KR20120081445A - Method for direction finding with forward/backward vectors - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A signal direction finding method using forward/backward vectors is provided to improve the accuracy of estimation of signal arrival angle and increase the number of signals to divide. CONSTITUTION: A forward vector calculating unit(20) calculates forward vector from data received in a sensor array(10). A backward vector acquisition unit(30) acquires backward vector in the reverse order of the forward vector. A sample signal subspace forming unit(40) constitutes a sample signal subspace using the forward and backward vectors. An arrival angle estimating unit(50) estimates an arrival angle from a base with reference to the sample signal subspace.

Description

순방향/역방향 벡터를 이용한 신호의 도래방향 탐지 방법{METHOD FOR DIRECTION FINDING WITH FORWARD/BACKWARD VECTORS}Method of detecting the direction of arrival of signals using forward / reverse vectors {METHOD FOR DIRECTION FINDING WITH FORWARD / BACKWARD VECTORS}

본 발명은 센서 어레이(sensor array)에 입사하는 신호의 도래각 추정 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 코히런트(coherent) 신호를 포함한 복수의 신호가 센서 어레이에 입사할 때 샘플 신호 부공간에 놓여있는 순방향과 역방향 벡터를 이용하여 도래방향 추정에 사용되는 샘플 신호 부공간(sample signal subspace)의 차원(dimension)의 감소를 줄이면서 신호의 도래방향을 보다 정확하게 추정할 수 있는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of estimating the angle of arrival of a signal incident on a sensor array. Specifically, the present invention relates to a method of estimating the angle of arrival of a signal incident on a sensor array. The present invention relates to a method for more accurately estimating the direction of arrival of a signal while reducing a dimension of a sample signal subspace used for the direction of arrival using forward and reverse vectors.

도래각 추정기법에서는 센서 어레이로 부터 얻은 데이터 샘플을 처리하여 신호의 도래방향을 추정한다. 널리 사용되는 기법 중에 ESPRIT(estimation of signal parameter via rotational invariance techniques) 방법이 있다. 예를 들어, 널리 사용되는 다른 방법인 MUSIC(multiple signal classification)의 경우, 스펙트럼 피크(spectral peak)를 찾기 위해 공간각(spatial angle)에 대한 스펙트럼을 계산해야 하는데, ESPRIT에서는 이러한 계산 없이 도래각을 추정하기 때문에 상대적으로 그 계산이 덜 복잡하다. ESPRIT을 적용하기위해서는 샘플 신호 부공간에 대한 기저벡터(basis vector)가 필요하다. 이 기저(basis)는 어레이에 수신된 데이터로부터 샘플 공분산 행렬(sample covariance matrix)을 구하고, 이를 고유분해(eigen-decomposition)하여 구한다. 그러나 코히런트 신호가 존재하면 이와 같은 방식을 그대로 적용할 수 없고, 고유분해하기 전에 공간 스무딩(spatial smoothing)의 전처리(preprocessing) 과정이 필요하다. 공간 스무딩없이 순방향 상관벡터로부터 정방행렬(square matrix)을 구성하고, 이를 고유분해하여 신호부공간에 대한 기저를 구해 ESPRIT에 기초한 도래각 추정방식이 고안되었으나 신호 부공간 기저의 차원(dimension)이 센서의 수의 1/2로 감소함에 따라 분해할 수 있는 신호수가 제한되고 도래 방향 추정성능의 정확성이 떨어지는 문제점을 가지고 있다.The angle of arrival estimation method estimates the direction of signal arrival by processing data samples obtained from the sensor array. One widely used technique is ESPRIT (estimation of signal parameter via rotational invariance techniques). For example, another widely used method, MUSIC (multiple signal classification), needs to calculate the spectrum for the spatial angle in order to find the spectral peak. Because of the estimation, the calculation is relatively less complicated. In order to apply ESPRIT, a basis vector for a sample signal subspace is required. This basis is obtained by obtaining a sample covariance matrix from the data received in the array and eigen-decomposition it. However, if a coherent signal is present, this method cannot be applied as it is, and a preprocessing process of spatial smoothing is required before eigen decomposition. We construct a square matrix from the forward correlation vector without spatial smoothing and obtain the basis for the signal subspace by eigen decomposition of it. As the number of signals is reduced to 1/2, the number of signals that can be decomposed is limited, and the accuracy of the direction estimation performance of the arrival is inferior.

