KR20150139377A - 주기신호 추정 장치 및 추정 방법 - Google Patents

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KR20150139377A
KR20150139377A KR1020140067927A KR20140067927A KR20150139377A KR 20150139377 A KR20150139377 A KR 20150139377A KR 1020140067927 A KR1020140067927 A KR 1020140067927A KR 20140067927 A KR20140067927 A KR 20140067927A KR 20150139377 A KR20150139377 A KR 20150139377A
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엄순영
김종면
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한국전자통신연구원
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Abstract

본 명세서는 주기신호 추정 장치 및 추정 방법을 제공한다. 이러한 본 명세서는 일정 거리 떨어진 주기신호 추정 대상으로 신호를 송신하고, 상기 추정 대상으로부터 반사되는 신호를 이용하여 주기신호를 추정하는 장치에 있어서, 상기 반사되는 신호를 수신하는 수신부, 상기 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리하는 위상 검출부, 상기 위상 검출부에서 분리된 두 개의 신호를 이용하여 상기 주기신호의 위상 변위를 추정하는 신호 추정부 및 상기 추정된 위상 변위를 포함하여 시간축 상에서 연속하는 두 개의 위상 변위를 이용하여 상기 추정된 위상 변위를 보정하는 보정부를 포함하는 주기신호 추정 장치를 제공한다.

Description

주기신호 추정 장치 및 추정 방법{Apparatus and Method for Estimation of Periodic Signal}
본 발명은 주기신호 검출에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 주기신호 추정 장치 및 추정 방법에 관한 것이다.
비접촉식 주기신호의 측정은 여러 가지 분야에서 응용될 수 있는데, 일례로 사람의 심폐신호를 측정하여 헬스케어 등의 분야에 이용될 수 있다. 주기신호를 검출하는 방법에는 작은 각 근사(small-angle approximation) 기법, 베셀 함수 확장(Bessel function expansion) 기법 등이 있다.
작은 각 근사(small-angle approximation) 기법은 특정 d0 값에서 추정감도가 저하되는 널 지점(null point)이 발생하는 문제점이 있다. 이러한 널 지점은 매
Figure pat00001
마다 발생한다. 또한, 작은 각 근사 기법을 이용하기 위해서는 큰 진폭을 갖는 신호는 검출이 불가능하며, 측정 데이터로부터 직접적으로 x(t)의 진폭을 추정할 수 없어 복잡한 보정(calibration) 작업이 필요한 단점이 있다.
베셀 함수 확장(Bessel function expansion) 기법은, 유한개의 샘플로부터 무한개의 변수를 추정할 수 없기 때문에 존재하는 톤의 개수가 유한해야 하는 제약이 존재하며, 이를 극복하기 위해 가장 큰 K개의 샘플만을 고려할 경우 얼룩현상(smearing)과 누출효과(leakage)와 같은 근사화 에러로 인해 추정성능이 저하될 수 있다. 또한 이 방법은 측정 신호의 수학적 모델을 필요로 하며, 모델링 오차가 존재할 수 있다.
따라서, 본 기술분야에서는 과정이 복잡하지 않고, 성능이 우수한 주기신호의 검출 방법이 요구된다.
본 발명의 기술적 과제는 전력 스펙트럼 특성을 이용하여 스펙트럼을 감지하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 기술적 과제는 배경 잡음 전력의 불확실성에 강인한 스펙트럼을 감지하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 일정 거리 떨어진 주기신호 추정 대상으로 신호를 송신하고, 상기 추정 대상으로부터 반사되는 신호를 이용하여 주기신호를 추정하는 장치가 제공된다. 상기 주기신호 추정 장치는 상기 반사되는 신호를 수신하는 수신부, 상기 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리하는 위상 검출부, 상기 위상 검출부에서 분리된 두 개의 신호를 이용하여 상기 주기신호의 위상 변위를 추정하는 신호 추정부 및 상기 추정된 위상 변위를 포함하여 시간축 상에서 연속하는 두 개의 위상 변위를 이용하여 상기 추정된 위상 변위를 보정하는 보정부를 포함하여 구현될 수 있다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는 상기 연속하는 두 개의 위상 변위를 차를 이용하여 추정 왜곡을 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는 상기 연속하는 두 개의 위상 변위의 차를
Figure pat00002
로 나눈 값으로부터 가장 가까운
Figure pat00003
의 정수배를 이용하여 추정 왜곡을 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 신호 추정부는 상기 위상 검출부에서 분리된 신호들을 각각 A/D 변환(analogue to digital conversion)한 후, 신호를 추정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 신호 추정부는 상기 A/D 변환된 두 개의 신호의 아크탄젠트(arctangent) 값을 이용하여 상기 주기 신호의 위상 변위를 계산하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는, 상기 보정된 위상 변위들의 평균값을 이용하여 상기 보정된 위상 변위들과 연속하는 제1 미보정 위상 변위를 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는, 상기 제1 미보정 위상 변위와 상기 보정된 위상 변위들의 평균값의 차이가 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 미보정 위상 변위를 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는 상기 보정된 위상 변위들의 평균값과 상기 제1 미보정 위상 변위에 연속하는 복수의 미보정된 위상 변위들을 각각 비교하여, 그 차이가 제1 임계값보다 큰 상기 미보정 위상 변위들의개수가 제2 임계값보다 큰 경우 상기 제1 미보정 위상 변위를 보정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 주기신호 추정 장치는 상기 A/D 변환된 신호들을 오버샘플링(over sampling) 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 주기신호 추정 장치는상기 A/D 변환된 신호들의 샘플링율(sampling rate)을 가변적으로 설정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 일정 거리 떨어진 주기신호 추정 대상으로 신호를 송신하고, 상기 추정 대상으로부터 반사되는 신호를 이용하여 주기신호를 추정하는 방법이 제공된다. 