다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
이 논문에서는 주기적인 특성을 가진 펄스 열들이 서로 다른 초기 위상을 가지고 수신기에 입력되었을 때 도래시간 차이를 이용하여 펄스 열을 분리하는 방법을 제시하고자 한다. 주기적인 펄스 열을 주파수 관점에서 고찰해 보면 하나의 펄스 열 주파수 값으로 특성 지울 수 있으며 이러한 성질은 다중의 펄스 열이 포함된 신호 환경 하에서도 동일하게 나타난다. 제안된 기법은 기존의 스펙트럼 영역에서 사용된 신호 도래 시간의 지수함수로의 매핑을 대신하여 신호 도래 시간 차이를 이용하였으며 실제 다중 환경에서 나타날 수 있는 신호 성분들의 펄스 열 주파수 추정을 위하여 기존의 방법과 비교함으로써 제시한 방법의 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 MPEG 시스템의 동기화 방식에 대해 조사하고, 이를 바탕으로 특정 어플리케이션 개발에 적용 할 오디오/비디오 동기화 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 비디오 신호와 오디오 신호를 각각 MPEG-1 시스템의 비디오 압축 방식과 G.722 팡대역 음성 부호화 방식을 이용하여 부호화하고, 부호화된 두 미디어간의 동기화를 위해 시간 정보를 삽입하여 최종적으로 하나의 비트스트림으로 다중화 하고, 다중화된 비트스트림으로부터 오디오/비디오 신호를 각각 분리하여 재생할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 다중 대역통과 표본화 이론에 기반하여 1.9GHz IS-95신호와 2.2GHz IMT-2000 신호를 하나의 ADC(analog to digital converter)를 사용하여 동시에 표본화하고 디지털 처리를 수행하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 일반적인 방법으로는 본 논문에서 고려하는 두 신호를 동시에 표본화하기 위해서는 표본화 주파수가 최소한 1GHz 이상의 고속의 ADC를 사용해야 한다. 그러나 현재 ADC의 기술은 광대역의 신호를 직접 더지털화하기에는 아직 미흡하다. 반면에 대역통과 표본화 이론은 기존의 상용 ADC와 기콘의 RF 시스템을 이용하여 다른 대역에 위치한 두 신호를 통합처리 할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 대역통과 표본화 이론에 기반을 두고 상용 ADC를 사용하여 표본화 시스템을 구현하여 IS-95신호와 IMT-2000 신호를 표본화하고 이를 컴퓨터에서 디지털 필터를 이용하여 두 신호를 분리하는 실험을 통하여 다중 대역통과 표본화의 적용 가능성을 검증하였다.
수중에서의 통신은 해수면과 해저면 등에 의한 신호의 반사에 의해 발생한 다중경로 현상으로 신호가 왜곡되어 원활한 통신이 어렵다. 본 논문에서는 다중경로에 의해 왜곡된 수신신호로부터 채널 복호기에 입력되는 신호를 최대한 정확하게 추정하기 위하여 최대값, 평균값, LLR 방법을 이용하여 수신된 신호를 분리하는 방법을 제안한다. 채널 부호화 방법으로는 DVB-S2 규격의 LDPC(N Size=16000)를 적용하여 각각의 방법에 따른 성능을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 기법 중 LLR을 이용한 방법이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 주파수 영역에서 구현되는 안테나 배열을 이용한 적응형 등화기의 구조를 제안하였다. 제안된 방식은 주파수 영역에서 블록 LMS (least mean squares) 방식을 사용하기 때문에 수렴 속도가 빠르고 계산량이 적다. 또한 안테나 배열을 사용함으로서 다중경로 환경에서 한 개의 안테나를 사용한 경우에 비해 특히 우수한 성능을 지닌다. 