 따른 적응 처리와 결합된 조정원으로서 신호 데이터를 사용하는 자동 위상 조정은 신호 대 잡음비와 클러터 억제를 제공하고 향상시킨다.

Description

자동 조정되고 감소된 랭크 적응 처리기용 시스템 및 방법{System and method for auto calibrated reduced rank adaptive processor}

안테나 어레이를 사용하여 신호 복귀(signal returns)를 처리하는 여러가지 신호 처리 기술이 개발되고 있다. 일반적으로, 신호와 함께 수신되는 간섭을 줄이기 위한 노력이 행해지고 있다. 간섭은, 노이즈, 클러터, 및 재밍(jamming)과 같이, 원하는 신호와 간섭하는 임의의 전자기 에너지를 포함할 수 있다. 수신기가 비행기와 같이 이동 상황에서 사용되면, 환경적 요인의 노이즈가 강화된다. 이들 바람직하지 않은 신호를 억제하는 것이 특히 요구되고 있다.

공간-시간 적응 처리(space-time adaptive processing; STAP)는 예측된 타겟 방향의 피크를 향상시키고 노이즈 또는 간섭원 방향의 방사 패턴에 널(null)들을 생성하도록 안테나 어레이로부터의 복귀 신호의 세트를 가중하는(weighting) 것에 의해 타겟 대상으로부터 복귀 신호를 추출하도록 설계된 특정한 신호 처리 기술이다. 비적응 기술(non-adaptive technique)은 고정된 가중치를 사용하는 반면, 적응 기술은 복귀 신호 세트에 기초한 가중치 계산을 시도한다.

적응 가중치를 계산하기 위해서, STAP 기술은 통상적으로 일정한 기간동안 어레이 소자에 의해 수신된 여러 펄스 샘플을 결합한다. 일반적으로, 적응 가중치는의 관계식을 통해 계산되는데, 여기서는 빔 스티어링 벡터(beam steering vector)이고, R은 코배리언스 매트릭스(covariance matrix)이며,는 가중치 벡터(weight vector)이다. 적응 가중치를 확인하기 위해서, 이 관계식은로 간단히 조작된다.

이동체를 검출하여 추적하기 위해 사용되는 레이더 환경에서, 가중치를 계산하고 변경하는 프로세스는 실시간으로 행해져야 한다. STAP는 비정지 환경에서 소정량의 데이터로 평가될 수 있는 것 이상의 적응 파라미터를 보통 포함한다. 감소된 자유도 처리로 얻을 수 있는 것 이상의 성능 향상을 제공하는데 필요한 정확도로 이들 파라미터를 정확하게 평가하기에는 아주 불충분한 데이터가 존재한다. 또한, 완전한 자유도의 실시간 처리(full-degrees-of-freedom real-time processing)에 필요한 처리는 아주 어렵다.

화이트 노이즈 이득 구속은 감소된 랭크 계산을 처리할 때 적응 가중치를 계산하는데 널리 사용되는 방법이다. 대각선 로딩(diagonal loading)이 화이트 노이즈 이득 구속의 가장 단순한 형태이며 일반적으로 사용된다. 대각선 로딩은 백그라운드 노이즈에서의 유효한 증가를 억제하기 위해 2차 구속을 적용하여 고도의 이방성 간섭의 딥 널(deep null)을 통한 억제를 가능하게 한다.

적응 가중치에 대한 기본 최적화 파라미터는 다음과 같다:

여기서는 적응 가중치 벡터이고;

d는 타켓 대상 스티어링 벡터이다.

표준 최적화를 통해 생성되는 적응 가중치는 코배리언스(R)의 대각선 로딩을 통해 계산될 수 있다. 가중치는 다음식에 의해 주어지는데:

여기서 λ는 2차 화이트 노이즈 이득 구속, 즉을 만족하도록 선택된 최소의 음이 아닌 수이다. c에 대한 값은 노이즈 응답 대 간섭 세기 감소를 절충하는 관점에서 소정의 빔형성기 성능을 제공하도록 조정된다. 종종, c에 대한값을 직접적으로 설정하는 대신, 결과적으로 생성되는 최적화는 노이즈 플로어(noise floor)를 평가하고 λ가 노이즈 플로어보다 -10㏈에서 +10㏈ 아래 또는 위의 범위 내에 있도록 선택하는 것에 의해 일반적으로 선택되는 λ의 암시적인 값으로 작용한다. c에 대한 값이 명시적으로 주어지면, 라그랑지 승수(λ)는 스티어링 벡터(d)에서 암시하는 방향에 의존한다.