위에서 기술한 종래 방식이 안고 있는 문제점을 해결하여 도래각 추정의 정확성을 높이고, 더 많은 신호를 분해할 수 있도록 본 발명이 고안되었다. 본 발명의 목적들은 이러한 목적으로만 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은(예를 들어 계산상의 이점) 아래의 기술로부터 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.The present invention has been devised to solve the problems of the conventional method described above to improve the accuracy of the angle of arrival estimation and to decompose more signals. The objects of the present invention are not limited to this purpose only, and other objects not mentioned (for example, a calculation advantage) will be clearly understood from the following description.

기저차원의 감소를 줄이기 위해 샘플 신호 부공간에 놓여있는 M차원 순방향 벡터

Figure pat00008
와 역방향 벡터
Figure pat00009
를 이용하여 정방행렬이 아닌, 비 정방행렬
Figure pat00010
를 구성하고 이로부터 D차원 샘플 신호 부공간 기저를 추출하여 도래각을 추정한다.
Figure pat00011
의 행의 크기가 종래의 방법보다 크게 되어 기저차원이 증가한다. 다시 말하면, 본 발명에서의 D는 D=M-[(η mx +1)/2]+1와 같고 종래의 방법에서는 D=[(M+1)/2]로 본 발명의 D가 종래의 방법보다 크다. 여기서 M은 센서의 수, η mx 은 어레이에 수신되는 코히런트 신호그룹 중 가장 큰 그룹의 신호수, [α]는 α를 넘지 않는 가장 큰 정수이다. M- dimensional forward vector lying in the sample signal subspace to reduce baseline reduction
Figure pat00008
Reverse vector
Figure pat00009
Non-square matrix, not square matrix
Figure pat00010
And estimate the angle of arrival by extracting the D- dimensional sample signal subspace basis.
Figure pat00011
The row size of is larger than that of the conventional method, and the basis dimension is increased. In other words, D in the present invention is D = M - [(η mx +1) / 2] + 1 equal to the conventional method D = [(M +1) / 2] of the present invention with the conventional D Bigger than the way Where M is the number of sensors, η mx is the number of signals in the largest group of coherent signal groups received in the array, and [ α ] is the largest integer not exceeding α .

본 발명에서의 도래각 추정 방법은, 센서 어레이에 수신된 데이터로부터 순방향 벡터를 계산하는 단계; 상기 순방향 벡터의 각 요소의 순서를 역순으로 하여 역방향 벡터를 획득하는 단계; 상기 순방향 벡터와 역방향 벡터를 이용하여 비 정방행렬을 구성하여 샘플 신호 부공간 기저를 구하는 단계; 샘플 신호 부공간 기저를 이용하여 도래각을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The angle of arrival estimation method in the present invention comprises the steps of: calculating a forward vector from data received in the sensor array; Obtaining a reverse vector by reversing the order of the elements of the forward vector; Constructing a non-square matrix using the forward and reverse vectors to obtain a sample signal subspace basis; Estimating the angle of arrival using the sample signal subspace basis.

