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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 73 - 83 (11page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2020.57.4.73
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블라인드 적응 빔형성 알고리즘인 multi-target least-squares constant modulus algorithm (MT-LSCMA)은 높은 파워의 간섭신호가 존재하는 환경에서 진폭이 일정한 burst 신호를 탐지하고 간섭신호와 분리하여 획득할 수 있다. 하지만, burst 신호가 기존신호의 입사각에 근접한 각도로 수신되거나 burst 신호의 진폭이 일정하지 않은 상황에서는 MT-LSCMA의 빔형성기들에서 불필요한 정렬이 발생하여 burst 신호를 안정적으로 획득하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 dominant mode prediction (DMP)의 탐지 결과와 정렬 조건을 활용한 MT-LSCMA의 정렬 및 분류 알고리즘을 제안한다. 모의실험을 통해 앞서 언급한 상황에서 제안된 정렬 및 분류 알고리즘을 적용한 MT-LSCMA가 안정적으로 burst 신호를 획득하는 것을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. MT-LSCMA
Ⅲ. 강건한 정렬 및 분류 알고리즘
Ⅳ. 모의 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Brian G. Agee / 1989 / Blind separation and capture of communication signals using a multitarget constant modulus beamformer / IEEE Military Communications Conference, 'Bridging the Gap. Interoperability, Survivability, Security'
Brian G. Agee / 2013 / A generalized framework for development of partially-updated signal and parameter estimation algorithms based on subspace optimization constraints / Signals Systems and Computers 2013Asilomar Conference on :205~212
Yosuke Fujino / 2007 / A Subspace Estimation Method Based on Eigenvalue Decomposition for Multi-Target Constant Modulus Algorithm / Wireless Communications and Networking Conference 2007.WCNC 2007 :1231~1235
Amir Adler / 2018 / Constant Modulus Beamforming Via Low-Rank Approximation / Statistical Signal Processing Workshop (SSP) 2018IEEE :776~780
Yubin Chen / 2000 / Performance of multi-hop packet radio networks with mobile adaptive antennas / Vehicular Technology Conference Proceedings 2000. VTC 2000-Spring Tokyo. 2000IEEE 51st 2:1318~1322
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