본 논문에서는 $LiCoO_2$ 원통형(cylindrical)셀을 확장칼만필터(extended Kalman filter; EKF) 추정알고리즘에 적용 시 등가회로모델 차이에 따른 SOC(State-of-charge) 추정성능의 비교 분석을 진행하였다. 첫 번째, 등가회로 모델의 성능을 좌우하는 RC-ladder의 개수에 따른 SOC 추정성능의 차이를 비교하였고, 두 번째, 모델 단순화에 따른 불가피한 모델의 에러를 줄이고자 사용되는 노이즈 모델(noise model) 및 데이터 리젝션(data rejection)의 유무에 따른 SOC 추정성능을 비교분석 하였다.
리튬이온 배터리의 상태를 모니터링 하는 방법에 있어서, 대표적으로 배터리의 충전 상태(SOC)와 배터리의 건강 상태(SOH)를 추정하여 상태 지표로 사용된다. 본 연구에서는 리튬 이온 배터리의 상태 지표를 위한 용량 정보의 추정을 데이터 기반의 근사 모델을 이용하여 수행하였다. 다양한 근사 모델링 방법을 적용하여 추정되는 용량 정보를 비교하고, 모델링 방법에 따른 용량 추정 성능을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 리튬이온 배터리의 용량을 예측하고 예측 성능을 분석하였다. 본 연구를 통하여 근사모델을 이용하는 경우, 리튬이온 배터리의 용량 추정은 물론 예측을 수행하는 방법으로서의 활용 가능성을 확인하였으며, 또한 제안하는 방법을 이용하여 보유하고 있는 모니터링 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 성능을 평가하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
직교 주파수 분할 다중화(Orthogonal Frequency Division Multiplexing; OFDM) 시스템에서 주로 사용되는 파일럿을 이용한 상호상관 채널 추정기법은 시스템의 전송 효율을 증가시키기 위해 적은 수의 파일럿 심볼을 사용 할 경우 채널 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 파일럿 심볼 기반의 OFDM 시스템에서 적은 수의 파일럿 심볼을 사용하여 채널 추정 성능을 향상시킬 수 있는 파일럿 심볼 기반 상호상관 채널 추정기법을 제안한다. 제안된 기법은 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 추정한 후 임시 데이터 심볼을 검출하고, 검출된 데이터 심볼과 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 추정한다. 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 확인하고, 기존 기법에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 보인다.
단안 영상에서의 깊이 추정은 주어진 시점에서 촬영된 2 차원 영상으로부터 객체까지의 3 차원 거리 정보를 추정하는 것이다. 최근 딥러닝 기반으로 단안 RGB 영상에서 깊이 정보 추정에 유용한 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 깊이를 추정하는 모델들이 기존 방법들의 성능을 넘어서면서 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 Attention Model 과 같이 특정 특징 맵의 채널 혹은 공간을 강조하여 전체적인 네트워크의 성능을 개선하는 연구가 소개되었다. 본 논문에서는 깊이 정보 추정을 위해 사용되는 특징 맵을 강조하기 위해서 Attention Model 을 추가한 AutoEncoder 기반의 깊이 추정 네트워크를 제안하고 적용 부분에 따른 네트워크의 깊이 정보 추정 성능을 평가 및 분석한다.
본 논문에서는, PB/MC-CDMA 시스템의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 파일롯 심볼 및 데이터 심볼을 이용한 결정 귀환 채널 추정 기법에 대하여 연구하였다. PB/MC-CDMA 시스템은 주파수 선택적 페이딩 채널 환경에서 주파수 다이버시티 이득 및 주파수 영역 등화기를 통하여 좋은 비트오율을 얻을 수 있다. 그러나 정확한 채널 추정이 되지 않을 경우 사용자간의 심각한 간섭이 발생하기 때문에 성능 저하가 일어난다. 제안 시스템은 1차 채널 추정 값과 2차 채널 추정된 값을 결정 귀환시켜 채널을 추정함으로써 다중사용자 환경에서 시스템의 성능을 향상 시킨다. 제안시스템의 성능 평가는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 본 논문에서 제안시스템을 통해 사용자간의 간섭으로 인한 성능 저하를 보상하여 비트오율이 향상될 뿐만 아니라 채널 추정을 위한 파일롯 심볼의 수를 줄일 수 있어 기존의 시스템보다 더 우수한 성능을 가지는 것을 확인 하였다.