2차 화이트 노이즈 이득 구속을 계산하기 위해 단일 값(λ)을 사용하는 것은 일반적인 것이지만, 최적의 것은 아니다. 또한, c에 대한 값을 선택하여 λ에 대해 명시적으로 해를 구하거나 또는 λ를 명시적으로 선택하는 것에 의해 최적의 화이트 노이즈 이득값을 찾기 위해 노이즈 플로어의 평가가 수행되어야만 한다.

신호 처리를 더 복잡하게 하면, 안테나 어레이에 의해 수신된 입력 신호는 구성적인 그리고 파괴적인 다중경로 간섭 나타내는 아주 가변적인 파워 이력을 나타내는 경향이 있다. 신호 소멸은 메인 빔 신호와 코히어런트한 다중경로에 의해 발생한다. 이에 의해, 가중치는 짧은 기간의 통합을 과도하게 "찾게 된다". 긴 통합 기간은 헌팅을 감소시키지만, 변화하는 간섭 환경에 느리게 반응한다. 또한, 어레이 조정 오자가 사이드로브 레벨(sidelobe levels)을 상승시켜 어레이 스티어링 벡터를 환경에 일치시키지 못하기 때문에 클러터 억제는 열화된다.

또한, 이들 어려움은 모노스태틱 또는 바이스태틱 시스템 어느 것을 사용하더라도 존재하지만, 바이스태틱 시스템에서의 해결책을 얻기가 훨씬 더 어렵다. 이들 및 다른 이유로 인해, 다중경로 환경에서 적응 처리로부터 향상된 클러터 억제를 얻는 것은 어렵다.

이들 및 다른 문제점은 현재의 적응 처리 시스템에서 존재한다. 따라서, 감소된 랭크 적응 처리 시스템과 안테나에 의해 수신된 신호를 보다 더 정확하게 계산하도록 전용으로 설계된 방법을 제공하는 이들 문제점에 대한 해결책이 요구된다.

본 발명은 본 명세서에 참조로 포함되는, 2001년 12월 5일자로 출원된 발명의 명칭이 "System and Method for Auto Calibrated Reduced Rank Adaptive Processor"인, 미국 임시 출원 번호 60/335,880의 이득을 청구한다.

본 발명은 안테나 어레이에 의해 수신된 전자기 신호들의 신호 대 클러터비(signal to clutter ration)를 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것으로, 특히 어레이 조정 오차들(array calibration errors)과 다중경로 간섭에 의해 열화된 전자기 신호들의 신호 대 클러터비를 향상시키기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따라 신호를 적응적으로 처리하기 위한 시스템을 도시하는 도면.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 적응 신호 처리용 처리 순서를 도시하는 순서도.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 비적응 전처리의 프로세스를 나타내는 도면.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 자동 위상 조정의 프로세스를 나타내는 도면.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 적응 처리의 프로세스를 나타내는 도면.

따라서, 본 발명은 조정되고, 감소된 랭크 적응 처리를 제공하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 바이스태틱 경우에 있어서, 본 발명은 안테나 어레이에 의해 수신된 신호를 조정원(calibration source)으로서 신호 그 자체를 사용하여 조정하고, 부분적인 특이값 분해(partial singular value decomposition)를 통해 코배리언스 매트릭스의 감소된 랭크 근사로부터 적응 가중치를 계산하는 것에 의해 신호를 적응적으로 처리한다.

일 실시예에서, 본 발명은 안테나 어레이에 의해 수신되고 신호의 신호 대 잡음비를 향상시키는 데이터 매트릭스로 조직화되는 신호를 적응적으로 처리하기 위한 신호 처리 시스템을 포함하는데, 안테나 어레이, 및 상기 안테나 어레이에 연결되며, 조정원으로서 상기 수신된 신호를 사용하여 상기 수신된 신호에서의 위상 오차를 보정하기 위한 위상 조정 소자, 및 상기 데이터 매트릭스의 부분적인 특이값 분해로부터 계산되는 코배리언스 매트릭스의 분해(factorization)의 감소된 랭크 근사로부터 적응 가중치를 계산하기 위한 적응 처리 소자를 포함하는 신호 처리기를 포함한다.

