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During operation of a cellular system, unexpected growth of traffic may develop in various regions, create traffic congestion. Among many methods to solve problem of large blocking probability, dynamic cell sectoring using smart array antenna is specially interested. In this paper, we investigate the relationship between antenna parameters (main beamwidth, sidelobe attenuation...) and blocking probability of multibeam CDMA system under the presence of hotbeam. From that, we consider deployment sectoring dynamically based on Generalized Sidelobe Canceller (GSC) structure to get blocking probability below 1%. In addition, we consider the way to decrease the complexity of array antenna using sparse array.

The excitations and locations of sensors in the non-uniformly spaced array affect the array performance such as sidelobe level and spatial resolution. Consequently, finding the optimal excitation coefficients and sensor positions of the array to produce a desired beam pattern with the smallest number of sensors is of great importance in practice. With the aim of reducing the number of the sensors in a linear antenna array, a novel method based on ℓp (0<p<1) norm minimization for optimizing both excitation coefficients and sensor locations of the array is proposed. Compared with the reweighted ℓ1 norm minimization (IRWL1) method, the proposed method can reduce more array sensors by optimizing the objective functions that include the measurements of peak sidelobe level (PSL) and array sparsity denoted by the ℓp norm of excitations. Numerical experiments have proved the effectiveness and advantages of the proposed method in the reduction of the number of the sensors of the linear antenna array.

A 3D ultrasound image is desired in many medical examinations. However, the implementation of a 2D array, which is needed for a 3D image, is challenging with respect to fabrication, interconnection and cabling. A 2D sparse array, which needs fewer elements than a dense array, is a realistic way to achieve 3D images. Because the number of ways the elements can be placed in an array is extremely large, a method for optimizing the array configuration is needed. Previous research placed the target point far from the transducer array, making it impossible to optimize the array in the operating range. In our study, we focused on optimizing a 2D sparse array transducer for 3D imaging by using a simulated annealing method. We compared the far-field optimization method with the near-field optimization method by analyzing a point-spread function (PSF). The resolution of the optimized sparse array is comparable to that of the dense array.

Spaceborne sparse array radar for ground moving targets indication (GMTI) has outstanding advantage over full array radar for constructing ultra-large aperture. Rapid development of millimeter wave (MMW) technology make it possible for realizing MMW GMTI radar, which is much more sensitive to slow moving ground target. The paper presented the system model of a multi-carrier frequency sparse array MMW radar as well as preliminary simulation results, which showed future application of the system is very promising.

Efficient neural circuit reconstruction requires sufficient lateral and axial resolution to resolve individual synapses and map a large enough volume of brain tissue to reveal the molecular identity and origin of these synapses. Sparse circuit reconstruction using array tomography meets many of these requirements but also has some limitations. In this minireview, the advantages and disadvantages of applicable imaging techniques will be discussed.

공기중 초음파 측정은 각종 기계 설비류의 이상 발생 예방 활동으로 산업계에서 사용되고 있다. 최근에는 다수의 초음파 센서 배열을 이용하여 설비의 이상 발생 위치를 찾을 수 있는 공기중 초음파 영상화 기법의 활용이 증가하고 있다. 초음파 음원의 위치를 가시화하기 위해 센서 별 위상 차이를 이용하는 빔형성법이 사용된다. 2차원 평면에 분포된 초음파 센서 배열을 이용해 3차원 공간에서 빔형성 파워 분포를 구할 수 있다. 본 논문에서는 관심 파장보다 크기가 큰 초음파 센서로 구성된 랜덤 희소배열(random sparse array)을 사용하고, 초음파 배열이 분포한 평면으로부터 일정한 거리만큼 떨어진 평행한 평면 내에서의 빔형성 파워 분포를 통해서 음원의 위치를 보여주는 영상화 기법을 구현하고자 한다. 기존의 빔형성법은 사용 하는 배열 센서의 개수와 그에 따른 구경의 크기 등에 의해 공간 해상도가 제한될 수 밖에 없다. 본 연구에서는 배열이 가지는 기하학적 제약을 극복할 수 있는 방법으로 기능성 빔형성법을 적용하여 고해상도 초음파 영상화 기법을 구현하였다. 기능성 빔형성법은 수학적으로 일반화된 형태의 빔형성법으로 표현가능하고, 기존의 빔형성법을 통해 얻어진 영상에서 주엽의 폭과 부엽의 크기를 저감시키는 역할을 하여 고해상도 영상화를 얻을 수 있는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법에 의한 영상화 성능을 관찰한 결과, 초음파 희소배열을 이용하여 공기중 초음파 음원의 해상도 증대가 성공적으로 구현됨을 확인할 수 있었다.

Ultrasound in the air is widely used in industry as a measurement technique to prevent abnormalities in the machinery. Recently, the use of airborne ultrasound imaging techniques, which can find the location of abnormalities using an array transducers, is increasing. A beamforming method that uses the phase difference for each sensor is used to visualize the location of the ultrasonic sound source. We exploit a random sparse ultrasonic array and obtain beamforming power distribution on the source in a certain distance away from the array. Conventional beamforming methods inevitably have limited spatial resolution depending on the number of sensors used and the aperture size. A high-resolution ultrasound imaging technique was implemented by applying functional beamforming as a method to overcome the geometric constraints of the array. The functional beamforming method can be expressed as a generalized beam forming method mathematically, and has the advantage of being able to obtain high-resolution imaging by reducing main-lobe width and side lobes. As a result of observation through computer simulation, it was verified that the resolution of the ultrasonic source in the air was successfully increased by functional beamforming using the ultrasonic sparse array.

