본 논문에서는 스트랩다운 영상탐색기 개발을 위해 각속도계 정보를 이용한 실용적인 움직임 훼손영상 복원 필터링 기법을 제안한다. 각속도계 편향오차가 움직임 훼손을 기술하기 위한 점확산 함수 파라미터의 불확실성으로 작용한다는 점에 착안하여, 이를 놈 제한조건을 만족하는 파라미터 불확실성으로 가정한 후 움직임 훼손 영상을 불확정 선형 상태 공간 방정식으로 모델링한다. 각속도계 편향오차에 의한 파라미터 불확실성 행렬이 놈 제한 조건을 만족한다는 가정 하에, 순환 선형 강인 칼만필터에 기반한 움직임 훼손영상 복원필터가 설계된다. 실제 IR 영상을 이용하여 제안된 영상훼손 복원 필터가 각속도계 편향 오차가 존재하는 상황에서도 신뢰할만한 영상복원 성능을 제공함을 확인한다.
본 논문에서는 비선형 기동표적의 추적에 대한 새로운 접근 방식을 소개한다. 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치 값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 기법을 이용한다. 알 수 없는 가속도는 표적의 기동모델에 있어서 추가적인 프로세스 잡음으로 간주되고, 알고리즘 내의 하부 모델들은 각각의 가속도 수준에 따라 구해지는 전체적인 프로세스 잡음에 따라 특성화 된다. 칼만필터 기법이 비선형 기동에 있어 성능이 저하되는 점을 보완하기 위하여 상황에 따라 제안된 기법과 칼만필터를 적응적으로 이용할 수 있는 선택적 알고리즘을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가할 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성은 몇 가지수치 예를 통하여 증명한다.
본 논문에서는 디지탈 자기 기록 채널의 비선형 왜곡 보상을 위한 개선된 fixed-delay tree search with decision feedback(FDTS/DF)에 대하여 논한다. 고밀도로 갈수록 두드러지게 나타나는 비선형 왜곡은 일반적으로 이산 Volterra 급수로 잘 모델링되므로 비선형 feedforward 필터, 선형 궤환 필터, 그리고 비선형 왜곡 테이블에 의하여 등화기가 구성되며, 이 때 왜곡 테이블의 값은 미래의 기록 데이터에 의한 비선형 왜곡 영향을 고려하여 결성된다. FDTS를 사용한 결정단에서는 이전의 결정값, 현재의 추정치와 미래의 추정치를 고려하여 최소의 branch metric을 갖는 path가 선택된다. 모의 실험을 통하여 선형 FDTS/DF, 기존의 비선형 FDTS/DF, 그리고 제안된 비선형 FDTS/DF/DF의 성능이 비교되며, 제안된 비선형 FDTS/DF가 고밀도 기록시 가장 우수한 성능을 보임을 확인한다.
본 연구에서는 비선형 지속 모음 모델링을 위한 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법을 소개하고 분석하였다. 비주기적인 파형 특성을 갖는 양성 후두 질환자 43명의 지속 모음을 대상으로 한 실험에서 제안된 비선형 합성기는 거의 완벽하게 혼란한 지속 모음을 생성하고 선형 예측 코딩은 할 수 없는 주파수 변동과 같은 자연스러운 음의 특성 또한 보존할 수 있었다. 하지만 일부 모음의 합성 결과 실제 원음과 다른 차이점을 보였다. 이러한 결과들은 단일 밴드 모델이 음의 고주파 성분을 조정, 분해 못하기 때문에 발생한 것이라 가정된다. 그러므로 웨이블릿 필터 뱅크를 이용한 멀티 밴드 모델을 단일 밴드 모델과 대치하여 실험을 수행한 결과 향상된 안정성을 보였다. 결과적으로 최소 제곱 서포트 벡터 회귀 기반 비선형 자귀회귀 방법은 성공적으로 원음에 가까운 합성음을 생성할 수 있다는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는, 전동기를 이용하는 위치제어 시스템을 이용하여, 이너루프 제어기 유무에 따라 시간 응답 특성 개선 효과에 대하여 실험을 통해 검증하고자 한다. 실험 플랜트로서, 전동기의 속도에 따라 진자의 위치를 제어하는 다중 안정도를 가지고 비선형 시스템인 아라고 진자 시스템을 이용한다. 이 시스템은 속도 정보를 알 수 있는 측정 장치가 없는데, 칼만필터로 전동기의 속도를 추정하고 속도 제어기를 설계하도록 한다. 또한, 선형 시스템을 고려하기 위하여 안정영역 동작점인 진자의 각도가 지면으로 부터 45$^{\circ}$인 선형화 모델을 이용한다.
본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 제어하기 위해 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 간접 적응 제어기를 설계한다. 제안 된 간접 적응 제어기는 웨이블릿 신경 회로망을 이용한 동정 모델과 제어기로 구성된다. 여기서 동정 모델과 제어기에 사용되는 웨이블릿 신경 회로망은 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 포함하는 웨이블릿의 특성을 가지고 있기 때문에 다층구조 신경회로망과 방사 기저 함수 신경회로망에 보다 더 빠른 수렴특성을 보인다. 웨이블릿 신경 회로망의 학습방법은 경사 하강법, 유전알고리듬, DNA 기법등 여러 가지가 있으나, 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반으로 한 학습 방법을 제안한다. 확장 칼만 필터 학습 방법은 계산이 복잡하기는 하지만 학습되어 갱신되는 파라미터의 이전 데이터 정보를 이용하는 특성 때문에 매우 빠른 수렴 특성을 보인다. 본 논문에서는 Buffing 시스템과 1축 머니퓰레이터에 대한 컴퓨터 모치실험을 통해 제안한 확장 칼만 필터 학습 방법을 이용한 간접 적응 제어기가 일반적인 경사 하강법을 이용한 경우보다 우수함을 보인다.
