본 논문에서는 화상의 에지를 보존하면 가법성 백색잡음제거를 수행하는 적응 위너 필터를 제안한다. 학습용의 복수의 화상을 준비하여 각 화상을 블록으로 분할하여 블록내부의 에지의 성질에 의해 평탄, 수직, 수평, 대각선 방향(45도, 135도)의 5개의 클래스로 분류한다. 그리고, 클래스마다 공분산 행렬을 구하여 위너 필터를 설계한다. 잡음제거에 의한 블록의 클래스 분류는 각 클래스의 공분산 행렬의 고유 벡터를 이용하여 이루어진다. 각 클래스의 고유 벡터와 노이즈가 부가된 관측화상의 블록과의 내적을 구하여 얻어진 내적 값을 근거로 입력 블록을 적절한 클래스로 분류한다. 클래스 분류 후, 입력 블록의 클래스에 대응한 위너 필터로 교체하는 것으로 에지를 보존한 고정밀도의 화상 복원이 가능하였다. 또한 여러 가지 시뮬레이션을 행하여 제안 방법의 유용성도 확인하였다.
본 논문은 실내 환경에서 이동로봇의 위치추정을 위해 무향 칼만 필터(UKF, Unscented Kalman Filter)를 적용하는 방법을 기술한다. 위치 추정을 위해 적용한 무향 칼만 필터 방법은 측정 거리에 따라 오차 공분산 값을 조절하는 새로운 측정 불확실성 모델을 제안한다. 또한 이 방법은 속도정보의 불확실성 및 측정 불확실성에 관한 오차 공분산 행렬의 비 대각 성분을 '0'이 아닌 값으로 설정한다. 이 방법은 100*40m 의 실내 작업환경에서 외수용성 센서로서 레이저영역측정기(Laser range finder)를 가진 차륜형 이동로봇을 이용한 실험을 통하여 평가한다. 이 실험에서는 적응적 불확실성 모델을 사용하지 않는 보통의 방법과 제안된 방법의 추정성능을 비교한다. 또한 이 실험은 오차 공분산의 비 대각성분을 '0'이 아닌 값으로 설정하여 추정 성능이 개선되는 것을 확인한다. 이 논문은 이동로봇의 위치추정을 위한 실용적인 UKF 방법을 구현하고 그 성능을 평가 하는 것을 주요 내용으로 한다.
본 논문에서는 상관성 신호가 수신 시스템에 입사하는 경우 원하는 신호를 추정하는 방법에 대해서 연구한다. 안테나 수신 신호의 잡음과 간섭을 제거하고 원하는 신호를 추정하기 위해서 적응배열 안테나 시스템과 도래 방향 알고리즘의 부 공간 기법을 적용시킨다. 적응 배열 안테나의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하여 확률적으로 나타내고 신호의 가중치를 갱신하여 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 신호의 추정 방법은 공분산 행렬의 가중치를 갱신하여 수신신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답벡터를 원하는 신호 공분산 행렬의 갱신 가중치에 적용한다. 부 공간 기법의 고유치 와 고유 분해를 이용하여 고 분해능 도래 방향 추정 알고리즘에서 신호 부 공간과 잡음 부 공간으로 구분하여 원하는 신호를 정확히 추정한다. 모의실험을 통해서 기존의 방법과 본 연구에서 제안한 방법을 비교 분석한다.
공분산 행렬의 고유구조에 기초한 뎀 형성 방법은 수렴속도가 빠르고 도래각 추정 오차에 둔감한 이점을 가지고 있다 그러나 Sl (signal Plus interference) 부공간에 대한 기저(basis)를 추정하기 위해 표본 행렬을 고유분해 하는 것을 필요로 하여 그 계산이 매우 복잡하다. 본 논문에서는 표본행렬의 비 대각 요소를 이용하여 턱 공간을 추정하는 간단한 빔 형성 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 중첩된 부어레이들의 빔을 결합하여 최종 적응 출력을 얻는다. 이와 같이 부어레이를 결합하면 하나의 부어레이를 이용하는 경우에 비해 SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능을 증가시킬 수 있다. 고유분해에 의한 방법은 원가는 신호의 도래각, 신호 수 모두에 오차가 있으면 심하게 성능이 저하되지만, 비 대각방법에서는 효율적인 도래각 추정기법을 적용하여 이러한 오차에 매우 둔감하다.