상기 주기신호 추정 방법은 상기 반사되는 신호를 수신하는 단계, 상기 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리하는 단계, 상기 분리된 두 개의 신호를 이용하여 상기 주기 신호의 위상 변위를 추정하는 단계, 상기 추정된 위상 변위를 포함하여 시간축 상에서 연속하는 두 개의 위상 변위를 이용하여 상기 추정된 위상 변위를 보정하는 단계를 포함하여 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정하는 단계는 상기 연속하는 두 개의 위상 변위의 차를 이용하여 추정 왜곡을 보정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정하는 단계는 상기 연속하는 두 개의 위상 변위의 차를 의 정수배를 이용하여 추정 왜곡을 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 신호 추정부는 상기 위상 검출부에서 분리된 신호들을 각각 A/D 변환(analogue to digital conversion)한 후, 신호를 추정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 신호 추정부는 상기 A/D 변환된 두 개의 신호의 아크탄젠트(arctangent) 값을 이용하여 상기 주기 신호의 위상 변위를 계산하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는, 상기 보정된 위상 변위들의 평균값을 이용하여 상기 보정된 위상 변위들과 연속하는 제1 미보정 위상 변위를 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는, 상기 제1 미보정 위상 변위와 상기 보정된 위상 변위들의 평균값의 차이가 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 미보정 위상 변위를 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정부는 상기 보정된 위상 변위들의 평균값과 상기 제1 미보정 위상 변위에 연속하는 복수의 미보정된 위상 변위들을 각각 비교하여, 그 차이가 제1 임계값보다 큰 상기 미보정 위상 변위들의개수가 제2 임계값보다 큰 경우 상기 제1 미보정 위상 변위를 보정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 주기신호 추정 장치는 상기 A/D 변환된 신호들을 오버샘플링(over sampling) 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 주기신호 추정 장치는상기 A/D 변환된 신호들의 샘플링율(sampling rate)을 가변적으로 설정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 일정 거리 떨어진 주기신호 추정 대상으로 신호를 송신하고, 상기 추정 대상으로부터 반사되는 신호를 이용하여 주기신호를 추정하는 방법이 제공된다. 상기 주기신호 추정 방법은 상기 반사되는 신호를 수신하는 단계, 상기 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리하는 단계, 상기 분리된 두 개의 신호를 이용하여 상기 주기 신호의 위상 변위를 추정하는 단계, 상기 추정된 위상 변위를 포함하여 시간축 상에서 연속하는 두 개의 위상 변위를 이용하여 상기 추정된 위상 변위를 보정하는 단계를 포함하여 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정하는 단계는 상기 연속하는 두 개의 위상 변위의 차를 이용하여 추정 왜곡을 보정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 보정하는 단계는 상기 연속하는 두 개의 위상 변위의 차를
Figure pat00004
로 나눈 값으로부터 가장 가까운
Figure pat00005
의 정수배를 이용하여 추정 왜곡을 보정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 신호를 추정하는 단계는 상기 위상 검출부에서 분리된 신호들을 각각 A/D 변환(analogue to digital conversion)한 후, 신호를 추정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 신호를 추정하는 단계는 상기 A/D 변환된 두 개의 신호의 아크탄젠트(arctangent) 값을 이용하여 상기 주기 신호의 위상 변위를 계산하 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 신호를 보정하는 단계에서, 상기 보정된 위상 변위들의 평균값을 이용하여 상기 보정된 위상 변위들과 연속하는 제1 미보정 위상 변위를 보정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 추정 왜곡을 보정하는 단계에서, 상기 제1 미보정 위상 변위와 상기 보정된 위상 변위들의 차이가 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 제1 미보정 위상 변위를 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 추정 왜곡을 보정하는 단계에서 상기 보정된 위상 변위들의 평균값과 상기 제1 미보정 위상 변위에 연속하는 복수의 미보정된 위상 변위들을 각각 비교하여, 그 차이가 제1 임계값보다 큰 상기 미보정 위상 변위들의 갯수가 제2 임계값보다 큰 경우 상기 제1 미보정 위상 변위를 보정하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 주기신호 추정 방법은 상기 A/D 변환된 신호들을 오버샘플링(over sampling) 하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 상기 주기신호 추정 방법은 상기 A/D 변환된 신호들의 샘플링율(sampling rate)을 가변적으로 설정 하도록 구현될 수 있다.