본 발명의 다른 실시예는 수신된 신호의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해안테나 어레이에 의해 수신된 수신 신호를 처리하는 방법을 포함하는데, 위상 오차를 보상하기 위해 수신된 신호의 위상을 자동적으로 조정하는 단계, 및 감소된 자유도로 상기 신호를 적응적으로 처리하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 특징 및 이점은 하기의 명세서에서 설명되는데, 그 일부는 명세서로부터 자명하거나 또는 본 발명의 실시를 통해 알 수 있을 것이다. 본 발명의 목적 및 다른 이점은 기술된 명세서와 청구의 범위 및 첨부된 도면에서 명시적으로 지정된 구성에 의해 실현되고 달성될 것이다.

이상의 일반적인 설명과 하기의 상세한 설명 둘 다는 예시적인 것으로 설명을 위한 것이며, 청구된 본 발명의 또 다른 설명을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 이해를 돕기 위해 제공되고 본 명세서에 통합되며 명세서의 일부를 구성하는 첨부된 도면은 본 발명의 원리를 설명하기 위한 설명과 함께 본 발명의 실시예를 설명한다.

첨부된 도면과 연계하여 본 발명의 여러 실시예에 대해 상세하게 설명할 것이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따라 적응적으로 신호를 처리하는 시스템(100)을 도시한다. 이 시스템(100)은 안테나 어레이(110)와 신호를 적응적으로 처리하기 위한 신호 처리기(120)를 포함한다. 안테나 어레이(110)는 시스템(100) 또는 시스템(100)에 의해 사용되는 몇 몇 다른 신호 생성기에 의해 전송되며 타겟 대상에 의해 반사되는 신호를 수신하기 위한 다수의 어레이 소자(112)를 포함한다. 모든 안테나와 마찬가지로, 안테나 어레이(110)는, 존재할 수도 있는 재밍 신호와 같은 다른 간섭 신호뿐만 아니라, 주변 환경에 의해 반사되는 신호를 포함하여, 시스템(100) 부근에 존재하는 임의의 다른 신호도 검출할 것이다.

일 실시예에서, 신호 처리기(120)의 하나 이상의 아날로그-디지털 변환기(121)가 어레이 소자(112)에 의해 수신된 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 사용된다. 본 발명의 실시예의 신호 처리기(120)는 전처리 소자(122)와, 자동 위상 조정 소자(phase calibration element; 124), 및 적응 처리 소자(126)도 포함한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 안테나 어레이(110)에 의해 수신된 신호는 전처리 소자(122)에 의해 전처리된다. 전처리 소자(122)는 기저대역으로의 다운 변환과수신된 신호 펄스의 정합 필터링(펄스 압축)을 수행한다.

자동 위상 조정 소자(124)는 결과적으로 생성되는 어레이 소자 신호의 세트를 위상 조정한다(phase calibrate). 위상 조정은 어레이 소자(112)에서의 위상 오차를 보상하고, 이에 의해 신호가 적응적으로 처리되도록 보정한다. 본 발명은 위상 조정을 위해 수신된 신호를 사용하는 것을 특징으로 한다.

일 실시예에서, 위상 조정 소자(124)는 각 어레이 소자 신호의 다이렉트 블라스트의 지연 빈(delay bin)의 위치를 지정하고 각 어레이 소자로부터의 신호를 시프트하여 다이렉트 블라스트 발생을 시간 정렬시킨다. 일단 신호가 시간 정렬되면, 위상 조정 소자(124)는 각 펄스에 대한 어레이 전체의 미분 위상을 계산한다. 임의의 외부의 신호를 제거하기 위해서 펄스 전체의 중간 필터링이 사용된다. 평면파 도달의 방향을 나타내는 평균 미분 위상이 감해진다. 결과적으로 생성되는 미분 위상은 임의의 어레이 위상 오차로 인한 것이다. 결과적으로 생성되는 위상은 어레이 소자 전체에 걸쳐 통합되어 유입 데이터(incoming data)의 각 소자에 대한 조정된 위상을 생성한다.

위상 조정 소자(124)의 다른 실시예는 2차 조정원(calibration source)으로서 타겟 대상으로부터의 2차 반사도 평가한다. 본 발명의 실시예는 어레이 조정 소자(120)를 바이패스하거나, 또는 그것을 함께 제거함으로써 위상 조정을 생략할 수도 있다.

