• 한국음향학회지
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• 제11권3호
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• pp.53-60
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• 1992

원거리 회의나 대강당 등의 회의에서 주변의 간섭 잡음을 제거하고 정해진 발언자의 음성 신호를 얻기 위하여 적응 빔 형성 기법을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 음성 신호에 이용되는 적응 빔 기법은 레이더, 소나, 지진파 신호의 경우와는 달리 어느 정도 왜곡이 있더라도 출력 신호가 인간의 청각 특성에 적합해야 한다. Sondhi는 인간의 귀가 음성 신호의 위상에는 민감하지 않다는 성질을 이용하여 음성의 크기에 약한 제한 조건을 갖는 cost 함수를 정의하고, 이를 gradient 탐색 알고리즘을 사용하여 최적화된 필터계수를 구했다. 본 논문에서는 Sondhi가 제안한 빔 형성기의 위상 왜곡에 따른 음절 저하를 극복하기 위해 원하는 신호 방향에 대해서 선형 위상 응답 특성을 갖는 빔 형성기를 제안하였으며, 실제로 시스템을 구현할 경우 효과적으로 이용할 수 있는 샘플 처리 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬의 성능 평가를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.87-91
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• 2003

레이다 신호처리를 포함하여 무선통신시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해론 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다 그러나, 이러한 방법들은 계산적인 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해론 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다. 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.343-348
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• 2022

STAP 시스템은 레이더 신호의 클러터와 재밍을 억제하지만 최적의 성능을 위해서는 많은 수의 샘플이 필요하다. 많은 수의 샘플은 처리 계산을 증가시키기 때문에 신호 랭크를 감소키기 위한 변환 방법이 필요하다. LCMV 빔형성 방식은 도달 방향에 대한 왜곡 없는 제약을 쉽게 설정할 수 있고 빔형성 스케일링이 우수하여 전체 랭크를 낮출 수 있다. 본 연구에서는 제안된 QPC(Quadratic Pattern Constraints) 및 LCMV 빔형성 방법을 사용하여 목표물의 정보를 추정한다. 제안 방법은 2차 패턴 구속 조건으로 구속 조건의 수에 따라 원하는 방향으로 빔 패턴 제어를 수행할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘으로 원하는 목표물 각도를 추정한다. 추정방향[10° 0° 10°], [-50° -10° 10° 50°], [-50° -10° 0° 10° 50°]에서는 각 목표뮬의 정보를 정확하게 추정하였다. 그러나 목표물[-50° -5° 10° 20°]는 정확하게 추정하지 못했다. 각도 분해능이 10°이상일 때 제안된 알고리즘에 의해서 원하는 목표물이 추정되었지만, 각도 분해능이 10°미만인 경우 원하는 목표물을 정확하게 추정할 수 없었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.174-192
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• 2021

카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.826-833
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• 2017

열차의 위치를 정확하게 추정하는 것은 열차제어를 위해 필수적이며 선로변에 시스템을 설치하지 않고 열차의 위치를 추정하기 많은 연구가 있었다. 열차는 선로 위를 움직이므로 위치 추정을 일차원적으로 검색이 가능하며 그 선로 또한 위치 정보를 미리 알 수 있다는 특징이 있다. 특히 고속열차의 경우 속도가 커서 도플러 주파수가 비교적 크며 선로 모양도 직선 혹은 반경이 큰 곡선으로 되어 있다. 본 연구에서는이를 활용하여 두 지점(기지국)에서 송신한 신호의 도플러 주파수를 이용하여 열차의 위치를 추정하는 방안에 대하여 제안한다. 직선과 곡선, 직곡선 혼합 선로 구간에 대하여 위치를 추정하는 수식을 도출한다. 일반적으로 도플러 레이더는 속도를 측정하는데 사용되나 여기에서는 속도와 위치를 모르는 상태에서 두 신호의 도플러 주파수 비율을 이용하여 위치와 속도를 순차적으로 구한다. 시뮬레이션을 통해 열차 위치 및 측정 오차 수준에 따른 추정 오차의 변화를 구한다. 제안하는 방안과 기존 방안에서의 목표 추정 오차 수준을 얻기 위한 조건과 측정 오차가 커짐에 따른 오차의 증가량을 비교함으로써 성능과 강인성 면에서 제안하는 방안의 우수성을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.72-79
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• 2009

본 논문에서는 불균일한 클러터 환경에서 다양한 정규화 방법을 사용한 NHD(nonhomogeneity detector) 기술을 통해 비행체 레이더를 위한 STAP(space-time adaptive processing)의 성능 평가를 수행하였다. 실제로 클러터는 시스템 환경에 따라 임펄스 신호와 같은 신호의 크기가 매우 큰 간섭 신호를 종종 포함하고 있기 때문에 수신된 간섭 신호는 균일한 신호와 불균일한 신호로 구성된다. 이 환경에서 STAP의 성능을 유지하기 위해서는 NHD 기술이 필수적이고, 그 NHD 결과를 이용한 정규화는 불균일한 신호를 제거하는데 효과적인 방법이다. 최적의 정규화는 주어진 데이터의 특성을 잘 고려한 대푯값을 통해서 가능하고, 이에 우리는 K 평균 군집화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘에서는 군집화에 필요한 묶음의 수를 결정할 때 불규칙한 데이터의 특성을 고려할 수 있게 되고 군집화 된 결과를 이용해 균일한 데이터만을 선택하기 위한 대푯값을 결정할 수 있게 된다. 또한 여기서 우리는 시시각각 변화하는 불규칙적인 데이터의 특성을 잘 반영하기 위해, 적절한 묶음의 수를 결정하기 위한 방법을 연구한다. 시뮬레이션 결과를 통해 K 평균 군집화 알고리즘이 기존의 정규화 방법들에 비하여 매우 우수한 정규화와 목표물 검출 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.