본 발명에 따르면, 종래의 신호 추정 기법들에 비하여, 추정 왜곡이 감소한 개선된 신호 추정 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 신호의 SNR이 작을 때에도 정확한 추정 성능을 갖는 추정 알고리즘 기법을 제공할 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 CW 레이더를 이용하여 심폐신호를 측정하기 위한 측정방법의 일례를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일례에 따른 스펙트럼을 감지하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 추정 왜곡이 발생하는 원인들을 도시한다.
도 4는 전산 모의 실험을 통해 왜곡된 추정신호를 도시하였다.
도 5는 기존의 개선된 DACM(differentiate and cross multiply) 알고리즘의 계산 방법을 개략적으로 나타낸다.
도 6은 개선된 DACM 알고리즘에 의한 신호 추정과 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 추정의 성능을 비교하여 나타낸 것이다.
도 7은 개선된 DACM 알고리즘에 의한 신호 추정과 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 신호 추정의 성능을 비교하여 나타낸 것이다.
도 8 내지 도 10은 진폭 및 샘플링 주기에 따른 신호 추정의 결과값을 나타낸다.
도 11은 본 발명에 따른 주기신호 추정 장치의 구조를 도시한 블록도이다.
도 12는 본 발명에 따른 주기신호 추정 방법의 흐름을 도시한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부"등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이제 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태에 대하여 설명한다.
도 1은 CW 레이더를 이용하여 심폐신호를 측정하는 방법의 일례를 도시한다. 도 1을 참조하면, 정지한 목표물(no net velocity)에서 심폐운동에 의한 주기적인 움직임 x(t)를 검출하기 위해, CW 레이더의 송신기는 d0만큼 떨어져 있는 목표물에 단일 톤 신호를 송신하고 반사된 신호의 도플러 변화량을 추정하여 x(t)를 검출할 수 있다. x(t) 검출을 위해 송신기는 d0만큼 떨어져 있는 목표물로 수학식 1과 같은 단일 톤 신호를 송신한다.
Figure pat00006
수학식 1에서
Figure pat00007
는 발진기의 위상 노이즈를 나타내며, 랜덤 변수이다. f는 송신 주파수, c는 전파속도이며,
Figure pat00008
가 파장을 나타낼 때, x(t)에 의한 반사 신호의 위상 변화량은 수학식 2와 같다.
Figure pat00009
CW 레이더의 수신단에서는 수신 신호 R(t)와 국부 발진기 신호
Figure pat00010
를 믹서에서 혼합한 후 LPF를 거쳐 수학식 3의 기저대역 신호를 얻는다.
Figure pat00011
수학식 3에서
Figure pat00012
는 기저대역에서 수신신호의 진폭이고,
Figure pat00013
는 상수 위상 변이이며,
Figure pat00014
는 반사 표면에 의한 위상 변화이다.
Figure pat00015
는 잔여위상잡음이며,
Figure pat00016
는 잡음이다. 수학식 3의 B(t)부터 x(t)를 검출할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일례에 따른 직교 수신기(quadrature receiver)를 기반으로 한 주기신호 검출방법을 개략적으로 도시한다.
도 2를 참조하면, 국부 발진기를 두 갈래로 나누어 90°의 위상차를 갖는 두 개의 수신 체인을 가지고 있다. 두 갈래의 국부 발진기 수신 체인은 각각 수학식 4 및 수학식 5로 표현될 수 있다.
Figure pat00017
Figure pat00018
두 수신기의 기저대역 출력은 각각 수학식 6 및 수학식 7과 같다.
Figure pat00019
Figure pat00020
수학식 6 및 수학식 7의 I/Q 신호에 수학식 8과 같은 아크탄젠트(arctangent) 복조기법을 적용하면, 수학식 9와 같은 위상신호
Figure pat00021
를 수학식 8과 같이 추정 가능하다.
Figure pat00022
Figure pat00023
수학식 8에서
Figure pat00024
,
Figure pat00025
는 각각
Figure pat00026
,
Figure pat00027
를 A/D 변환(analogue to digital conversion)한 값이다. 수학식 9에서 상수 위상변위
Figure pat00028
는 CW 레이다와 피측정인 사이의 거리
Figure pat00029
의 추정 없이도 손쉽게 제거되므로, 추정된 위상변위
Figure pat00030
로부터
Figure pat00031
를 바로 얻을 수 있다.
