Krylov-Schur 반복법을 활용하여 2-차원 사각 도파관에서 나타나는 고유특성을 밝혔다. 고유 행렬 방정식은 삼각형 그물 요소의 접선을 기저벡터로 사용한 FEM(유한요소법)으로 구성하였다. 우선 Arnoldi 분해법을 이용하여 이 방정식에 대한 상위 Hessenberg 행렬을 구하였다. 그리고 QR 알골리즘을 통하여 이것을 삼각형 대각 행렬인 Shur 형태로 변형하였다. 수렴 조건에 부합된 몇몇 고유 값들이 삼각형 대각 행렬의 대각 요소에 나타났다. 이들에 대응하는 고유 모드들을 역-반복법으로 구하였다. 수렴조건에 부합되는 고유 값들은 Shur 행렬의 대각선 선두 부분으로 재배열시켰다. 이들은 나머지 고유값 및 고유모드의 쌍을 구하는 반복 과정에서 변형되지 않도록 배제되었다. 이 과정이 연속하여 서너 번 반복되었는데, 그 결과 충분한 신뢰도를 갖는 주요한 몇 개의 TM 및 TE 고유 쌍들이 구하여졌다.
적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 비정상 유동해석을 위한 CFD 코드의 개발을 위해 대각화 ADI 기법을 적용한 정상 해석기법과 내재적 이중시간 전진기법을 도입하였다. 정상상태 Navier-Stokes 방정식의 Jacobian 행렬은 비점성항에 대해서만 적용하였고 여기에 내재적 인공점성 연산자를 첨가하여 블록 5대각 행렬을 유도하였다. 시간단축을 위해 스칼라 5대각 행렬로 대체하였다. 가상시간에 대한 정상상태기법에 실시간에 대한 미분항이 포함된 새로운 잔류항을 정의하였다. 가상시간에 대해 수렴된 해로부터 실시간 해를 구하고 시간에 대해 적분을 수행하는 내재적 이중시간 전진기법을 이용한 비정상 Navier-Stokes 코드를 개발하였다. 이에 대한 검증으로 정지한 유체속에 진동하는 평판문제, 원기둥 후방의 주기적인 Karman 와류생성, 이중원호 익형주위의 충격파 진동문제등을 수치해석하여 이론치, 실험치, 타연구자의 계산결과와 비교, 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.239-247
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1996
본 연구에서는 패널티화 대수우도 함수의 해를 구하기 위해 Lange (1995)의 EMG 알고리즘을 적용할 경우에 발생하는 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위해 OSLG알고리즘은 EMG 알고리즘이나 Green (1990)의 OSL 알고리즘으로 해결할 수 없는 문제에 쉽게 적용된다. 한편 이 알고리즘은 EMG 알고리즘의 변형이지만 OSL 알고리즘과 같은 국소수렴성질을 갖는다. OSLG 알고리즘은 특히 페널티함수에 대한 2차 도함수행렬이 대각행렬이 아닌 응용분야에서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
수신신호의 도래방향을 추정하는 기술은 어레이 안테나를 이용하는 무선통신시스템의 성능향상을 위하여 핵심역할을 수행하여 왔다. 이러한 기술중에서 MUSIC 및 ESPRIT와 같은 고분해 추정 알고리즘은 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호의 데이터 벡터에 대한 공분산행렬을 계산한 후, 고유치 전개기법을 적용하여 도래방향을 정도 높게 추정한다. 그러나 이러한 고유치 전개기법에 기초를 둔 고분해 알고리즘은 멀티패스 환경에서 코히어런트 입사파 또는 상호간에 높은 상관관계를 가지는 수신신호들의 도래방향을 분리${\cdot}$추정하기가 어렵다. 이러한 경우에 종래의 방법은 사전 신호처리 과정으로서 공간평균법에 의한 공분산행렬을 계산한 후에 이를 이용하여 고유치 전개에 기초를 둔 고분해 알고리즘들을 적용하여 멀티패스 수신신호의 도래방향을 추정한다. 그러나 종래의 공간평균법이 어레이 안테나에 수신되는 신호에 대한 자기 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하기 때문에 멀티패스파의 분리${\cdot}$추정을 가능하게 하는 대신에 안테나의 유효구경을 감소하는 결과를 초래한다. 또한 종래의 방법이 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하고 대각요소를 포함하지 않은 상호상관 요소들에 대한 부분행렬은 고려하지 않음으로써 어레이 안테나에 의한 도래방향 추정성능을 저하시키는 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호 벡터의 자기상관행렬의 모든 요소들을 이용하는 새로운 공간평균법을 제안하고 종래의 공간평균법과 비교${\cdot}$평가한다.
