본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 방식(Orhogonal Frequency Division Multiple Access) 상향 링크 시스템에서 best linear unbiased estimator (BLUE)의 원리에 기반한 시간 동기 추정 알고리즘을 소개하며, 이 알고리즘을 기반으로 하여, 추정범위 제한 문제를 해결하기 위한 개선된 시간추정 기법을 추가적으로 제안한다. 새로운 추정 알고리즘은 인접한 부반송파 간의 차등 상관관계를 이용하여 주파수 축에서 시간 오차를 추정한다. 차등 상관관계는 시간 오차를 포함한 위상 정보를 나타내고, 채널의 주파수 선택적 특성에 의한 신호 왜곡을 완화시킨다. 기존의 추정 방법과 비교하여 제안된 추정 알고리즘은 비교적 정확한 추정 성능을 보인다. 실험 결과는 제안된 추정기가 상대적으로 작은 오차의 평균과 분산을 가지는 것을 확인하여 준다. 또한 실험은 신호 대 잡음비의 크기가 0에서 20 dB 사이일 때, 시간 추정 오차에 의한 제안된 추정기의 신호 대 잡음비 열화 정도가 0.4 dB 이하인 것을 보여준다. 따라서 제안된 동기 알고리즘은 OFDMA 상향 링크 시스템에서 다중 사용자의 시간동기추정에 적합하다.
레이더 강우의 편의 추정은 근본적으로 레이더 강우의 평균과 참값으로 가정되는 우량계 강우의 평균과의 차이를 결정하는 문제이다. 두 관측치의 차이를 정확히 결정하기 위해서는 두 관측치의 차이에 대한 분산이 매우 작아야 하며, 따라서 비교되는 관측치의 수가 충분히 확보되어야 한다. 본 연구에는 임진강 유역에서와 같이 일부 지역에만 우량계의 설치가 가능한 경우를 대상으로 하고자 한다. 임진강 유역에서와 같이 지역적으로 편중된 지상 강우자료를 활용하여 강우레이더 자료의 편의 보정을 통한 품질 향상 방안을 제시하였다. 또한 차폐 등을 이유로 레이더 강우가 대상 유역 또는 소유역을 완전하게 포괄하지 못하는 경우에 대해 가용한 레이더 강우를 이용하여 면적평균강우를 산정하는 경우에 포함될 수 있는 오차의 규모를 추정하였다. 강화 강우레이더의 반경은 한강 유역의 일부를 제외하고 대부분을 덮는다. 이러한 강화 강우 레이더의 한강유역에 대한 수문 적용성을 판단하기 위해 차폐로 인한 관측오차 산정 시 한강유역에도 적용해보았다.
시간 오차는 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기술에 기반한 무선랜 (wireless local area network: WLAN) 시스템에서 주파수 옵셋 추정 시, 오류를 일으키는 원인들 중 하나이다. 시간 오차가 주파수 옵셋 추정 시에 미치는 영향을 줄이기 위하여 몇몇 연구가 진행되어 왔지만, 대부분의 주파수 옵셋 추정 기법들은 시간 오차 범위에 대한 사전 정보를 미리 알고 있다는 가정 하에 연구됨으로써, 실제 시스템에 적용되지 못하였다. 본 논문에서는 시간 오차에 대한 정보를 요구하지 않고 두 개의 연속적인 상관 값 표본 사이에 차동 결합 기법을 적용함으로서, 실제 시스템에 적용 가능한 새로운 정수 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 모의실험 결과, 제안한 기법은 시간 오차 범위에 대한 정보를 요구하지 않기 때문에, 시간 오차 분산에 강인하며, 또한 시간 오차의 범위를 정확하게 모르는 경우, 평균적으로 기존의 기법보다 더 나은 성능을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.839-847
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2011
이 연구에서는 다중 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 회귀 계수의 추정량을 도출하였다. 자기공분산에 근거한 방법은 Park (2009)에 제시된 방법으로 직관적으로 매혹적이지는 않지만, 이것에 근거한 추정량이 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수 벡터가 어떤 정칙조건을 만족한다면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 만족되는 약한 조건 하에서 이 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 동일한 분포를 가지며 또한 회귀 계수에 확률 상 수렴한다는 것을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통해 이 성질들이 소표본에서도 성립하는 것을 보였다.