상기와 같은 아크탄젠트(arctangent) 복조기법에 따르면, 작은 각 근사기법에 비해 정확하고 거리에 따른 널 지점(null point) 문제가 발생하지 않는다는 장점이 있다. 또한, 복조가 간단하고 주기신호의 진폭정보 추정이 목표물과의 거리와 관계없이 수신신호로부터 바로 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 주기신호의 모델링이 필요하지 않고, 원형신호의 복원이 가능하다.
하지만, 아크탄젠트(arctangent) 함수가 일대일 함수가 아니므로 추정신호가 왜곡되는 문제점이 있다. 추정신호 왜곡은 도 3과 같이 위상신호
Figure pat00032
가 아크탄젠트 함수의 치역
Figure pat00033
을 벗어나는 값을 가질 때 발생한다.
도 3은 아크탄젠트 복조기법에 의해 발생할 수 있는 추정왜곡의 예를 나타낸다. 도 3(a)는 실제 위상신호를 나타내고, 도 3(b)는 도 3(a)의 위상신호를 아크탄젠트 복조기법을 이용하여 추정한 위상 신호를 나타낸다.
도 3을 참조하면, 상기 복조기법에 의한 추정왜곡은 다음과 같은 두 가지 경우에 발생할 수 있다.
첫째, 도 3(a)의 case Ⅱ와 같이 신호의 상수 위상변위에 의한 DC 성분이
Figure pat00034
또는
Figure pat00035
근처의 값을 가질 때, 즉, 수학식 9에서
Figure pat00036
가
Figure pat00037
또는
Figure pat00038
근처의 값을 가질 때 도 3(b)의 case Ⅱ와 같은 추정왜곡이 발생할 수 있다.
둘째, 도 3(a)의 case Ⅲ 과 같이 주기신호
Figure pat00039
의 진폭이
Figure pat00040
보다 큰 경우에는 도 3(b)의 case Ⅲ 과 같이 보다 심각한 추정왜곡이 발생할 수 있다.
도 4는 아크탄젠트 복조기법에 의해 발생할 수 있는 추정왜곡의 다른 예를 나타낸다. 구체적으로, 주기신호
Figure pat00041
일 때, 잡음이 없는 이상적인 환경에서 수학식 9의 위상변화
Figure pat00042
를 아크탄젠트 복조기법을 이용하여 추정한 결과
Figure pat00043
를 나타낸다. 여기에서, R=4 이고,
Figure pat00044
이며,
Figure pat00045
는 측정 시작 시간 t=0 에서의 x(t)의 초기 위치를 나타내기 위한 랜덤 변수이다. 도 4를 참조하면, 주기신호
Figure pat00046
의 진폭이
Figure pat00047
보다 큰 경우에는, 잡음이 없는 이상적인 환경에서도 추정 왜곡이 심하게 발생함을 확인할 수 있다.
도 5는 기존의 개선된 DACM(differentiate and cross multiply) 알고리즘의 계산 방법을 개략적으로 나타낸다. 도 5를 참조하면, 기존의 개선된 DACM 알고리즘은 종래의 DACM 알고리즘에 누산기(accumulator)를 추가한 것이다. 상기 개선된 DACM 알고리즘은 수학식 10에 의해 계산될 수 있다.
Figure pat00048
상기 개선된 DACM 알고리즘은 상기 아크탄젠트 복조기법에 의한 추정왜곡의 문제점을 해결하였지만, 신호의 SNR(signal-to-noise ratio)이 작거나 잡음의 파워가 클 때 추정 왜곡이 발생하여 원 신호를 복원하기 어려운 단점이 있다.
도 4를 다시 참조하면, 잡음이 없는 이상적인 환경에서 아크탄젠트(arctangent) 복조기법에 의해 위상변화를 추정할 때, 이산 시간
Figure pat00049
에서 추정 왜곡이 발생하면
Figure pat00050
과
Figure pat00051
사이에는
Figure pat00052
의 정수배의 왜곡이 발생함을 확인할 수 있다.
본 발명에 따른 이하의 실시예들에서는 상기 왜곡 지점에서의 왜곡이 일정한 규칙을 갖는다는 점에서 착안하여, 추정 왜곡의 보정 성능이 개선된 새로운 추정 왜곡의 보정 기법을 제공한다.
(실시예 1)
본 실시예에 따르면, 아크탄젠트(arctangent) 복조기법에 의해 계산된 위상신호를 보정하여, 추정 왜곡을 보정할 수 있다. 여기서 상기 아크탄젠트 복조기법은 수학식 8에 의해 계산된 것일 수 있다.
수학식 11은 수학식 8에 의해 계산된 아크탄젠트(arctangent) 복조기법에 의해 계산된 위상신호를 보정하기 위한 식이다.
