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Far-Field Pattern Reconstruction Using Iterative Hilbert Transform 원문보기

  • 저자

    범범

  • 학위수여기관

    경상대학교 대학원

  • 학위구분

    국내석사

  • 학과

    전자공학과

  • 지도교수

  • 발행년도

    2014

  • 총페이지

    ix,37p.

  • 키워드

    Iterative Hilbert transform Causality in the spatial domain Antenna pattern Pattern reconstruction Data interpolation;

  • 언어

    eng

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T13534191&outLink=K  

  • 초록

    전자기 시스템에서 안테나 방사특성의 파-필드 패턴 표현은 안테나의 성능을 명시하는데 있어 가장 중요한 특성 중 하나이다. 안테나의 방사 전력측정은 측정 대상 안테나(DUT)와 프로브 사이의 거리가 커질 때 낮은 정밀도를 가지게 된다. 어떤 특정한 방향에서는 방사된 전력이 매우 작을 수 있으며 이는 측정의 어려움으로 이어지며 요구되는 정밀도를 충족시키지 못하게 된다. 본 논문의 목적은 안테나 측정에서 얻어진 손실된 파-필드 패턴 데이터로부터 파-필드 패턴을 복원할 수 있는 방법을 찾는데 있다. 실수부와 허수부의 상관관계에 기초한 힐버트 변환을 반복하여 사용함으로써 손실된 파-필드 패턴 데이터가 추정된다. 반복되는 각 힐버트 변환에서 사용되는 이동평균필터는 연산 부하를 줄이는 것뿐만 아니라 복원된 신호에서의 오류를 줄이기 위해 사용된다. 본 논문에서 공간 내의 전류원의 인과관계에 의한 제한조건하에서 데이터를 성공적으로 재구성 할 수 있음을 확인 하였다. 시뮬레이션 된 데이터는 제안된 새로운 기술의 적용성과 전통적인 다항식 보간 방법을 통한 방법 이상의 성능을 보여줌을 설명하기 위해 사용되었다.


    In an electromagnetic system, the antenna far-field pattern representation of the radiation properties of an antenna is one of the most important properties specifying an antenna's performance. Measuring the radiated power of an antenna becomes less precise when the distance between the device under test (DUT) and the probe becomes large. In certain directions, the radiated power can be very small and becomes difficult to measure within a desired precision. The objective of this paper is to investigate a methodology, which can restore the far-field pattern from the missing part of the pattern data obtained in antenna measurement. Using iterative Hilbert transform based on the relationship between the real and imaginary component, the far-field pattern of the missing part of pattern data is estimated. A moving average filter is used in each step of Hilbert transform iteratively, is also used to reduce the computational load as well as the errors in the restored signal. Under the constraint of the causality of the current source in space, we could successfully reconstruct the data. Simulated data has been used to illustrate the applicability of this new technique and its improved performance over the traditional polynomial interpolation method.


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