본 발명의 실시예의 적응 처리 소자(126)는 전처리되고 조정된 어레이 소자 신호를 적응적으로 처리하여 수신된 신호의 세트에 대한 신호 대 잡음비를 향상시킨다. 한 다른 실시예는 신호를 적응적으로 처리하기 이전에 빔공간에서의 감소를 위해 제공된다. 유효 에너지(significant energy)의 국부화된 영역을 확인하고 적응 처리를 위해 감소된 빔 세트를 전개하는 종래의 처리를 통해 신호 데이터는 적응 처리 소자(126)에 의해 빔공간으로 변형된다. 또 다른 실시예는 소자 공간에서의 자유도의 감소를 위해 제공된다.

이와 같이, 자유도의 감소는 두 상이한 방식 중 하나에 의해 달성될 것이다: 1) 빔공간으로의 감소와 감소된 빔 세트를 적응 처리에 대한 입력으로서 할당; 또는 2) 데이터 매트릭스의 특이 벡터(singular vector)와 특이값(singular values)의 일부만을 사용하는 것에 의해 소자 공간의 자유도를 감소. 타겟 대상 스티어링 벡터가 정의된 후, 적응 처리는 소자 공간이든지 또는 빔공간이든지 동일하게 진행한다.

본 발명의 적응 처리는 K 데이터 스냅샷을 결합하는 것에 의해 형성된 데이터 매트릭스의 부분적인 특이값 분해를 통해 샘플 코배리언스 매트릭스()의 분해의 감소된 랭크 근사(reduced rank approximation)를 계산하는 것에 의해 달성된다. 각각의 스냅샷은 소정수의 펄스에 대한 프리셋 기간에 걸친 신호 복귀로 구성된다.

적응 처리 소자(126)는 코배리언스 매트릭스(R)와 스티어링 벡터(d)의 계산에 기초하여 빔 의존 화이트 노이즈 이득 구속을 계산하는 것에 의해 적응 가중치를 공식화한다. 본 발명에 따르면, 빔 의존 화이트 노이즈 이득 구속의 계산은 노이즈 플로어에 대한 지식을 필요로 하지 않기 때문에, 노이즈 플로어를 평가하는데필요한 계산을 제거한다. 상수 c, 즉 화이트 노이즈 이득 구속은일 때로서 선택되는데, 여기서 δ는 3 내지 6 사이의 수로서 통상적으로 선택된다. 이것은 빔형성기의 화이트 노이즈 억제 능력의 3 내지 6㏈의 저하를 제공하는 종래의 세이딩 되지 않은 빔형성 출력(unshaded, beamformed output)에서 화이트 노이즈 레벨에 대해 3 내지 6㏈의 증가를 허용한다. 본 발명은 노이즈 플로어에 대해 분석적 모델을 사용하기 때문에, 문제가 될 수 있는 노이즈 플로어 평가를 제거한다. 일단 빔 의존 화이트 노이즈 이득 구속이 빔 세트에 대해 계산되면, 이들은 곱셈기(128)에 의해 수신된 신호에 적용되고 적응 처리기(120)의 가산기(summing element; 130)는 결과적으로 생성되는 신호를 합하여 결합된 빔 세트에 대한 단일의 출력 신호(140)를 생성한다.

적응 처리를 통해 어레이 조정을 결합하는 것은, 다중경로 간섭과 조정 오차의 효과를 포함하여, 신호 이득을 향상시키고, 노이즈를 없애는 본 발명의 능력을 향상시킨다. 또한, 전처리는 전체적인 처리 부하를 감소시켜 재밍과 환경적인 노이즈의 클러터 사이에서 타겟 대상의 신호 복귀를 위치 지정함에 있어서 효율성을 증가시킨다. 모노스태틱 및 바이스태틱 환경 둘 다에서 적용가능하지만, 본 발명은 특히 바이스태틱 환경에서 해결책을 제공하는데 특히 유익하다.

도 2는 본 발명에 따른 일반적인 신호 처리도를 도시하는 순서도(200)이다. 구체적으로는, 프로세스는 안테나 어레이가 단계 210에서 신호를 수신할 때 시작된다. 디지털 신호 처리(230)는 디지털 신호를 처리하여 신호 대 잡음비가 향상된 단일의 신호를 달성한다.