전술한 과제해결 수단에 따라 본 발명은 순방향/역방향 벡터를 이용하여 기저차원의 감소를 줄일 수 있어, 기존 방식에 비해 보다 많은 수의 신호를 분해할 수 있고, 도래 방향을 더욱 정확하게 추정할 수 있으며, 또한 필요한 계산량도 크게 줄일 수 있는 효과가 있다. 이러한 효과를 가지고 이동통신, 스마트 안테나, radar, sonar, 항법 등 매우 광범위한 분야에서 활용될 수 있을 것이다.According to the aforementioned problem solving means, the present invention can reduce the reduction of the base dimension by using the forward / reverse vectors, it is possible to decompose a larger number of signals than the conventional method, more accurately estimate the direction of arrival In addition, the amount of computation required can be greatly reduced. With this effect, it can be used in a wide range of fields such as mobile communication, smart antenna, radar, sonar and navigation.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 도래각 탐지를 위한 전체 시스템 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 도래각 탐지를 위한 신호처리 흐름도.1 is an overall system configuration for the angle of arrival detection according to an embodiment of the present invention.
2 is a signal processing flowchart for angle of arrival detection according to an embodiment of the present invention.

하기의 설명에서 본 발명의 벡터를 이용한 도래각 추정방법의 특정 상세들이 본 발명의 보다 전반적인 이해를 제공하기 위해 나타나 있는데, 이들 특정 상세들없이 또한 이들의 변형에 의해서도 본 발명이 용이하게 실시될 수 있다는 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다. 이하, 본 발명에 따른 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 본 발명에 따른 동작 및 작용을 이해하는데 필요한 부분을 중심으로 설명한다.In the following description, specific details of the method of estimating angle of arrival using the vectors of the present invention are shown to provide a more general understanding of the present invention, and the present invention may be readily implemented without these specific details and by their modifications. It will be apparent to those of ordinary skill in the art. DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and description will be made mainly on the parts necessary for understanding the operation and operation according to the present invention.

본 발명에 따른 도래각 추정방법은 M개의 센서로 구성된 어레이에 수신된 신호 샘플로부터 M차원 샘플 신호 부공간에 놓인 M차원 순방향 벡터를 구하고, 이와 이의 원소의 배열 순서를 역으로 한 역방향 벡터를 이용하여 D차원의 신호 부공간 기저를 추정한다. D는 D=M-[(η mx +1)/2]+1와 같고, η mx 은 어레이에 수신되는 코히런트 신호그룹 중 가장 큰 그룹의 코히런트 신호 수, [α]는 α를 넘지 않는 가장 큰 정수이다. 추정된 기저를 이용하여 부공간에 기초한 도래각 추정 방법을 적용하여 신호의 도래방향을 알아낸다.The method of estimating angle of arrival according to the present invention obtains an M -dimensional forward vector placed in an M -dimensional sample signal subspace from signal samples received in an array of M sensors, and uses an inverse vector in which the arrangement order of the elements is reversed. To estimate the D- dimensional signal subspace basis. D is equal to D = M -[( η mx +1) / 2] +1, η mx is the number of coherent signals in the largest group of coherent signal groups received in the array, and [ α ] does not exceed α Is the largest integer. Using the estimated basis, the direction of arrival of the signal is found by applying the method of estimating the angle of arrival based on the subspace.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 도래각 탐지 시스템의 전체 구성도이다. 도 1에 보인 것처럼 어레이는 같은 간격으로 놓인 M개의 센서들로 구성된다. 센서 어레이에 수신된 데이터

Figure pat00012
는 신호처리 시스템에서 처리되어 도래각을 탐지한다. 여기서
Figure pat00059
는 m번째 센서에 수신된 신호, T는 행렬의 전치(transpose)를 나타낸다. 도 2는 도래각 탐지를 위한 신호처리과정을 보여준다. 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 도래각 추정 시스템(100)은 센서 어레이(10)와, 순방향 벡터 연산부(20)와, 역방향 벡터 획득부(30)와, 샘플 신호 부공간 형성부(40)와, 도래각 추정부(50) 등을 포함하여 구성된다.1 is an overall configuration diagram of the angle of arrival detection system according to an embodiment of the present invention. As shown in Figure 1, the array consists of M sensors spaced at equal intervals. Data received on the sensor array
Figure pat00012
Is processed in the signal processing system to detect the angle of arrival. here
Figure pat00059
Is the signal received at the m- th sensor, T is the transpose of the matrix. Figure 2 shows the signal processing for the angle of arrival detection. Referring to FIG. 2, the angle of arrival estimating system 100 according to the present invention includes a sensor array 10, a forward vector calculating unit 20, a reverse vector obtaining unit 30, and a sample signal subspace forming unit 40. ), The angle of arrival estimating unit 50 and the like.