배열의 설계주파수보다 높은 주파수의 표적신호가 수신되는 경우 공간 에일리어싱에 의해 빔형성에 모호성이 발생한다. 이를 극복하기 위해 Abadi가 차주파수 빔형성 기법을 제안하였다. 하지만 차주파수 빔형성 기법은 차주파수의 값에 따라 최소한의 대역폭이 필요한 제약조건이 있다. 본 논문에서는 주파수-파수 스펙트럼의 특성과 라돈변환을 이용하여 공간 에일리어싱이 발생하는 표적신호의 방위를 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대역을 가지는 신호의 주파수 대역 내에서 방위추정의 모호성은 발생하지 않고, 표적의 방위를 추정할 수 있다. 하지만 대역을 가지는 신호에만 적용이 가능한 제약조건이 있다. 광대역 신호에 대해 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 구현하고, 이를 SAVEX15 (Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015)의 딱총새우 소음신호를 이용하여 차주파수 빔형성 기법의 결과와 비교 검증하였다.

When an array receives a signal with a frequency higher than the design frequency, there is an ambiguity in beamforming due to spatial aliasing. In order to overcome this problem, Abadi proposed frequency-difference beamforming. However, there is a constraint that the minimum frequency bandwidth is required according to the value of the difference frequency. In this paper, we propose a method to find the direction of the target signal with spatial aliasing based on the frequency-wavenumber spectrum combined with Radon transform. The proposed method can estimate the direction of the target without ambiguities when the signal has nonnegligible bandwidth. We tested the algorithm by simulating a broadband signal and verified the results with the frequency-difference beamforming method using SAVEX15 (Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015)'s shrimp noise data.

본 연구에서는 수중 희소배열 센서의 구조를 최적설계하기 위한 새로운 방안을 개발하였다. 본 연구의 목적은 전체 배열센서와 대등한 성능을 가지는 희소 배열센서의 구조를 설계하는 것이다. 우선 희소 평면배열 센서의 지향계수를 배열 구조변수들의 함수로 유도하였다. 유도된 식을 사용하여 희소 배열센서 구성 소자의 개수와 위치를 최적화함으로써 그 성능이 전체 배열 센서의 성능과 대등하도록 희소배열 센서의 구조를 설계하였다. 설계된 희소 배열센서는 최대 부엽 레벨과 주엽의 빔폭 면에서 전체 배열 센서와 대등한 빔 패턴을 보였는데, 이로써 본 연구의 최적설계 기법의 효용성이 확인되었다. 나아가 수식에 의한 빔 패턴 해석 결과의 타당성은 최적화된 희소배열 구조에 대한 유한요소해석 결과와 비교함으로써 검증하였다.

In this study, a new design method is developed to optimize the structure of an underwater sparse array sensor. The purpose of this research is to design the structure of a sparse array that has the performance equivalent to a fully sampled array. The directional factor of a sparse planar array is derived as a function of the structural parameters of the array. With the derived equation, the structure of the sparse array sensor is designed to have the performance equivalent to that of the fully array sensor through structural optimization of the number and location of transmitting and receiving elements in the array. The designed sparse array sensor shows beam patterns very close to those of the fully array sensor in terms of PSLL (Peak Side Lobe Level) and MLBW (Main Lobe Beam Width), which confirms the effectiveness of the present optimal design method. Further, the validity of the analytic beam patterns is verified by comparing them with those from the FEA (Finite Element Analysis) of the optimized sparse array structure.

최근 인공지능 애플리케이션이 많이 사용되고 이러한 애플리케이션에서 데이터 희소성이 높아지고 있어 이러한 희소 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 하드웨어 구조들이 많이 소개되고 있다. 본 논문에서는 희소 데이터 처리 시 전력 소모량을 낮출 수 있는 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 일반적인 인공지능 하드웨어에서 많이 사용되는 시스톨릭 어레이 구조를 기반으로 하며, 제안된 저전력 PE 가 희소 데이터 처리시 희소하지 않은 데이터 처리 시보다 최대 2 배의 전력 소모량을 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

시스톨릭 어레이는 DNN training 등 인공지능 연산의 대부분을 차지하는 행렬 곱셈을 수행하기 위한 하드웨어 구조로 많이 사용되지만, sparsity 가 높은 행렬을 연산할 때 불필요한 동작으로 인해 효율성이 크게 떨어진다. 본 논문에서 제안된 유동적 시스톨릭 어레이는 matrix condensing, weight switching, 그리고 direct output path 의 방법과 구조를 통해 sparsity 가 높은 행렬 곱셈의 수행 사이클을 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 기존 시스톨릭 어레이와 유동적 시스톨릭 어레이의 성능을 비교하였으며 8×8, 16×16, 32×32 의 크기를 가진 행렬을 동일 크기의 시스톨릭 어레이로 연산하였을 때 필요 사이클 수를 최대 12 사이클 절감할 수 있는 것을 확인하였다.