본 발명의 일 실시예에서, 디지털 신호 처리 단계(230)는 전처리 단계(300)와, 자동 위상 조정 단계(400), 및 적응 처리 단계(500)를 포함한다. 비적응 전처리 단계(300)는 수신된 펄스의 펄스 압축 또는 정합 필터링을 수행하여 신호 대 잡음비를 향상시키고 해상도를 향상시킨다. 자동 조정 단계(400)는 안테나 어레이 소자와 관련된 위상 오차를 보정한다. 적응 처리 단계(500)는 신호를 적응적으로 처리하는데, 차원을 감소시키는 단계를 포함할 수도 있다. 일 실시예에 있어서, 적응 처리 단계(500)는 소자 공간 데이터를 활용하여 신호에 적응될 화이트 노이즈 이득 구속을 생성한다. 다른 실시예에서, 적응 처리 단계(500)는 소자 공간으로부터의 데이터를 빔공간으로 변형하여 감소된 빔 세트의 에너지를 국부화하고 그 후 신호에 적용될 화이트 노이즈 이득 구속을 생성한다. 빔공간이든지 또는 소자 공간이든지간에 화이트 노이즈 이득 구속은 동일한 방식으로 생성된다. 본 발명의 적응 처리와 자동 위상 조정의 결합은 신호 대 잡음비를 향상시켜 향상된 신호 이득과 고성능의 신호 간섭의 무효화(nulling)를 달성한다.

도 3은 비적응 전처리 단계(300)를 아주 상세히 설명한다. 전처리동안, 수신된 신호는 단계 310에서 기저대역으로 다운 변환 또는 다운 변조되고 각각의 기저대역 펄스는 단계 320에서 전송된 펄스의 기저대역 버전의 복제를 통해 정합 필터링되거나 또는 펄스 압축된다. 이러한 방식의 전처리는 신호 대 잡음비를 향상시키고 범위 차원에서 크게 향상된 해상도를 제공한다.

도 4는 단계 400의 자동 위상 조정을 상세하게 설명한다. 도 2에 도시된 단계 500의 적응 처리와 결합한 자동 위상 조정은 위상 오차와 코히어런트 다중경로의 효과를 무효로하는 능력을 향상시키는 것에 의해 화이트 노이즈 이득 구속의 유효성을 향상시킨다. 또한, 위상 조정은 어레이 소자가 대략 동일한 세기와 일정한 미분 위상을 갖는 것을 보장하여, 신호 데이터가 훼손되었는지를 결정하기 위한 신호의 검사 방식을 제공한다.

도 4로 돌아가면, 자동 위상 조정 단계(400)에서, 프로세스는 국부화된 에너지의 다이렉트 블라스트를 포함하는 범위 빈(range bin)이 위치 지정되어 조정원(calibration source)으로서 사용되는 단계 410에서 시작한다. 어레이 소자의 신호는 단계 415에서 시프트되어 다이렉트 블라스트 발생을 시간 정렬한다. 다이렉트 블라스트는 소정의 방향에서 도달하는 평면파를 나타낸다. 이것은 어레이 소자에 걸친 일정한 미분 위상을 의미한다. 이 일정한 미분 위상으로부터의 편차는 안테나 어레이에서의 위상 오차를 나타낸다.

다음에, 각 펄스에 대한 어레이에 걸친 미분 위상이 단계 420에서 계산된다. 이 때 단계 430에서 임의의 특이점(outliers)을 제거하기 위해서 펄스에 걸친 중간 필터링이 사용된다. 평면파 도달의 방향을 나타내는 평균 미분 위상은 단계 440에서 계산되고 단계 450에서 감산되어 어레이 위상 오차로 인한 미분 위상으로 나타나게 된다. 그 다음, 단계 460에서, 이 위상은 어레이 소자에 걸쳐 합쳐져서 유입 데이터의 각 소자에 대한 보정 위상을 생성하게 된다.