센서 어레이에 수신된 데이터

Figure pat00013
는 신호처리 시스템의 순방향 벡터 연산부(20)에 전달되어 순방향 벡터
Figure pat00014
를 구한다. 순방향 벡터는 샘플 공분산 행렬을 고유분해하여 구해지는 고유벡터들을 이용하거나 다른 방법으로, 예를 들면, 상관벡터
Figure pat00015
,
Figure pat00016
를 추정한 샘플 상관벡터를 아용할 수 있다. 여기서
Figure pat00017
,
Figure pat00060
, E는 기댓값(expectation)을 의미한다. 샘플 상관벡터를 이용하면, 행렬의 고유분해가 필요하지 않아 그 계산이 매우 간단해진다.Data received on the sensor array
Figure pat00013
Is forwarded to the forward vector calculating unit 20 of the signal processing system.
Figure pat00014
. The forward vector uses eigenvectors obtained by eigen decomposition of the sample covariance matrix or in other ways, for example, a correlation vector.
Figure pat00015
,
Figure pat00016
We can use the sample correlation vector estimated by. here
Figure pat00017
,
Figure pat00060
, E means expectation. Using the sample correlation vector, the eigen decomposition of the matrix is not necessary and the calculation is very simple.

여러 개의 순방향벡터를 이용할 수 있는 데, 여기서는 일실예로 하나의 순방향 벡터를 이용하는 경우에 대해서만 설명한다. 역방향 벡터 획득부에서는

Figure pat00018
의 요소를 역순으로 배열하여 역방향 벡터
Figure pat00019
를 구한다.Several forward vectors may be used, and only one case of using one forward vector will be described here. In the reverse vector acquisition unit,
Figure pat00018
Reverse vector by arranging the elements of in reverse order
Figure pat00019
.

샘플 신호 부공간 형성부에서는

Figure pat00020
로부터
Figure pat00021
행렬
Figure pat00022
를In the sample signal subspace forming unit,
Figure pat00020
from
Figure pat00021
procession
Figure pat00022
To

Figure pat00023
Figure pat00023

와 같이 형성하며, 여기서

Figure pat00024
는
Figure pat00025
의 부벡터(subvector)로
Figure pat00026
이다. 또한
Figure pat00027
를 이용하여
Figure pat00028
행렬
Figure pat00029
를 아래처럼 구성한다.Form, where
Figure pat00024
The
Figure pat00025
As a subvector of
Figure pat00026
to be. Also
Figure pat00027
Using
Figure pat00028
procession
Figure pat00029
Configure as

Figure pat00030
Figure pat00030

여기서

Figure pat00031
는
Figure pat00032
의 부벡터로
Figure pat00033
이다. 두 행렬
Figure pat00034
와
Figure pat00035
를 나란히 배치하여
Figure pat00036
행렬
Figure pat00037
를 구성한다:here
Figure pat00031
The
Figure pat00032
As a vector of
Figure pat00033
to be. Two matrices
Figure pat00034
Wow
Figure pat00035
By placing them side by side
Figure pat00036
procession
Figure pat00037
Consists of:

Figure pat00038
Figure pat00038

여기서

Figure pat00039
이다.
Figure pat00040
가 M차원 신호 부공간에 놓여 있다면
Figure pat00041
의 각 열은 D차원 신호 부공간에 놓여있게 된다.
Figure pat00042
와
Figure pat00043
는 도래하는 신호수에 의해 결정된다. 도래하는 신호수가 K개 일 경우, L f =[K+1)/2]≡K h
Figure pat00061
와 같이 선택하거나 또는
Figure pat00044
,
Figure pat00045
와 같이 선택하고, 이때
Figure pat00062
가 된다.
Figure pat00046
인 경우
Figure pat00047
는here
Figure pat00039
to be.
Figure pat00040
If lies in the M- dimensional signal subspace
Figure pat00041
Each column of is placed in the D- dimensional signal subspace.
Figure pat00042
Wow
Figure pat00043
Is determined by the number of signals arriving. If the number of signal arrival the K day, L f = [K +1) / 2] ≡ K h
Figure pat00061
Or like
Figure pat00044
,
Figure pat00045
Select, where
Figure pat00062
.
Figure pat00046
If
Figure pat00047
The

Figure pat00048
Figure pat00048

와 같이 나타낼 수 있다. 여기서Can be expressed as: here

Figure pat00049
Figure pat00049

이다.to be.

도래각 추정부에서는 샘플 신호 부공간이 구해지면 부공간에 기초한 다양한 방법, 예를 들면 spectral MUSIC, root-MUSIC, LS-ESPRIT(least square ESPRIT)을 적용하여 도래각을 추정할 수 있다. 여기서는 일실예로 TLS-ESPRIT(total least square ESPRIT)을 적용하여 도래각을 구하는 과정을 설명한다. 먼저

Figure pat00050
의 앞의 D-1 행으로 구성되는
Figure pat00051
와 뒤의 D-1 행으로 구성되는
Figure pat00052
을 형성한다. 이들 행렬을 나란히 배치한
Figure pat00053
행렬
Figure pat00054
을 SVD(singular value decomposition)하여, 특이값(singular value)이 작은 순으로 K개의 특이값에 대응하는 우 특이벡터(right singular vector) F를 구하고,
Figure pat00055
와 같이 나눈다. F는 2K x K 행렬이고, F1, F2는 K x K 행렬이다. 이로부터
Figure pat00056
와 같이
Figure pat00057
를 계산하고,
Figure pat00058
의 고유분해하여 고유치로 부터 도래각을 구한다.When the sample signal subspace is obtained, the angle of arrival estimator may estimate the angle of arrival by applying various methods based on the subspace, for example, spectral MUSIC, root-MUSIC, and LS-ESPRIT (least square ESPRIT). Here, the process of obtaining the angle of arrival by applying TLS-ESPRIT (total least square ESPRIT) will be described. first
Figure pat00050
Consisting of the D- 1 rows before
Figure pat00051
Consisting of D -1 lines after and
Figure pat00052
To form. Put these matrices side by side
Figure pat00053
procession
Figure pat00054
SVD (singular value decomposition) to obtain a right singular vector F corresponding to K singular values in order of decreasing singular value,
Figure pat00055
Divide by F is a 2 K x K matrix, and F 1 , F 2 is a K x K matrix. From this
Figure pat00056
together with
Figure pat00057
And calculate
Figure pat00058
Obtain the angle of arrival from the eigenvalues by intrinsic decomposition of.

본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되는 것은 아니며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 대등한 것들에 의해 정해져야 한다.In the detailed description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined not only by the scope of the following claims, but also by those equivalent to the scope of the claims.

Claims (7)