위상배열레이더를 이용한 추적의 성능을 지수화하기 위해서 각도예측 오차공분산행렬의 함수를 이용한 정량화 방법에 대해 검토하였다. 특히, 이 오차공분산행렬의 함수로 최대고유값과 대각합을 이용하여 정량화하는 경우에 대해 안테나 빔조향 손실을 반영한 표적탐지확률을 기준으로 정량화의 일관성을 수치실험을 통해 검토하였다. 이를 통해 추적성능을 표적탐지확률로 기준하는 경우, 대각합이 최대고유값 보다 더 일관성을 갖는 정량화 함수임을 확인하였다.
일반적인 마이크로스트립 구조의 해석을 위해 closed-form 그린함수를 이용한 공간영역 모멘트법을 사용하는 경우, 모멘트 행렬의 대각 및 비대각 요소들을 계산하기에 보다 효율적인 기법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안된 기법의 타당성 확인을 위해 동축선 급전된 마이크로스트립 안테나를 해석한 결과를 기존 논문들의 결과와 비교 제시하였다.
본 논문에서는 직교 구조를 갖는 고속 대각 하중 재킷 행렬(DWJM:diagonal-weighted Jacket matrices)을 제안 한다. 고속 알리즘을 이용해 높은 차수의 DWJM을 낮은 차수의 희소 행렬로 분해를 통해 연속적인 DWJM의 계산 수를 줄인다. 원소연산 역행렬 특성을 가진 대각 하중 프레임워크(framework)의 결과로, 제안되는 DWJM은 프리코딩(precoding) MIMO(Multiple Input and Multiple Output) 무선통신에 적용된다. DWJM의 성질에 기반하여, DWJM은 대체 오픈 루프 순환 지연 다이버시티 (CDD : Cyclic Delay Diversity) 프리코딩으로 사용될 수 있으며, 이는 셀룰러(cellular) 통신 시스템에 이용될 수 있다. 이와 같은, DWJM에 기반한 프리코딩 시스템의 성능에 대해 OSTBC (Orthogonal Space-Time Block Code) MIMO LTE 시스템과 비교 한다.
신호에서의 잔향은 암묵음원분리 시스템의 성능을 크게 저하시키는 경향이 있다. 특히 온라인으로 진행되는 시스템일 때, 그 영향이 더욱 두드러진다. 최근 공동 행렬대각화를 활용하여 해당 문제를 해결하고자 하는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이를 활용, 발전하여 잔향이 존재하는 환경에서의 미결정 다중 화자의 음원 분리 온라인 알고리즘에 잔향 제거 기능을 추가함으로써 분리한 음원의 품질을 개선하였다. WSJCAM0 데이터베이스에서 실험을 통해 기존에 사용되고 있는 온라인 알고리즘 성능과 비교하였다. 성능 평가는 신호 대 왜곡 비(Signal-to-Distortion Ratio, SDR)와 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)를 통해 이루어졌고, 기존 알고리즘 대비 SDR은 평균 1.23 dB에서 3.76 dB로 향상되었고, PESQ는 1.15에서 2.12로 성능이 향상되었음을 검증하였다.
2차원 상호작용하는 페르미온 계에 대한 혼돈 대각화 계산의 컴퓨터 계산 시간이, 대칭성 연산과 같은 여러 가지 방법을 이용함으로써 감소되었다. 첫째로, 각각의 격자를 업스핀(${\uparrow}$) 격자와 다운스핀(${\downarrow}$) 격자로 나누어서 2부분 격자가 가능케 했다. 이에 따라, 유효한 바탕 상태는 업스핀 배열에 다운스핀 배열을 겹침으로써 얻어진다. 결과적으로, 시험 바탕 상태를 저장하는데 사용되는 메모리 공간이 현저하게 감소되었다. 두 번째로, 바탕 상태 집합을 구성할 때, 해밀토니안 행렬의 원소들을 순람표에 기록하였다. 그럼으로써, 혼돈 대각화 과정에서 해밀토니안 행렬의 원소들을 반복적으로 계산하는 것을 피했다. 세 번째로, 바탕 상태 집합에 대칭성 연산을 적용함으로써 원 바탕 상태 집합이 대칭성 연산의 고유벡터들로 구성된 새로운 바탕 상태 집합으로 변환되었다. 기저 상태 파동함수는 대칭적인 바탕상태 (결합상태) 집합으로부터 구성되었다. 결과로서, 대칭성 연산을 이용함으로써, 혼돈 대각화 계산에 쓰이는 바탕상태의 총 개수가 50%까지 감소되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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