도 5는 단계 500의 적응 처리를 상세히 설명한다. 본 발명의 적응 처리 단계 500은 코배리언스 매트릭스의 분해의 감소된 랭크 근사를 활용하고 평가된 노이즈플로어를 사용할 필요성을 제거함으로써 내포된 코배리언스 평가와 적응 가중치 및 이것으로부터 계산된 사이드로브 레벨(sidelobe level)들의 안정성을 향상시킨다. 또한, 도 2에 도시된 자동 위상 조정 단계(400)는 적응 처리 단계(500)와 결합하여 위상 오차와 다중경로 신호의 효과를 무효화하는 유효성을 향상시키는 것에 의해 본 발명에 의해 달성되는 클러터 억제를 향상시킨다.

앞서 언급된 바와 같이, 적응 가중치는 식에 기초하는데, 여기서 λ는 β와 δ를 사용하여 계산된다. 복합 기저대역 정합 필터링된 데이터(complex baseband matched filtered data)에 대한 타겟 모델은 다음과 같이 표현될 수 있다:

여기서

x_n(t)= n번째 소자 신호,

s(t)= 압축 펄스

A= 그 복합 진폭

τ_n= n번째 소자에 대한 시간 지연

ω₀= 펄스의 중심 주파수

ω_d= 타겟 도플러 주파수이다.

시간 지연(τ_n)은 모든 소자에 공통인 벌크 지연, 즉 τ₀으로 나누어질 수 있는데, 이것은 복합 스칼라(A)에 병합되어, 및, 기준 소자에 대한 미분 시간인 δτ_n을 생성한다. t+τ₀근처에서만가 지지되기 때문에, 이 지연은, x_n(t)가 하나의 펄스와 관련된 기간 t∈[0,T] 내의 클러터와 모든 타겟으로부터의 반사를 표현하도록 타겟 범위를 표현한다. 단일 범위 τ₀=τ_t+mT에 대응하는 다수의 펄스에 대해서, τ_t는 제 1의 펄스에 대한 타켓에 대한 시간 지연이다. 그러므로, 타켓에 대한 모델은 다음과 같이 된다:

소자 사이의 간격이 Δ인 선형 어레이에 대한 미분 공간 시간 지연(δτ_n)은에 의해 주어지는데, 여기서 θ는 어레이의 넓은 면으로부터의 각(즉, 원뿔각의 여각)이다. 이것은 스냅샷(x_t)을 생성한다:

여기서 x는 시간과 관련된다. 시간(t)은 범위 또는 바이스태틱 범위와 상관하는데, 여기서 N 소자에 대한 n=1, 2, …, N이고 M 펄스에 대한 m=1, 2, …, M이다.

도 5로 돌아가면, 본 발명의 일 실시예에 있어서, 단계 504는 유효 에너지(significant energy)의 국부화된 영역을 확인하고 감소된 빔 세트를 전개하는 종래의 처리를 통해 신호 데이터를 빔공간으로 선택적으로 변환할 수 있을 것이다. 단계 506은 신호 데이터를 도플러 공간으로 선택적으로 변환할 수 있다.

타겟 대상과 관련된 스티어링 벡터는 단계 510에서 다음과 같이 계산된다:

여기서

이고,

이다.

본 발명의 포스트 도플러 적응 빔형성기 실시예에 있어서, 단계 506에서의 도플러 공간으로의 비적응 변환은 다수의 펄스에 걸쳐 FFT(fast Fourier transform)로 달성되고 차원에서의 큰 감소는 수반되는 계산의 절약으로 달성된다. 이것은 스티어링 벡터를로 감소시키는데 여기서 새로운 스티어링 벡터 세트는 신규의 도플러 주파수(ω)에 대한 모든 각에 대해 계산되고 STAP 문제점은 N차원의 M개의 포스트 도플러 적응 빔형성 문제점으로 감소된다.

R의 감소된 랭크 근사는 단계 520에서 주어지는 데이터 매트릭스(X)의 부분적인 특이값 분해를 통해 달성된다:

K<dim(d)일 때

이고

여기서이다.

이 분해는 R의 고유 분해(eigen decomposition)의 평가를 다음과 같이 제공한다:

이 때 프로세스는 단계 530으로 진행하는데 여기서의 주된 고유값(dominant eigenvalues)을 분할하여 다음을 생성한다:

이 때, 적응 가중치는 단계 540에서 이들 주된 고유값으로 공식화되어 다음을 생성한다:

U의 유니터리 특성들(unitary porperties)을 사용하고 U의 i번째 열에 대해 u_i로 표현하면, X의 0이 아닌 특이값과 관련된 첫번째 p열은 가중치(ω)에 대한 해를단계 560에서 다음과 같이 제공한다:

여기서 z_i= z의 i번째 성분이고,

λ_si= Λ_s의 i번째 대각 성분이다.