Figure pat00053
상기 수학식 11에서
Figure pat00054
는 아크탄젠트(arctangent) 복조기법에 의해 계산된 위상신호를 나타내고, round(a)는 a에 가장 가까운 정수를 나타낸다.
수학식 11에 의한 추정 왜곡 보정은 수신 신호가 잡음의 영향을 받는 일반적인 환경에서 다음과 같은 세 가지 경우에 잡음에 의한 보정 에러가 발생한다.
(CASE 1) 보정이 필요함에도 불구하고 보정을 하지 않는 경우
실제로는
Figure pat00055
에서 추정 왜곡이 발생하여
Figure pat00056
과
Figure pat00057
사이에
Figure pat00058
만큼의 보정이 필요함에도, 잡음의 영향으로 인해
Figure pat00059
이 되어 보정을 하지 않아도 되는 것으로 인식되어 보정 에러가 발생할 수 있다. 즉,
Figure pat00060
를 만족해야 보정을 하게 되는데 잡음에 의해
Figure pat00061
이 되어 보정을 하지 않는다.
(CASE 2) 보정이 필요하지 않음에도 불구하고 보정을 하는 경우
실제로는
Figure pat00062
과
Figure pat00063
간에 보정이 필요 없음에도, 잡음의 영향으로 인해
Figure pat00064
이 되어
Figure pat00065
를
Figure pat00066
만큼 보정을 하게 된다.
(CASE 3) 보정이 필요하지 않음에도 불구하고 보정을 하는 경우
잡음의 영향으로 인해 실제로 필요한 보정보다 더 많이 보정하거나 덜 보정하여 보정 에러가 발생할 수 있다. 예를 들어,
Figure pat00067
만큼의 보정이 필요함에도
Figure pat00068
만큼 보정하는 경우가 발생할 수 있다.
수학식 11의 실시예에 따른 보정은 잡음에 매우 강한 특성을 갖는다. 그 이유는, 상기 CASE 1과 CASE 2의 보정 에러는
Figure pat00069
과
Figure pat00070
사이의 거리가 잡음에 의해
Figure pat00071
이상 변하는 경우에만 발생 한다. 또한, CASE 3의 보정 에러는
Figure pat00072
과
Figure pat00073
사이의 거리가 잡음에 의해
Figure pat00074
이상 변하는 경우에만 발생한다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 보정은 잡음의 영향으로 에러가 발생할 확률이 매우 낮다.
도 6은 개선된 DACM 알고리즘에 의한 신호 추정과 수학식 11의 실시예에 따른 신호 추정의 성능을 비교하여 나타낸 것이다. 도 6(a)는 개선된 DACM 알고리즘에 의한 신호 추정 성능을 나타내고, 도 6(b)는 수학식 11의 실시예에 따른 신호 추정 성능을 나타낸다. 도 6(b)의 신호 추정에서 SNR=-15dB,
Figure pat00075
, R=4,
Figure pat00076
,
Figure pat00077
로 설정되었다. 도 6을 참조하면, DACM 알고리즘에 의한 신호 추정에 비해 수학식 11의 실시예의 신호 추정이 원신호에 훨씬 가까움을 확인할 수 있다. 성능 측정 결과, DACM의 평균제곱오차(mean square error)는 742.2469임에 비해서, 수학식 11에 따른 실시예의 평균제곱오차는 12.1148로 크게 개선되었다.
(실시예 2)
본 실시예에 따르면, 이미 보정된 샘플이 존재하는 경우, 이미 보정된 샘플의 평균을 이용하여 추정 신호의 보정 에러를 보다 줄일 수 있다. 여기서, 보정된 샘플은 실시예 1에 의해 보정된 것일 수 있다.
수학식 12는 이미 보정된 샘플의 평균을 이용하여 잡음에 의한 에러를 보정하기 위한 식이다.
Figure pat00078
수학식 12에서
Figure pat00079
는 현재 보정하고자 하는 샘플을 나타낸다. 수학식 12의 알고리즘은 보정된 신호의 샘플에 평균을 취하면 잡음에 의한 영향이 스무딩(smoothing)되기 때문에, 이미 보정한
Figure pat00080
개의 샘플
Figure pat00081
의 평균
Figure pat00082
과 새로 보정할 샘플
Figure pat00083
과의 거리를 비교하여 보정한다. 따라서,
Figure pat00084
과
Figure pat00085
의 거리를 비교하는 수학식 11에 의한 보정에 비해 잡음에 의한 영향이 완화된다.