수리지질학을 포함한 많은 지질학 분야에 있어 지하 매질의 불균질성을 규명하는 것은 큰 중요성을 가진다. 본 연구에서는 최근 Park(2020)에 의해 소개된 바 있는 대수층을 구성하는 매질의 수리물성을 예측할 수 있는 기법의 개념 및 이론을 간단히 소개하고, 가상의 대수층에 해당 기법을 적용하여 기법에 의한 결과들의 다양한 시사점을 도출하였다. 소개하는 기법은 공분산행렬 적응 진화전략이라는 광역최적화 기법을 사용하며, 개념적으로 대수층에 가해지는 수리적 스트레스에 의한 지하수위 변화 자료를 동화하여 대수층 불균질성을 특성화하는 방법론이다. 가상의 대수층의 수리전도도 예측에 개발 기법을 적용한 결과, 총 40000개 미지의 값을 매우 빠른 시간 내에 예측함을 확인하였다. 또한, 예측의 결과는 레퍼런스 수리전도도와 수치적 및 구조적으로 큰 유사성을 보여 예측의 질적 수준이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 매우 제한적인 케이스에 대하여 적용을 실시하였으나, 기법의 추가개발을 통하여 보다 다양한 케이스에의 적용이 가능할 것으로 예상되며 현재 이를 위한 추가 개발이 이루어지고 있는 상황이다. 개발 기법은 수리지질학 분야 뿐만 아니라 다양한 지질학 및 지구물리 분야에 적용될 수 있는 잠재성을 갖추고 있다.
적응빔형성 기법은 부엽을 줄이고 약한 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)과 같은 일반적인 적응빔형성 기법은 설계한 가중벡터와 실제 입사신호의 조향벡터의 불일치에 대해 매우 민감하다. 또한 센서 수가 많은 어레이를 이용하여 광대역 적응빔형성을 할 경우 공분산행렬을 산출하기 위해 긴 관측시간과 많은 연산량이 요구된다. 본 논문은 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능향상 및 안정성을 위해 WBRCB(Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다. 불일치 요소에 강인한 WBRCB 구현을 위해 다양한 불일치 요소를 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 파라미터를 반영한 WBRCB 기법을 시뮬레이션 및 실험데이터에 적용하여 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능 향상을 검증하였다.
영상에 포함된 잡음은 화질 및 영상의 압축효율을 저하시킨다. 최근 들어, 영상의 에지 성분을 효율적으로 고려하면서 잡음을 제거하기 위하여 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리즘이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 비정적 영상모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위하여 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다는 가정을 하고 있어 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려한 적응적 잡음제거 알고리즘을 제시한다. 영상신호는 비정적 평균을 가진다고 가정되며, 또한 각기 다른 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서의 공분산(co-variance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 선형 minimum mean square error 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성 및 알고리즘의 효율성을 제시한다.
의도적 간섭신호가 존재하는 환경에서 효과적 통신을 위한 방식으로 주파수 도약 시스템이 오랫동안 사용되었으나, 간섭이 존재하는 대역내의 데이터 손실을 보상하기 위해 수행이득을 높이는 데에는 한계가 있다. 이와 같은 문제는 주파수 도약 시스템에 빔형성기를 적용함으로서 개선할 수 있다. 본 논문에서는 주파수 도약 시스템에 빔형성 기법을 적용하기 위해 주파수 도약에 따른 가중치 벡터의 위상 차이를 보상하는 방법과 연산량이 적으면서도 간섭 신호를 효과적으로 제거할 수 있는 투영 행렬 빔형성 기법을 제시하였다. 즉, 주파수 도약 시스템의 특성을 이용하여 재밍이 존재하지 않는 프레임으로부터 고유치 해석을 통한 지향 벡터를 구하고, 이를 기반으로 투영 행렬을 생성하여 간섭신호가 존재하는 수신 공분산 행렬에서 이를 제거함으로서 최적해인 SINR 빔형성기에 근접한 성능을 나타내었다.
무선환경에서의 송신신호는 정보신호이외에 간섭, 잡음이 혼합된 신호가 수신된다. 수신기에 입사한 신호에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 본 연구를 진행하고자 한다. 본 연구에서는 수정된 빔형성기 방법으로 공간상의 목표물을 정확히 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 수정된 빔형성기 방법은 적응배열 안테나와 섭동공분산행렬을 사용하여 최적의 가중치를 획득하고 공간상에 빔을 주사하여 원하는 신호를 추정한다. 계산량이 많지 않은 수정 빔형성기 방법으로 분해능을 향상시켜 원하는 목표물의 신호를 추정한다. 모의실험을 통하여 수정 빔형성기 방법과 분해능이 우수한 MUSIC방법과 성능을 비교분석한다. 모의실험결과로 본 연구에서 수정 빔형성기 방법이 기존의 빔형성기 방법보다 분해능이 10도 향상되었고 MUSIC방법과 비슷한 성능의 결과를 나타내었다. 본 연구의 분해능은 약 5도까지 원하는 신호를 추정하였다.
본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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