이 형태는 효율성을 위해 데이터 매트릭스의 부분적인 특이값 분해만을 필요로 한다. 스냅샷이 제한되면, 이 형태의 정형화는 가중치 평가의 안정성을 제공한다.

화이트 노이즈 이득 구속에서 사용되는 λ, 즉 최적화의 라그랑지 승수의 단계 550에서의 계산은 뉴턴형 회귀이론(Newton type recursion)으로서 공식화될 수 있다. 그 수식은 다음을 제공한다:

f(λ)가 단조 함수이기 때문에, 해는 다음과 같이 주어진다:

하고,

미분하면 다음과 같이 된다:

합(summations)은 다음의 항등식을 사용하고 i≥p에 대해서 λ_i=λ인 것을 주목하면 1에서 p까지의 합으로 변환될 수 있다:

또한, 이 특정 경우에 대해서 d^Hd=L=dim(d)이지만, 적응 가중치에 대한 공식은 d^Hd≠L의 경우에도 유효함을 주목하라. p의 값은 일반적으로 3에서 L/2까지의 범위이며 클러터 억제를 위한 최적의 값을 제공하도록 선택되지만 스냅샷의 수인 K보다는 엄격하게 적다.

그 다음, 적응 가중치는 단계 580에서 신호의 합에 사용될 각 신호에 단계 570에서 적용된다. 합해진 신호는 향상된 신호 대 클러터 비를 갖는 타겟 대상으로부터의 복귀를 나타내는 단일 신호를 제공한다. 따라서, 본 발명은 신호 대 클러터 비를 향상시키고 신호 이득을 유지함으로써 타겟 대상의 위치 지정의 정확도를 향상시킨다.

본 발명의 취지와 범위를 벗어나지 않는 본 발명의 여러 수정예와 변형예가 당업자에게는 자명할 것이다. 따라서, 본 발명은 하기의 청구의 범위와 그 등가의 범위 내에 있는 본 발명의 수정예와 변형예를 포괄하는 것으로 이해되어져야 한다.

Claims (20)

1. 안테나 어레이에 의해 수신되고 신호들의 신호 대 잡음비를 향상시키는 데이터 매트릭스로 조직화되는 상기 신호를 적응적으로 처리하기 위한 신호 처리 시스템에 있어서:

   안테나 어레이, 및

   상기 안테나 어레이에 연결되며, 조정원으로서 상기 수신된 신호들을 사용하여 상기 수신된 신호들에서의 위상 오차들을 보정하기 위한 위상 조정 소자, 및 상기 데이터 매트릭스의 부분적인 특이값 분해(partial singular value decomposition)로부터 계산되는 코배리언스 매트릭스의 인수분해(factorization)의 감소된 랭크 근사로부터 적응 가중치들을 계산하기 위한 적응 처리 소자를 포함하는 신호 처리기를 포함하는, 신호 처리 시스템.
2. 제 1항에 있어서, 상기 신호 처리기는 상기 수신된 신호들을 기저대역으로 다운 변환하고 상기 수신된 신호들을 정합 필터링하는 전처리 소자를 더 포함하는, 신호 처리 시스템.
3. 제 1항에 있어서, 상기 신호 처리기는 상기 어레이 안테나에 의해 수신된 상기 신호들을 변환하기 위한 하나 이상의 아날로그-디지털 변환기들을 더 포함하는, 신호 처리 시스템.
4. 제 1항에 있어서, 상기 신호 처리기는 상기 신호들에 상기 적응 가중치들을 적용하기 위한 승산기(multiplier)들을 더 포함하는, 신호 처리 시스템.
5. 제 5항에 있어서, 상기 신호 처리기는 상기 적응적으로 가중된 신호들을 상기 수신된 신호들을 나타내는 단일 신호로 결합하기 위한 가산 소자(summations element)를 더 포함하는, 신호 처리 시스템.
6. 수신된 신호들의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 안테나 어레이에 의해 수신된 상기 신호들을 처리하는 방법에 있어서,