하지만, 상기와 같이 평균을 취하여 잡음의 영향을 줄이는 방법은 새로 보정할 샘플에는 사용할 수 없다. 왜냐하면, 보정되지 않은 샘플들에는 왜곡이 존재할 수 있는데, 왜곡된 샘플과 왜곡되지 않은 샘플을 평균할 경우, 보정 에러가 발생할 수 있기 때문이다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따르면 새로 보정할 샘플의 잡음에 의한 영향을 줄이기 위하여 다음의 순서에 의하여 보정 여부를.판단하여 보정한다.
1)단계 1 -
Figure pat00086
을 수학식 12의 알고리즘으로 보정한 결과가
Figure pat00087
이면 보정하지 않는다.
2)단계 2 -
Figure pat00088
을 수학식 12의 알고리즘으로 보정한 결과가
Figure pat00089
이면 다음을 추가로 비교하여 보정여부를 결정함:
Figure pat00090
을 각각 수학식 12의 알고리즘으로 보정한 결과
Figure pat00091
,
Figure pat00092
인 개수가
Figure pat00093
이상이면
Figure pat00094
를 수학식 12를 이용하여 보정함.
Figure pat00095
이하이면 보정하지 않음.
3)상기와 같은 판단 기법은 추정 신호를 보정할 필요가 없음에도 불구하고 보정하는, 보정에러를 줄일 수 있다.
도 7은 개선된 DACM 알고리즘에 의한 신호 추정과 수학식 12의 실시예에 따른 신호 추정의 성능을 비교하여 나타낸 것이다. 도 7(a)는 기존의 개선된 DACM 알고리즘에 의한 신호 추정 성능을 나타내고, 도 7(b)는 수학식 12의 실시예에 따른 신호 추정 성능을 나타낸다. 도 7(b)의 신호 추정에서 SNR=-20dB,
Figure pat00096
, , R=4,
Figure pat00097
,
Figure pat00098
로 설정되었다. 도 7을 참조하면, DACM 알고리즘에 의한 신호 추정에 비해 수학식 12의 실시예에 따른 신호 추정이 원신호에 훨씬 가까움을 확인할 수 있다. 성능 측정 결과, 개선된 DACM의 평균제곱오차(mean square error)는 11359임에 비해서, 알고리즘 1에 의한 실시예의 평균제곱오차는 8.0745로 크게 개선되었다. 도 6과 도 7을 비교하여 참조하면, 수학식 12 및 알고리즘 1의 실시예에 따른 신호 추정은 수학식 11의 실시예에 따른 신호 추정에 비해 성능이 개선되었음을 확인할 수 있다.
(실시예 3)
본 실시예에 따르면, 신호의 진폭이 크고 잡음이 큰 경우 보정 에러의 확률을 줄이기 위한 방법이 제공된다. 상기 목적을 위하여 중첩 왜곡을 피하기 위한 샘플링 속도보다 더 빠르게 오버샘플링(oversampling)하도록 할 수 있다.
신호의 진폭이 커질수록 위상변화
Figure pat00099
와
Figure pat00100
의 간격이 넓어지기 때문에, 아크탄젠트 기법을 사용하여 추정한
Figure pat00101
과
Figure pat00102
의 간격 역시 넓어진다.
샘플 간 간격이 넓어지면 추정 왜곡 보정 시 잡음에 더 민감해지기 때문에, 사용한 보정 알고리즘에 관계 없이 보정 에러 확률은 커지게 된다. 따라서, 신호의 진폭이 크고 잡음이 클 때, 보정 에러 확률을 줄이기 위해 오버샘플링(oversampling)하도록 설정할 수 있다.
도 8 내지 도 10은 진폭 및 샘플링 주기에 따른 신호 추정의 결과값을 나타낸다.
도 8은
Figure pat00103
의 진폭이
Figure pat00104
이고 샘플링 주기가
Figure pat00105
[s]일 때, 잡음이 없는 이상적인 환경에서 아크탄젠트 복조기법에 의한 추정 위상신호
Figure pat00106
를 추정한 결과를 나타낸다. 도 8의 신호 추정에서
Figure pat00107
, R=4m,
Figure pat00108
,
Figure pat00109
로 설정되었다.
도 9는
Figure pat00110
의 진폭이
Figure pat00111
이고 샘플링 주기가
Figure pat00112
[s] 일 때, 잡음이 없는 이상적인 환경에서 아크탄젠트 복조기법에 의한 추정 위상신호
Figure pat00113
를 추정한 결과를 나타낸다. 도 9의 신호 추정에서
Figure pat00114
, R=4m,
Figure pat00115
,
Figure pat00116
로 설정되었다.
도 10은
Figure pat00117
의 진폭이
Figure pat00118
이고 샘플링 주기가
Figure pat00119
[s] 일 때, 잡음이 없는 이상적인 환경에서 아크탄젠트 복조기법에 의한 추정 위상신호
Figure pat00120
를 추정한 결과를 나타낸다. 도 10의 신호 추정에서
Figure pat00121
, R=4m,
Figure pat00122
,
Figure pat00123
로 설정되었다.
