재머의 크기가 변하는 환경에서의 억제 알고리즘 연구

윤호준; 이강인; 정용식

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤호준 (광운대학교) 이강인 (광운대학교) 정용식 (광운대학교)

저널정보: 대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제2호

발행연도: 2018.2

수록면: 239 - 247 (9page)

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Adaptive Beamforming (ABF) algorithm, which is a typical jammer suppression algorithm, guarantees the performance on the assumption that the jamming characteristics of the TDS (Training Data Sample) are stationary, which are obtained immediately before and after transmitting the pulse signal. Therefore, effective jammer suppression can not be expected when the jamming characteristics are non-stationary. In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm, of which power spectrum fluctuates fast. In this case, we assume that the location of the jammer station is fixed during the processing time. By applying the MPM (Matrix Pencil Method) to the jamming signal in TDS, we can estimate jammer parameters such as power and incident angle, of which the power will vary fast in time or range bins after TDS. Though we assume that the jammer station is fixed, the estimated jammer’s incident angle has an error due to the noise, which degrades the performance of the jammer suppression as the jammer power increases fast. Therefore, the jammer’s incident angle should be re-estimated at each range bin after TDS. By using the re-estimated jammer’s incident angle, we can construct new covariance matrix under the non-stationary jamming environment. Then, the optimum weight for the jammer suppression is obtained by inversing matrix estimation method based on the matrix projection with the estimated jammer parameters as variables.
To verify the performance of the proposed algorithm, the SINR (signal-to-interference plus noise ratio) loss of the proposed algorithm is compared with that of the conventional ABF algorithm.

#Non-stationary jammer #Jammer suppression #ABF (Adaptive Beamforming) #MPM (Matrix Pencil Method)

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Wirth, Wulf-Dieter. Radar techniques using array antennas. Vol. 10. IET, 2001. Skolnik, Merrill I. Introduction to radar. Radar Handbook 2 (1962). Stimson, George W. Introduction to airborne radar. SciTech Pub., 1998. Song, H., et al. Null broadening with snapshot-deficient covariance matrices in passive sonar. IEEE journal of Oceanic Engineering 28.2 (2003): 250-261. Frenkel, Daan, and Berend Smit. Understanding molecular simulation: from algorithms to applications. Vol. 1. Academic press Library in Signal Processing, 2001.

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