다중 경로를 통한 신호들을 분리하기 위해 학습신호를 사용하여 반복적으로 출력신호와의 오차를 최소화하는 방법을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 안테나의 개수, 신호의 입사각, 세기 등에 따른 성능을 분석하고, 제안된 방식이 다이버시티 시스템에 사용되는 경우에 대하여도 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 오디오 신호의 특성 표현에 유용한 nonnegative matrix factorization(NMF)에 대해 설명하였으며, expectation maximization (EM)을 이용한 NMF 파라미터 추출 및 EM-NMF 기반한 오디오 소스 분리 기술에 대해서 설명했다. 또한, 다중 단계 NMF-EM 구조의 객체 분리를 통해서 객체 분리 성능을 향상시키기 위한 알고리즘을 제안하며, 제안된 알고리즘은 K-pop 음원과 SDR(source distortion ratio)를 통해서 객체 분리 성능을 평가한다. 성능 평가 결과 제안된 알고리즘은 다중 단계를 통해 약 3dB 의 보컬 분리 성능이 향상되며, 상업적 음원 제작에서 사용되는 가상 오디오 효과가 많이 적용된 음원에서 약 5dB 의 분리 성능을 향상시켰다. 그러므로 제안된 방식은 오디오 객체 분리에 유용한 방법이 될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 안테나 배열 간격이 등간격 선형배열(uniform linear array)이 아닌 비등간격 선형배열인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 레이다의 직교신호 분리에 대하여 논의한다. 다중의 전파탐지기를 이용하여 얻은 신호를 기반으로 전파탐지기 배치를 통하여 새로운 rotational invariance 구조를 부여하여 ESPRIT 알고리즘을 이용할 수 있게 한다. 이를 통하여 수신신호로부터 직접 MIMO 레이다의 직교신호를 간단한 연산으로 암맹적으로 분리하는 방법을 제시한다. 추정된 직교신호를 이용하여 차후 MIMO 레이다의 무력화 혹은 기만에 활용할 수 있도록 한다.
다중채널 압축센싱(multi-channel compressive sensing) 문제는 0이 아닌 성분이 공통된 위치에 분포하는 벡터들을 복원하는 방법을 다루는 문제이며 레이다의 도착방향 추정 문제, 역산란 문제, 산란광 단층촬영과 같은 많은 실용적인 문제에 응용될 수 있다. 압축 센싱 문제는 성긴(sparse) 속성을 갖는 벡터를 상당히 높은 확률로 복원시킬 수 있음이 밝혀져 있다. 이로 인해 기존의 압축 센싱 방법이 다중채널 압축센싱에서도 많이 활용되어 왔으며, 측정 벡터의 개수가 적을 때에도 높은 확률로 입력 신호를 복원할 수 있다. 그러나, 측정 벡터의 개수가 많아질수록, 기존의 압축센싱 알고리즘을 이용했을 때의 성능은 복수신호분리 (MUSIC) 알고리즘과 같이 배열신호처리(array signal processing)에서 활용되는 방법을 적용했을 때보다 더 나쁜 특성을 보인다. 이러한 기존 방법의 문제점으로 인해 우리는 새로운 다중채널 압축센싱 알고리즘을 제시하고자 하며, 이는 기존의 압축센싱 이론과 배열 신호처리 알고리즘을 개별적으로 적용할 때 가지는 한계를 극복할 수 있게 해준다.
다중 표적을 감시하는 무선 센서 네트워크에서 다중 표적이 서로 교차하게 될 때 각각의 표적을 분리하는 문제는 표적의 추적, 탐지, 식별 등의 분야에서 매우 중요하다. 기존의 무선 센서 네트워크에서는 에너지 기반의 기법을 사용하기 때문에 다중 표적의 위치를 추정할 수 없거나, 기지국에서의 원 신호 분석 방법을 통해 표적의 종류를 식별하여 각각의 표적을 분리한다. 후자의 방법은 무선 센서 노드의 통신량과 연산량을 증가시켜 센서 노드의 생존 시간이 짧아지는 단점이 있고, 표적 분리까지 걸리는 시간으로 인해 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 무선 센서 노드에서 웨이블릿 변환을 이용한 특징을 추출하고 이를 이용해 다중 표적이 센서 영역 내에서 교차하게 될 때 표적을 분리하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웨이블릿 상수의 주파수 정보를 이용하여 적은 연산으로 표적을 분리한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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