모델링 시뮬레이션에서 전술객체의 위치는 시공간 위치 정보(Time, Space and Position Information, TSPI)로 표현된다. 미 국방성에서 시험, 훈련, 평가 시스템을 연동하기 위해 개발한 TENA(Test and Training Enabling Architecture)의 TSPI 객체 모델을 참고하여 시공간 위치 정보의 형태 및 정보 기록 소요를 도출하였다. 전술 데이터 링크(Tactical Data Link, TDL) 중 가장 정교한 링크 16(Link-16)의 PPLI(Precise Participant Location and Identification) 메시지를 통해 시공간 위치 정보의 교환 방식에 대해 알아보았다. 객체 위치 모의 및 추적을 위한 필터링 알고리즘으로 선형 시스템을 위한 칼만 필터 및 비선형 시스템을 위한 확장형 칼만 필터와 unscented 칼만 필터를 소개한다. 운동 방정식을 이용하여 탄도 미사일의 궤적을 모델링 한 후에, unscented 칼만 필터로 추정한 탄도 미사일의 궤적 추적 성능을 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 RF 전력 증폭기의 메모리 효과를 모델링하기 위한 향상된 시스템 레벨의 모델을 제안하고, 사전 왜곡 선형화기를 적용한 전력 증폭기의 출력 신호의 스팩트럼 밀도를 분석하여 제안한 모델을 검증하였다. 기존의 Three-Box(Wiener-Hammerstein) 모델은 전력 증폭기의 RF 주파수 특성을 입출력 선형 필터를 사용하여 모델링한 것으로, Hammerstein 구조의 사전 왜곡 선형화기를 사용하면 이론적으로 인접 채널 간섭을 모두 제거할 수 있다. 그러나, 실제 전력 증폭기의 경우 RF 주파수 특성 외의 메모리 현상에 의해 주파수 특성만을 보정한 Hammerstein 사전 왜곡기에 의한 인접 채널 간섭비의 향상 정도가 제한적이다. 이러한 출력 스팩트럼 특성은 Three-Box 모델의 메모리 성분을 가지지 않는 비선형 블록을 메모리 다항식으로 바꾸어 준 모델을 사용하여 정확히 예측될 수 있다. IEEE 802.11 g 무선 랜 전력 증폭기에 Hammerstein 구조의 사전 왜곡이 적용된 경우 측정된 인접 채널 스팩트럼 밀도값을 제안된 모델은 ${\pm}30$ MHz의 인접 채널 범위에서 2 dB 이하의 오차로 예측하였다.
본 논문에서는 임펄스성 광대역 재밍 환경에서 직접 시퀀스 확산 대역(direct-sequence spread spectrum: DS/SS) 신호를 강인하게 포착하는 기법을 제안한다. 광대역 재밍 신호의 영향을 완화하기 위하여 미디언(median) 필터를 이용하여 수신 신호를 전처리한다. 빠른 포착을 위해서는 PN 시퀀스의 일부만으로 포착 여부를 판정해야 하므로, 포착기를 분석적으로 설계하기 위해서는 PN 시퀀스의 부분 상관 함수에 대한 적절한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 미디언 필터로 처리한 PN 신호의 부분 상관 함수를 근사적인 상한을 이용하여 조각적 선형 모델로 모델링한다. 제안된 포착 방식의 성능을 기존의 방법과 비교하여 전산 모의 실험을 통해 분석적인 설계 방법을 검증한다.
인간의 시각 피질을 구성하고 있는 시각 뉴런은 모든 시각적 자극에 반응하는 것이 아니라 특정한 조건을 갖춘 시각적 자극에 반응한다는 것이 생리학적 실험을 통하여 밝혀졌다. 본 연구에서는 이와 같은 생리학적 실험을 해석하기 위하여 랜덤한 이득을 갖는 선형 필터를 포함하는 뉴런의 발화 특성을 시뮬레이션하고 설명할 수 있는 모델을 제안하였고 또한 제안한 모델의 선형 필터의 출력이 전체 자극 데이터의 부공간을 형성하고 있음을 실험을 통하여 증명하였다. 구현된 모델의 타당성을 검증하기 위하여 서로 다른 4개의 시각적 자극 데이터들로부터 임의로 추출한 2개의 화소에 대한 값의 분포를 관찰하였다. 전체 자극 데이터와 스파이크 발화 자극 데이터의 분포로부터 중심 좌표 값 즉, 가장 많은 값이 분포하는 좌표 값을 추출하여 두 분포 사이의 차이를 확인할 수 있었고 구현된 모델이 전형적인 LNP 모델과 동일하게 전체 자극 데이터가 전체 집합일 경우 스파이크를 발생시키는 자극 데이터가 전체 자극 데이터의 부공간 임을 실험을 통하여 증명하였다. 본 연구는 시각적 자극에 대한 스파이크의 발생기전과 관련된 기초 연구로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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