도 8과 도 9를 비교하여 참조하면,
Figure pat00124
의 진폭이
Figure pat00125
인 도 9의 실시예는
Figure pat00126
의 간격이
Figure pat00127
인 도 8의 실시예에 비해 샘플간의 간격이 더 넓은 것을 확인할 수 있다.
도 9와 도 10을 비교하여 참조하면, 샘플링 간격이
Figure pat00128
에서
Figure pat00129
로 줄어들면 각 샘플간의 간격 역시 보다 가까워지는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 신호의 진폭이 크고 잡음이 큰 환경에서는 오버샘플링을 하도록 설정된다면 보정 에러가 감소함을 확인할 수 있다.
샘플링률(sampling rate)은 비용 및 복잡도의 측면에서 민감할 수 있기 때문에, 추정하고자 하는 신호의 특징과 잡음의 크기 등을 고려하여 가변적으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 잡음의 크기가 크지 않은 경우에는 중첩에 의한 왜곡이 발생하지 않도록 최소한의 샘플링만을 할 수 있고, 신호의 진폭 또는 잡음의 파워가 최소 샘플링 속도와 비교하여 상대적으로 큰 경우, 오버샘플링을 하도록 설정될 수 있다.
도 11은 본 발명에 따른 주기신호 추정 장치의 구조를 도시한 블록도이다.
도 11을 참조하면, 주기신호 추정 장치(1100)는 수신부(1110), 위상 검출부(1130), 신호 추정부(1150), 보정부(1170)를 포함한다.
수신부(1110)는 주기 신호를 추정하고자 하는 목표물로부터 신호를 수신한다. 상기 목표물로부터 수신되는 신호는 CW 레이더를 이용하여 목표물에 단일 톤 신호를 송신하고, 목표물로부터 반사되는 신호일 수 있다. 따라서, 도시되지는 않았지만, 주기신호 추정 장치(1100)는 송신부(1115)를 더 포함할 수 있다.
위상 검출부(1130)는 수신부(1110)로부터 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리한다. 분리된 두 개의 신호는 각각 수학식 5와 같은 신호를 가질 수 있다.
신호 추정부(1150)는 위상 검출부(1130)로부터 분리된 두 개의 신호를 기반으로 신호를 추정한다. 신호 추정은 두 개의 신호
Figure pat00130
및
Figure pat00131
를 A/D 변환한 후, 수학식 6과 같은 아크탄젠트(arctangent) 함수를 취하여 추정할 수 있다.
보정부(1170)는 신호 추정부(1150)에서 추정된 신호의 추정 왜곡을 보정한다. 신호의 추정 왜곡을 보정하는 방법은 전술된 실시예 1 내지 실시예 3의 방법에 따를 수 있다.
도 12는 본 발명에 따른 주기신호 추정 방법의 흐름을 도시한다.
도 12를 참조하면, 먼저 주기신호 추정 장치(1100)는 주기 신호를 추정하고자 하는 목표물로부터 신호를 수신한다(S1210). 상기 목표물로부터 수신되는 신호는 CW 레이더를 이용하여 목표물에 단일 톤 신호를 송신하고, 목표물로부터 반사되는 신호일 수 있다. 따라서, 도시되지는 않았지만, 목표물로부터 신호를 수신하기에 앞서, 목표물에 단일 톤 신호를 송신하는 단계(S1205)를 더 포함할 수 있다.
목표물로부터 신호가 수신되면, 주기신호 추정 장치(1100)는 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리한다(S1230). 분리된 두 개의 신호는 각각 수학식 5와 같은 신호를 가질 수 있다.
신호가 분리되면, 주기신호 추정 장치(1100)는 단계 S1230에서 분리된 두 개의 신호를 기반으로 신호를 추정한다(S1250). 신호 추정은 두 개의 신호
Figure pat00132
및
Figure pat00133
를 A/D 변환한 후, 수학식 8과 같은 아크탄젠트(arctangent) 함수를 취하여 추정할 수 있다.
마지막으로, 주기신호 추정 장치(1100)는 단계 S1250에서 추정된 신호의 추정 왜곡을 보정한다(S1270). 신호의 추정 왜곡을 보정하는 방법은 전술된 실시예 1 내지 실시예 3의 방법에 따를 수 있다.
