본 논문에서는 성긴 신호의 복원을 위하여 기존의 직교매칭퍼슛 (orthogonal matching pursuit, OMP) 기술을 보완한 Parallel OMP (POMP) 기법을 제안하고 성능을 분석한다. POMP알고리즘의 과정은 간단하지만 기존 OMP와 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 알고리즘이다. POMP 는 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 선택한다. 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각각의 POMP 블록에서 OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 신호 복원을 위해 가장 작은 잔류 오차(residual)를 갖는 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 POMP가 기존의 신호 복원 기술에 비하여 완벽복원비율과 평균 제곱 오차 (MSE) 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였고, 이미지복원에 있어서는 눈으로 확인 가능할 정도의 성능 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 일반화된 공간천이변조시스템에서 신호 복원 성능의 개선을 위하여 병렬 직교매칭퍼슛 기술을 이용한 신호 검출기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. 일반화된 공간천이변조 시스템에서 수신신호의 복원은 압축 센싱에서 성긴신호 복원과 매우 유사하다. 성긴 신호 복원에서 자주 사용되는 직교매칭퍼슛 기법은 매 반복과정에서 수신 신호와 채널 행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 송신신호의 Nonzero 인덱스로 1개씩 선택한다. 반면 제안된 POMP기법에서는 수신신호를 이용하여 첫 번째 반복과정에서 채널행렬과의 상관도가 높은 인덱스를 복수(M)개 선택한 후, 선택된 M개의 인덱스를 초기 인덱스로 하는 M개의 OMP과정을 병렬적으로 수행한다. 최종적으로 각 OMP과정에서 복원된 신호 중 수신된 신호와 복원신호사이의 잔차 (Residual)가 가장 작은 후보 신호를 최종 복원 신호로 선택한다. 본 논문에서는 POMP기법에 양자화기법을 결합한 알고리즘도 함께 제안한다. 제안된 POMP알고리즘은 OMP대비 M배의 복잡도를 갖지만 신호 복원 성능은 매우 탁월하다.
본 논문에서는 복수측정벡터 환경에서 성긴 신호의 복원을 위하여 널리 사용되고 있는 Simultaneous orthogonal matching pursuit (S-OMP) 기술을 보완한 병렬 OMP 기법을 제안하고 그 성능을 분석한다. Parallel orthogonal matching pursuit(POMP) 알고리즘은 간단하지만 성능면에서 매우 효과적이다. 제안된 병렬 OMP알고리즘은 첫 번째 반복 과정에서 관찰 행렬과 상관도가 높은 인덱스 집합을 여러 개 (M) 선택한다. 그 후, 선택된 각각의 인덱스를 첫 번째 인덱스로 하는 각 병렬 OMP블록에서 S-OMP 알고리즘 기법이 병렬적으로 동작한다. 마지막으로 입력된 신호 복원을 위해 잔차가 가장 작은 POMP블록의 인덱스 집합을 선택한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 100%복원 가능한 sparsity 개수가 기존의 S-OMP 기법에 비해 M이 증가함에 따라 향상되는 것을 확인했으며, 평균 제곱 오차 측면에서도 SNR에 상관없이 성능 개선효과가 있음을 확인하였다.
압축 센싱 기술은 성긴 (sparse)신호의 경우 Nyquist 표본화율보다 적은 수의 표본으로도 원신호를 완벽하게 복원할 수 있는 이론을 제시하고 있다. 전통적인 영상 처리분야에 압축 센싱 기술을 적용하는 연구를 시작함에 따라 계산 복잡도 및 메모리 문제로 블록 영상 기반 압축 센싱 방법을 많이 고려하고 있다. 또한, 이러한 압축 센싱 방법에서 복원 과정은 일정 허용 오차 범위 기준을 복원 신호가 만족시키는 경우에 종료되므로, 허용 오차 범위에 따른 복원 신호 품질과 계산 복잡도에 변화가 발생하게 된다. 본 논문에서는 블록 기반 압축 센싱 방법을 이용하여 영상을 복원함에 있어, 허용 오차 값에 따른 복원 영상의 화질 변화와 시간 절감 정도를 비교, 분석하였다.
