UCERSS (Unit Circle Eigendecomposition Rational Signal Subspace) 알고리듬은 MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬을 2차원으로 확장하여 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정해 왔다. 이 논문의 목적은 신호대잡음비가 아주 낮은 경우에도 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정할 수 있도록 UCERSS 알고리듬을 개선하는데 있다. 잡음 성분을 술이기 위해 covariance difference 행렬을 이용한 ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique) 알고리듬을 UCERSS 알고리듬과 결합하여 2차원으로 확장시킨 wide band ESPRIT 알고리듬을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제시된 알고리듬의 성능을 UCERSS 알고리듬의 성능과 비교하여 제시된 알고리듬의 성능이 우수함을 보였다.
The UCERSS (Unit Circle Eigendecomposition Rational Signal Subspace) algorithm has extended MUSIC (MUltiple Signal Classification ) by using eigendecomposition on the unit circle in order to estimate incident angles of multiple wide band signals. The purpose of this thesis is to further extend the UCERSS to be able to estimate the direction of arrivals of multiple wide band signals in very low SNR . The wide band ESPRIT (Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique) uses covariance difference matrices to reduce noise components. In this paper the wide band ESPRIT which combines the ideas of UCERSS and ESPRIT Is proposed. Computer simulation results Indicate that the performances of the proposed approaches are superior to those of the UCERSS in very low SNR.