본 발명에 따르면, 종래의 신호 추정 기법들에 비하여, 추정 왜곡이 감소한 개선된 신호 추정 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
또한, 신호의 SNR이 작을 때에도 정확한 추정 성능을 갖는 추정 알고리즘 기법을 제공할 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 일정 거리 떨어진 주기신호 추정 대상으로 신호를 송신하고, 상기 추정 대상으로부터 반사되는 신호를 이용하여 주기신호를 추정하는 장치에 있어서,
    상기 반사되는 신호를 수신하는 수신부;
    상기 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리하는 위상 검출부;
    상기 위상 검출부에서 분리된 두 개의 신호를 이용하여 상기 주기신호의 제1 위상 변위를 추정하는 신호 추정부; 및
    상기 제1 위상 변위에 앞서 추정된 위상 변위가 존재하는 경우, 상기 제1 위상 변위에 연속하며 상기 제1 위상 변위에 앞서 추정된, 제2 위상 변위를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 보정부
    를 포함하는 주기신호 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 보정부는 상기 제1 위상 변위와 상기 제2 위상 변위의 변위 차를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 보정부는 상기 제1 위상 변위와 상기 제2 위상 변위의 변위 차를
    Figure pat00134
    로 나눈 값으로부터 가장 가까운
    Figure pat00135
    의 정수배를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 신호 추정부는 상기 위상 검출부에서 분리된 신호들을 각각 A/D 변환(analogue to digital conversion)한 후, 신호를 추정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  5. 제2항에 있어서, 상기 신호 추정부는 상기 A/D 변환에 의해 생성된 두 개의 신호의 아크탄젠트(arctangent) 값을 이용하여 상기 주기 신호의 위상 변위를 계산하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 보정부는, 상기 제1 위상 변위에 앞서 추정된 복수의 위상 변위가 존재하는 경우, 상기 복수의 위상 변위들의 평균값을 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 보정부는, 상기 제1 위상 변위와 상기 평균값 사이의 변위 차를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  8. 제7항에 있어서, 상기 보정부는 상기 제1 위상 변위와 상기 평균값 사이의 변위 차를
    Figure pat00136
    로 나눈 값으로부터 가장 가까운
    Figure pat00137
    의 정수배를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치. .
  9. 제4항에 있어서, 상기 주기신호 추정 장치는 상기 A/D 변환된 신호들을 오버샘플링(over sampling)하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  10. 제4항에 있어서, 상기 주기신호 추정 장치는 상기 A/D 변환된 신호들의 샘플링율(sampling rate)을 가변적으로 설정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 장치.
  11. 일정 거리 떨어진 주기신호 추정 대상으로 신호를 송신하고, 상기 추정 대상으로부터 반사되는 신호를 이용하여 주기신호를 추정하는 방법에 있어서,
    상기 반사되는 신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 신호를 90도의 위상차를 갖는 두 개의 신호로 분리하는 단계;
    상기 분리된 두 개의 신호를 이용하여 상기 주기 신호의 제1 위상 변위를 추정하는 단계;
    상기 제1 위상 변위에 앞서 추정된 위상 변위가 존재하는 경우, 상기 제1 위상 변위에 연속하며 상기 제1 위상 변위에 앞서 추정된, 제2 위상 변위를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 단계
    를 포함하는 주기신호 추정 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 제1 위상 변위를 보정하는 단계는 제1 위상 변위와 상기 제2 위상 변위의 변위 차를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 보정하는 단계는 상기 제1 위상 변위와 상기 제2 위상 변위의 변위 차를
    Figure pat00138
    로 나눈 값으로부터 가장 가까운
    Figure pat00139
    의 정수배를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  14. 제11항에 있어서, 상기 신호를 추정하는 단계는 상기 위상 검출부에서 분리된 신호들을 각각 A/D 변환(analogue to digital conversion)한 후, 신호를 추정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  15. 제11항에 있어서, 상기 신호를 추정하는 단계는 상기 A/D 변환에 의해 생성된 두 개의 신호의 아크탄젠트(arctangent) 값을 이용하여 상기 주기 신호의 위상 변위를 계산하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  16. 제11항에 있어서, 상기 신호를 보정하는 단계에서, 상기 제1 위상 변위에 앞서 추정된 복수의 위상 변위가 존재하는 경우, 상기 복수의 위상 변위들의 평균값을 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 추정 왜곡을 보정하는 단계는, 상기 제1 위상 변위와 상기 평균값 사이의 변위 차를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  18. 제17항에 있어서, 상기 추정 왜곡을 보정하는 단계는, 상기 제1 위상 변위와 상기 평균값 사이의 변위 차를
    Figure pat00140
    로 나눈 값으로부터 가장 가까운
    Figure pat00141
    의 정수배를 이용하여 상기 제1 위상 변위를 보정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  19. 제14항에 있어서, 상기 주기신호 추정 방법은 상기 A/D 변환된 신호들을 오버샘플링(over sampling)하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.
  20. 제14항에 있어서, 상기 주기신호 추정 방법은 상기 A/D 변환된 신호들의 샘플링율(sampling rate)을 가변적으로 설정하는 것을 특징으로 하는 주기신호 추정 방법.




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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20190090610A (ko) * 2018-01-25 2019-08-02 한국과학기술원 차동위상 레이더 생체신호 검출 장치 및 방법

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