센서 어레이에 수신된 데이터로부터 순방향 벡터를 계산하는 단계;
상기 순방향 벡터의 각 요소의 순서를 역순으로 하여 역방향 벡터를 획득하는 단계;
상기 순방향 벡터와 역방향 벡터를 이용하여 샘플 신호 부공간을 구성하는 단계; 및
상기 샘플 신호 부공간에 대한 기저로 부터 도래각을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 도래각 추정방법.Calculating a forward vector from data received at the sensor array;
Obtaining a reverse vector by reversing the order of the elements of the forward vector;
Constructing a sample signal subspace using the forward vector and the reverse vector; And
Estimating an angle of arrival from a basis for the sample signal subspace. 제1 항에 있어서, 상기 순방향 벡터는,
수신신호들에 대한 어레이 응답벡터의 선형결합 또는 이의 추정으로 주어지는 벡터인 것을 특징으로 하는 도래각 추정방법.The method of claim 1, wherein the forward vector is
A method of estimating angle of arrival, characterized in that the vector is a linear combination of an array response vector with respect to the received signals or a vector given by the estimation thereof. 제2 항에 있어서, 상기 순방향 벡터는,
샘플 공분산 행렬의 고유벡터 또는 샘플 상관 벡터를 이용하는 것을 특징으로 하는 도래각 추정방법.The method of claim 2, wherein the forward vector is
A method of estimating angle of arrival characterized by using an eigenvector or a sample correlation vector of a sample covariance matrix. 제1 항에 있어서, 상기 역방향 벡터는,
상기 순방향 벡터의 요소의 순서를 역순으로 하는 벡터를 사용하는 것을 특징으로 하는 도래각 추정방법.The method of claim 1, wherein the reverse vector is
A method of estimating angle of arrival, characterized in that a vector is used which reverses the order of the elements of the forward vector. 제1 항에 있어서, 상기 샘플 신호 부공간을 구성하는 단계는,
상기 계산된 하나의 순방향 벡터와, 이에 대한 역방향 벡터의 부벡터들로부터 구성되는 D x K 행렬을 이용하여 샘플 신호 부공간을 형성하는 것을 특징으로 하는 도래각 추정방법.The method of claim 1, wherein the configuring of the sample signal subspace comprises:
And a sample signal subspace is formed by using the calculated one forward vector and a D x K matrix formed from the subvectors of the reverse vector. 제1 항에 있어서, 상기 샘플 신호 부공간을 구성하는 단계는,
상기 계산된 복수의 순방향 벡터들과, 이에 대한 역방향 벡터들의 부벡터들로부터 구성되는 행렬을 이용하여 샘플 신호 부공간을 형성하는 것을 특징으로 하는 도래각 추정방법.The method of claim 1, wherein the configuring of the sample signal subspace comprises:
And a sample signal subspace is formed using a matrix consisting of the calculated plurality of forward vectors and subvectors of reverse vectors thereof. 제1 항에 있어서, 상기 샘플 신호 부공간에 대한 기저로 부터 도래각을 추정하는 단계는,
상기 계산된 기저로부터 spectral MUSIC, root-MUSIC, LS-ESPRIT 또는 TLS-ESPRIT 중 어느 하나를 이용하여 부공간을 기초하여 도래각 탐지를 수행하는 것을 특징으로 하는 도래각 추정방법.The method of claim 1, wherein estimating an angle of arrival from a basis for the sample signal subspace comprises:
A method of estimating angle of arrival based on the subspace using any one of spectral MUSIC, root-MUSIC, LS-ESPRIT or TLS-ESPRIT from the calculated basis.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR101420194B1 (en) * 2013-01-08 2014-07-30 한남대학교 산학협력단 An Improved High Resolution DOA Estimation Method for Correlated Multiple Signals in Correlated Antenna Noises Environment
KR101653503B1 (en) * 2015-09-11 2016-09-01 강원대학교산학협력단 Appratus and method of signal processing for coherent interference cancellation by using signal blocking
KR102030526B1 (en) * 2018-05-30 2019-10-10 국방과학연구소 Method for estimating direction of arrival based on continuous compressive sensing and apparatus therefor

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101420194B1 (en) * 2013-01-08 2014-07-30 한남대학교 산학협력단 An Improved High Resolution DOA Estimation Method for Correlated Multiple Signals in Correlated Antenna Noises Environment
KR101653503B1 (en) * 2015-09-11 2016-09-01 강원대학교산학협력단 Appratus and method of signal processing for coherent interference cancellation by using signal blocking
KR102030526B1 (en) * 2018-05-30 2019-10-10 국방과학연구소 Method for estimating direction of arrival based on continuous compressive sensing and apparatus therefor

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