   상기 안테나 어레이에서 위상 오차들을 보정하기 위해 상기 수신된 신호들의 위상을 자동적으로 조정하는 단계; 및

   상기 신호들을 적응적으로 처리하는 단계를 포함하는, 신호 처리 방법.
7. 제 6항에 있어서, 상기 수신된 신호들의 위상을 자동적으로 조정하는 상기 단계는:

   다이렉트 블라스트의 지연 빈을 위치 지정하는 단계; 및

   상기 수신된 신호들을 시간 정렬하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
8. 제 7항에 있어서, 상기 수신된 신호들의 위상을 자동적으로 조정하는 상기단계는:

   각 펄스에 대한 상기 어레이를 가로질러 미분 위상을 계산하는 단계; 및

   외부에 놓여 있는 신호들을 제거하기 위해 상기 펄스들을 가로질러 중간 필터링하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
9. 제 8항에 있어서, 상기 수신된 신호들의 위상을 자동적으로 조정하는 상기 단계는:

   상기 수신된 신호들에 대한 평균 미분 위상을 계산하는 단계와;

   위상 에러들을 나타내는 결과적인 위상을 생성하기 위해 상기 수신된 신호들을 가로질러 상기 평균 미분 위상을 감하는 단계; 및

   위상 보정된 신호들을 생성하기 위해 상기 수신된 신호들을 가로질러 상기 결과적인 위상을 통합하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
10. 제 6항에 있어서, 상기 수신된 신호들의 위상을 자동적으로 조정하는 상기 단계는 상기 조정원(calibration source)으로서 상기 수신된 신호들을 사용하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
11. 제 6항에 있어서, 상기 수신된 신호들을 적응적으로 처리하는 상기 단계는 상기 수신된 신호들을 빔공간으로 변환하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
12. 제 11항에 있어서, 상기 수신된 신호들을 적응적으로 처리하는 상기 단계는 상기 수신된 신호들을 도플러 공간으로 변환하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
13. 제 6항에 있어서, 상기 수신된 신호들을 적응적으로 처리하는 상기 단계는 규정된 수의 펄스들에 대한 어레이를 통해 스티어링 벡터를 계산하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
14. 제 13항에 있어서, 상기 수신된 신호들을 적응적으로 처리하는 상기 단계는 데이터 매트릭스의 부분적인 특이값 분해를 통해 상기 코배리언스 매트릭스의 인수분해의 감소된 랭크 근사를 계산하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
15. 제 14항에 있어서, 상기 수신된 신호들을 적응적으로 처리하는 상기 단계는:

    상기 코배리언스 매트릭스로부터 주된 고유값들(dominant eigenvalues)을 분할하는 단계와;

    상기 코배리언스 매트릭스의 상기 주된 고유값들을 통합하는 단계와;

    빔 의존 화이트 노이즈 이득 구속을 계산하는 단계와;

    상기 주된 고유값들을 사용하는 것에 의해 상기 적응 가중치들을 계산하는 단계와;

    상기 적응 가중치들을 상기 수신된 신호들로 적용하는 단계; 및

    상기 가중된 신호들을 합하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
16. 제 14항에 있어서, 상기 수신된 신호들을 적응적으로 처리하는 상기 단계는:

    상기 데이터 매트릭스의 상기 특이값들을 분할하는 단계와;

    빔 의존 화이트 노이즈 이득 구속을 계산하는 단계와;

    상기 특이값들을 사용하는 것에 의해 상기 적응 가중치들을 계산하는 단계와;

    상기 적응 가중치들을 상기 수신된 신호에 적용하는 단계; 및

    상기 가중된 신호들을 합하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
17. 제 6항에 있어서, 상기 수신된 신호들의 전처리 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
18. 제 17항에 있어서, 상기 수신된 신호들의 전처리 단계는:

    상기 수신된 신호들을 기저대역으로 다운 변환하는 단계; 및

    상기 변환된 수신된 신호들을 정합 필터링하는 단계를 포함하는, 신호 처리 방법.
19. 제 6항에 있어서, 시간에 걸쳐 상기 수신된 신호들의 스냅샷들로부터 데이터 매트릭스를 생성하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.
20. 제 6항에 있어서, 상기 수신된 신호들을 적응적으로 처리하는 상기 단계는 노이즈 플로어(noise floor)를 계산하지 않고 적응 가중치들을 계산하는 단계를 더 포함하는, 신호 처리 방법.