Duvall 구조에 기초하여 코히런트(coherent), 인코히런트(incoherent) 간섭을 제거하는 효율적인 적응 빔 형성방법을 제시한다. 하나의 상관벡터를 이용하는 기존방식과 달리, 제안된 방법에서는 여러 개의 상관벡터를 이용하여 가중벡터의 차원을 크게 한다. 가중벡터 차원의 증가로 빔 형성기의 SINR(signal-to-interference plus noise ratio) 성능을 개선할 수 있으며, 더 많은 간섭을 제거 할 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 기존방식에 비해 빠른 수렴특성, 우수한 정상상태(steady-state)에서의 SINR 성능을 보여준다.
This paper presents a Duvall-structure-based adaptive beamforming method which efficiently cancels coherent and incoherent interferences. The proposed method exploits several correlation vectors to increase the dimension of the weight vector, compared to the existing method which uses a single correlation vector only. The increased dimension of the weight vector leads to an improvement in the signal-to-interference plus noise ratio (SINR) performance. Moreover, the proposed method can suppress more interferences than the existing one. Simulation shows that the former is superior to the latter in terms of the steady-state and transient responses.
