To estimate array shape with reference sources in SONAR systems, nearfield signal modeling is required for the reference sources near a towed array. Array shape estimation method based on the nearfield signal modeling generally exploits the spatial covariance matrix of the received reference sources. Among those method, nearfield eigenvector method uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue as a steering vector of the reference source. In this paper, we propose a simplified subspace fitting method based on the nearfield signal modeling with spherical wave modeling. Furthermore, we analyze performance of the array shape estimation methods based on the nearfield signal modeling for various environments. The results of the numerical experiments indicate that the simplified subspace fitting method and the nearfield eigenvector method with single reference source shows almost similar performance. Furthermore, the simplified subspace fitting method with 2 reference sources consistently estimates the shape of the array regardless of the incident angle of the reference sources, whereas the nearfield eigenvector method cannot apply for the case of 2 reference sources.
In this paper, an efficient speaker identification based on robust vector quantizationprincipal component analysis (VQ-PCA) is proposed to solve the problems from outliers and high dimensionality of training feature vectors in speaker identification, Firstly, the proposed method partitions the data space into several disjoint regions by roust VQ based on M-estimation. Secondly, the robust PCA is obtained from the covariance matrix in each region. Finally, our method obtains the Gaussian Mixture model (GMM) for speaker from the transformed feature vectors with reduced dimension by the robust PCA in each region, Compared to the conventional GMM with diagonal covariance matrix, under the same performance, the proposed method gives faster results with less storage and, moreover, shows robust performance to outliers.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
/
1998.06c
/
pp.71-74
/
1998
HMM (hidden Markov model)을 이용한 음성인식은 현재 가장 널리 쓰여지고 있는 방법으로, 이 중 CDHMM (continuous observation density HMM)은 상태에서 관측심볼확률을 연속확률밀도를 사용하여 표현한다. 본 논문에서는 가우스 혼합밀도함수를 사용하는 CDHMM의 상태천이확률과, 관측심볼확률을 표현하기 위한 인자인 평균벡터, 공분산 행렬, 가지하중값을 유전자 알고리듬을 사용하여 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리듬은 매개변수 최적화문제에 대하여 자연의 진화원리를 모방한 알고리듬으로, 염색체 형태로 표현된 개체군 (population) 중에서 환경에 대한 적합도 (fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생 (reproduction)하게 되며, 교배 (crossover)와 돌연변이 (mutation) 연산 후에 다음 세대 개체군을 형성하게 되고, 이러한 과정을 반복하면서 최적의 개체를 구하게 된다. 본 논문에서는 상태천이확률, 평균벡터, 공분산행렬, 가지하중값을 부동소수점수 (floating point number)의 유전자형으로 표현하여 유전자 알고리듬을 수행하였다. 유전자 알고리듬은 복잡한 탐색공간에서 최적의 해를 찾는데 효과적으로 적용되었다.
Continuous shrinkage priors, as well as spike and slab priors, have been widely employed for Bayesian inference about sparse regression coefficient vectors or covariance matrices. Continuous shrinkage priors provide computational advantages over spike and slab priors since their model space is substantially smaller. This is especially true in high-dimensional settings. However, variable selection based on continuous shrinkage priors is not straightforward because they do not give exactly zero values. Although few variable selection approaches based on continuous shrinkage priors have been proposed, no substantial comparative investigations of their performance have been conducted. In this paper, We compare two variable selection methods: a credible interval method and the sequential 2-means algorithm (Li and Pati, 2017). Various simulation scenarios are used to demonstrate the practical performances of the methods. We conclude the paper by presenting some observations and conjectures based on the simulation findings.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
/
v.8
no.3
/
pp.224-228
/
2015
In this paper, we study the method for desired signals estimation that array antennas are received signals. We apply sub spatial method of direction of arrival algorithm and adaptive array antennas in order to remove interference and noise signal of received antenna signals. Array response vector of adaptive array antenna is probability, it is correctly estimation of direction of arrival of targets to update weight signal. Desired signals are estimated updating covariance matrix after moving interference and noise signals among received signals. We estimate signals using eigen decomposition and eigen value, high resolution direction of arrival estimation algorithm is devided signal sub spatial and noise sub spatial. Though simulation, we analyze to compare proposed method with general method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.20
no.1
/
pp.45-51
/
2016
In this paper, we develop an iterative maximum likelihood (ML) receiver for generalized spatial modulation systems. In the proposed ML receiver, to mitigate the deleterious effect of channel information errors on symbol detection, the instantaneous covariance matrix of effective noise is estimated, which is then used to obtain improved ML solutions. The estimated covariance matrix is updated through multiple iterations to enhance the estimation accuracy. The simulation results show that the proposed ML receiver outperforms the conventional ML detection scheme, which does not take the effect of channel information errors into account.
Kim, Jeong-Han;Yoon, Tae-Seon;Oh, Se-Hoon;Lee, Kyungchun
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.21
no.3
/
pp.516-522
/
2017
In this paper, we propose a maximum likelihood signal detection scheme for a generalized spatial modulation system that activates only a subset of transmit antennas among multiple antennas and transmits information through the indexes of active antennas as well as through the transmit symbols. The proposed maximum likelihood receiver extracts a set of candidate solutions based on their a posteriori probabilities to lower the computational load of the robust receiver under channel information errors. Then, the chosen candidate solutions are exploited to estimate the covariance matrix of effective noise. Simulation results show that the proposed maximum likelihood detection scheme achieves better error performance than a receiver that does not take into account the channel information errors. It is also seen that it reduces the computational complexity with the same bit error rate performance as the conventional robust maximum likelihood receiver.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
/
1998.06c
/
pp.221-224
/
1998
간섭신호가 원하는 신호에 coherent한 경우에는 원하는 신호와 간섭신호간의 cross correlation에 의해 공분산 행렬의 rank가 줄어들게 되어 coherent한 간섭신호의 도래각을 추정할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발표된 기존의 방법중 대칭 어레이(Symmetric array)방법은 계산량이 많아지고 공간 스무딩(Spatial Smoothing)방법은 array aperture size에서 손해를 보게 되어 분해능이 떨어지는 단점이 있다[1,2,3].
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.29
no.1A
/
pp.84-92
/
2004
Eigenstructure-based adaptive beamfoming has advantages of fast convergence and the insentivity to errors in the arrival angle of the desired signal. Eigen-decomposing the sample matrix to extract a basis for the Sl (signal plus interference) subspace, however, is very computationally expensive. In this paper, we present a simple subspace based beamforming which utilizes off-diagonal elements of the sample matrix to estimate the Sl subspace. The outputs of overlapped subarrays are combined to produce the final adaptive output, which improves SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio) comapred to exploiting a single subarray. The proposed adaptive beamformer, which employs an efficient angle estimation is very roubust to errors in both the arrival angles and the number of the incident signals, while the eigenstructure-based beamforer suffers from severe performance degradation.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
/
v.25
no.3
/
pp.372-375
/
2014
A monopulse based on maximum likelihood(ML) in jamming scenario can suppress jamming signal using an inverse matrix of a covariance matrix. In order to achieve adequate suppression of jamming signal, the sufficient number of snapshots is required. However, this is not possible in high PRF scenario, which hinders a real-time tracking. Moreover, even with the large number of snapshots, the estimation accuracy of the target direction is decreased in low JNR(Jammer to Noise Ratio) due to insufficient jammer suppression. In this paper, we propose a monopulse algorithm that doesn't degrade performance significantly with a small number of snapshots and in low JNR. We show its derivation that exploits noise-jammer subspace of a covariance matrix, along with its performance through simulation.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.