본 논문에서는 무선센서네트워크에서 미지의 노드 위치를 추정하기 위하여 VRN을 이용한 수신신호 세기 기반의 협력 위치 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 위치추정 시스템은 모든 노드들을 모니터링하고 중첩 영역의 반복적 이용과 협력적 위치추정을 통해 BN의 좌표를 추정하였다. 실험결과 협력위치 추정시 반복횟수가 증가함에 따라 BN의 존재가능 영역이 줄어듦을 확인하였으며, RN의 수가 적을수록 최소 4회 이상의 반복적인 위치추정 횟수가 확보되어야만 BN의 존재가능 영역이 현저히 협소해짐을 보였다. 또한 위치추정 오차거리는 RN의 수가 4개인 경우에도 기존의 위치추정 알고리즘에 비해 약 71.6%의 성능이 향상되었다. 따라서 본 논문에서 제안한 VRN을 활용한 위치추정 알고리즘이 기존의 RSS기반의 위치추정 알고리즘에 비해 우수한 위추정 성능이 나타남을 확인하였다.
센서 array 신호처리에서 DOA(direction of arrival)의 추정에 사용되고 있는 root-MUSIC, TLS-ESPRIT 등과 같은 고해상도 스펙트럼 추정 기법들은 과다한 연산량으로 인하여 실시간 구현이 어렵고, 신호들의 DOA가 근접한 경우에서는 추적 성능이 매우 불안정하게 된다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 여러 형태의 부공간 추적 개념을 사용하는 수치기법이 제안되어 왔다 [2], [4], [6]. 본 논문에서는 이들 부공간 추정 기법들을 LS-ESPRIT 기법에 접목하여 그 성능을 비교하고, 개선 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 사전등화를 이용하는 상향링크 MC-CDMA(multicarrier-code division multiple access)/TDD(time division duplexing) 시스템에서 사전등화를 위한 상향링크 채널을 추정하는 방법들을 제안하고 시스템의 성능분석을 수행한다. 제안된 방법들에서는 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화를 적절한 차수의 다항식으로 모델링하고, 이 다항식을 상향링크 슬롯구간으로 확장함으로써 상향링크 슬롯구간의 채널을 추정한다. 하향링크 슬롯구간에서의 채널변화는 MMSE(minimum mean squared error)curve fitting 방법이나 Lagrange 보간법 등이 사용되며 1차, 2차, 3차 다항식으로 근사화 된다. 성능지표로 정확도보다 시스템 성능이 중요 하므로 BER (bit error rate)을 사용한다. 다양한 시스템 및 채널환경에서의 모의실험 결과로부터 Lagrange 보간법은 하향링크 채널정보가 정확한 경우에는 MMSE 방법보다 성능이 다소 우수하지만 하향링크 채널추정 오류에 매우 민감하며, 2 차 다항식을 사용한 MMSE curve fitting 방법은 다양한 환경에서 우수한 성능을 가질 뿐만 아니라 채널추정 오류에도 매우 강인함을 알 수 있다.
본 논문은 MB-OFDM UWB 시스템용 초기 채널 추정의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 초기 채널 추정의 성능은 채널 추정에 활용되는 프리엠블 심볼의 수가 커짐에 따라 증가된다. MB-OFDM UWB 표준안은 프리엠블 형식에서 부대역 당 2개의 채널 추정용 심볼 (CE symbol : channel estimation symbol)을 제시한다. 2 개 심볼에 기반한 채널 추정의 성능은 각각 200 Mbps와 480 Mbps 전송율에 대한 -77.5 dBm과 -72.5 dBm의 상당적으로 높은 수신 감도에서는 만족될 수 있지만, 55 Mbps와 110 Mbps 전송율에 대한 수신 감도 -83.5 dBm과 -80.5 dBm에서 채널 추정 성능은 저하될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기 채널 추정 영역을 기존 2개의 채널 추정용 심볼을 포함하여 패킷 동기 심볼 (PS symbol : packet synchronization symbol)과 프레임 동기 심볼 (FS symbol : frame synchronization symbol)로 확장함으로써 성능 향상을 얻을 수 있는 방법이다. 이 방법은 저하된 SBR에서 초기 채널 추정 성능을 향상시키고 물리 계층 헤더 (physical-layer header)에서의 오류율를 감소시킬 수 있다. 그러므로, 제안한 방법에 기반한 링크 마진의 증가는 통신 처리량을 증가시키는 효과가 있다. 초기 채널 추정에 대해 제안된 방법에 대한 시뮬레이션 결과, 단지 2개의 CE 심볼만을 사용했을 때보다 CE 심볼 포함 1 개의 심볼을 확장한 4 개 심볼 기반의 초기 채널 추정 방식의 성능이 $10^{-4}$ BER에서 약 0.7 dB 만큼 향상된 성능을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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