압축센싱은 성긴(sparse)신호에 대해서 적은 수의 샘플로 원래의 신호를 복원할 수 있다. 압축센싱의 성능은 복원하려는 신호의 non-zero 개수에 영향을 받는다. 신호의 non-zero 위치를 부분적으로 알면 압축센싱의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 신호의 부분적인 non-zero 위치를 Multipath matching pursuit(MMP)에 적용한다. 실험을 통해서 신호복원이 개선되고 ITU-VB 채널 환경에서 채널추정 성능이 개선됨을 확인한다.
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.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 특히, BCS-SPL 구조는 가장 널리 사용되고 있는 방법 중에 한 가지이고, 현재에는 다양한 BCS-SPL 방식들이 연구되고 있다. 그러나 복원할 때, 블록크기는 복원 영상의 품질에 큰 영향을 미치고, 본 논문에서는 기본 구조와 더불어 구조화된 형태에 대해 다양한 블록 크기에 따라 성능을 비교한다. 다양한 실험 결과를 통하여 기본적인 구조의 BCS-SPL 알고리즘이 블록 크기 4일 때 가장 우수한 성능을 보여줌을 확인한다.
압축센싱 이론에 따르면 표본화 될 신호가 일련의 조건을 만족하는 성긴 신호라면 나이퀴스트 표본화주파수보다 적은 수의 측정 샘플들만 가지고도 원 신호를 완벽하게 복원할 수 있다. 그러나 압축센싱 이론을 실제 영상에 활용하기 위해서는, 신호 복원에 필요한 계산 복잡도와 메모리 요구량을 줄일 필요가 있다. 이런 관점에서 블록압축센싱(Block-based Compressive Sensing)에 기반한 Smooth Projected Landweber (BCS-SPL) 방법이 개발되었지만, 이 또한 복원과정의 계산 복잡도가 여전히 큰 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 BCS-SPL 복원 알고리즘의 수렴을 보다 빠르게 하기 위하여, 반복복원 중지조건, 허용 오차, 수렴 조절 인자를 개선한 수렴 복잡도 저감 방법을 제시한다. 제시한 방법은 기존 BCS-SPL 방법보다 낮은 수의 반복복원 횟수내로 수렴하면서도 동시에 복원 화질도 개선시키는 실험 결과를 보였다.
본 논문에서는 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 시스템에서 압축센싱을 이용하는 채널추정기법을 연구한다. 압축센싱은 측정벡터의 크기가 성능에 영향을 주는데, OFDM에서는 channel delay spread가 큰 경우에 압축센싱 기법을 사용하는데 제약이 된다. 본 논문에서는 채널추정 오차를 줄이기 위해서 OFDM data block에 pilot information을 추가해 측정벡터의 길이를 증가시켜 성능을 향상시킨다. 제안하는 방식이 성긴 신호의 위치를 찾을 확률을 높이고 압축센싱의 신호 복원 성능을 높인다. 모의실험을 통해 제안하는 방식이 기존 방식보다 신호 복원 능력이 더 우수함을 확인한다.
압축 센싱은 샤논/나이퀴스트 표본화 정리를 만족하는 나이퀴스트 율 보다 더 적은 수의 표본화 주파수로 신호를 획득하더라도 그 신호가 성긴 신호라는 조건 하에 샘플링을 가능하게 하는 신호 처리 기술이다. 일반적으로 측정 예측방식은 작은 블록 크기에서 성능이 좋은 반면에 복원 이미지 품질은 큰 블록으로 복원하는 것이 좋다. 이러한 두 개의 상충하는 속성을 해결하기 위해 압축 센싱은 작은 블록에서 행해지고, 복원은 큰 블록에서 수행하게 되는 구조화된 측정 행렬을 사용하며, 이러한 방법으로 예측과 복원 모두 동시에 개선을 추구한다. 본 논문에서는 구조화된 측정 행렬을 확장함으로써 블록 크기에 따른 다양한 방식이 비교되어진다. 다양한 실험 결과를 통해 $4{\times}4$ 하다마드 행렬을 이용한 구조화된 측정 행렬이 블록 크기가 4의 크기에서 가장 좋은 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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