초 분해능 지연시간 추정을 위한 점근적 최소 분산 기반의 희박 신호 알고리즘 (An Asymptotic Minimum Variance-Based Sparse Signal Algorithm for Super-Resolution Time Delay Estimation)

서지정보

· 발행기관 : 대한전자공학회
· 수록지 정보 : 전자공학회논문지 / 55권 / 4호 / 79 ~ 86페이지
· 저자명 : 박형래

초록

본 논문에서는 초 분해능 지연시간 추정을 위한 점근적 최소 분산 기반의 희박신호 재생 알고리즘을 제안하고 ISO/IEC 24730-2.1 실시간 위치추적시스템에 적용하여 여러 가지 환경에서 성능을 분석한다. 대역확산 신호에 대한 기존의 상관 방식은 인접 신호들 사이의 지연 시간의 차이가 한 PN 칩 이내일 경우 성능이 급격히 저하되며 성능을 보다 향상시키기 위해 상관기 출력에 대한 추가적인 프로세싱이 필요하다. 최근 들어 희박신호 재생 기법들이 도래각 추정 분야에서 각광을 받고 있으며 이 중, 점근적 최소 분산 기반의 SAMV 기법은 ML 기법과 비슷한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SAMV 기반의 초 분해능 지연시간 추정 알고리즘을 제안하고 기존의 대표적인 SPICE 및 SPICE+ 기법과 성능을 비교, 분석한다. 성능 분석 결과, SAMV 기법이 SPICE나 SPICE+ 기법에 비해 신호의 상관도에 관계없이 대부분의 환경에서 우수한 성능을 나타내었으며 지연 시간의 차이가 작아짐에 따라 기법 간의 성능 격차가 더욱 커짐을 알 수 있었다.

영어초록

In this paper, an asymptotic minimum variance-based sparse signal representation algorithm is proposed for super-resolution time delay estimation and its performance is evaluated in various environments in application to the ISO/IEC 24730-2.1 real-time locating system. The performance of the existing correlation method for spread spectrum signals degrades seriously in the case where the time difference between the adjacent signals is less than approximately a pseudo-random noise (PN) chip duration and further processing is necessary for the correlation output samples to enhance estimation performance. Recently, sparse signal reconstruction approaches attract much interests in direction-of-arrival (DOA) estimation, among which sparse asymptotic minimum variance (SAMV) is known to provide high performance close to that of the maximum-likelihood (ML) estimator. In this paper, a super-resolution time delay estimation algorithm based on SAMV is proposed and its performance is compared with those of sparse iterative covariance-based estimation (SPICE) and SPICE+ in various environments. Performance evaluations show that SAMV provides better performance than SPICE and SPICE+ in most scenarios regardless of the signal correlation and that their performance differences become larger as the signals are closely spaced.

참고자료

· 없음