본 논문에서는 이동하는 광대역 음원의 위치추정에 적합한 높은 분해능을 가지는 광대역LPA (local polynomial approximation) 빔형성기법을 제안한다. 제안한 기법은 여러 개의 데이터 단편으로부터 구하는 공분산행렬 대신, 하나의 데이터 단편의 여러 개 주파수 성분으로부터 얻은 조향 공분산행렬을 이용하는 STMV(steered minimum variance) 기법을 LPA 빔형성기법에 적용하였다. STMV 기법의 센서가중벡터를 이용하여 LPA 가격함수를 구성하였으며 이를 최대화 시키는 방위각과 각속도를 2차원 탐색을 통하여 추정함으로써 높은 방위각 분해능을 가지도록 하였다. 모의신호와 실제 해상 실험 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석 하였다
This paper presents a wideband LPA (local polynomial approximation) beamforming algorithm that is appropriate for wideband moving sources. The Proposed wideband LPA algorithm adopts STMV (steered minimum variance) method that utilizes a steered covariance matrix obtained from multiple frequency components in one data snapshot, instead of multiple data snapshots in one frequency bin. The wideband LPA cost function is formed using STMV weight vector. The Proposed algorithm searches for the instantaneous DOA and angular velocity that maximize the wideband LPA cost function. resulting in a higher resolution performance than that of a DS LPA beamforming algorithm. Several simulations using artificial data and sea trial data are used to demonstrate the performance of the Proposed algorithm.