본 논문에서는 상관성 신호 시스템에서 원하는 목표물의 도래방향을 추정하기 위한 기존 MUSIC알고리즘과 제안 알고리즘에 대한 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 가중치 갱신을 위해서 선형 구속 최소 분산 방법과 도래 방향 오차 확률을 최적으로 감소시키기 위해서 베이스 방법과 최대 사후 확률에 MUSIC알고리즘 적용하여 목표물 도래 방향 추정 오차 확률을 감소하고자 한다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 신호대 잡음비가 10dB이고 안테나 배열 개수가 9개와 12일 때, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 MUSIC알고리즘보다 각각 약 11%와 13%의 도래 방향 추정 오차를 감소시켜 본 연구에서 제안한 알고리즘이 우수함을 확인하였다.
하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적설계방법을 댐 신설로 강우관측소 증설이 필요한 용담댐 유역에 적용하여, 대상유역의 최적 강우관측망을 제안하였다.
최근 위치기반 서비스의 중요도가 갈수록 늘어나고 있다. 그리고 이와 관련하여 Ultra-Wideband(UWB) 기술이 많은 모바일 단말들과 차량 등에 장착되고 있다. 하지만 일반적인 UWB 기반 측위 시스템의 경우 단순히 두 단말 사이의 거리와 방향을 파악하는 데에 사용되거나, 빌딩이나 공장, 쇼핑몰 같은 곳에 UWB anchor를 미리 설치한 후, 근로자나 고객의 위치를 확인하기 위하여 사용하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 기법들과는 다른 방식으로 노드들의 위치를 파악하는 분산 노드 기반 Anchor-less UWB 측위 시스템의 특성에 대해서 분석하였으며, 노드 수의 증가 및 설정한 Ranging 주기에 따라 시스템의 실제 Ranging 주기 및 거리 추정 오차에 대해서 측정하였다. 또한, 본 시스템을 활용한 측위 시스템의 정확도를 실험을 통해 분석하였다. 실험 결과, Anchor를 설치하지 않고, 노드 간의 시동기 작업을 하지 않은 상태에서도 평균 0.32m의 오차를 가지는 것을 확인할 수 있었다.
항법(navigation)은 기준좌표계에 대한 항체(vehicle)의 위치나 속도를 알아내기 위한 것으로 이를 위한 시스템이 관성항법장치(inertial navigation system-INS)이며 항법기능을 수행하기 위하여 항체에 놓여진 쎈서의 관성성질을 이용한다. INS는 specific force와 관성 각속도의 측정에서 얻은 데이타를 처리함으로 그 기능을 수행한다. 스트랩다운 INS(SINS)는 관성항법장치의 한 종류로 analytic INS라고도 하는데 기준좌표축을 유지하기 위하여 안정테이블을 사용하지 않고 쎈서들을 항체에 직접 부착시켜 초기상태와 현재상태와의 사이에 상대적인 회전방향을 해석적으로 계산한다. INS의 성능은 수많은 오차원(error source)의 함수로 주어지며 이 오차원 중에는 주위환경에 의한 것도 있고 INS 구성에 사용된 기구(instruments)와 관련된 것도 있다. INS 를 해석하는 목적은 항법의 정확도를 알아보는데 있으며 또한 각각의 오차원의 값을 추정하는 것도 부가적인 목적이 된다. 이러한 오차의 추정치는 사양(specification)을 모르는 부품의 성능을 식별하는데 사용될 수 있다. 따라서 INS를 해석함으로 INS를 구성하는 어떤 부품에 대한 성능이 어느정도 개선을 필요로 하는가 알 수 있다. 본 논문에서는 SINS의 오차원을 크게 고도계의 불확실성, 중력의 편향과 이상, 가속도계의 불확실성, 자이로의 불확실성의 네 그룹으로 나누어 상호분산해석(covariance analysis)방법으로 각 오차원이 시스템에 미치는 영향을 알아보았다.
불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형에서 나타나는 두 분산의 합에 대한 신뢰구간을 구하기 위하여 Ting et al.(1990) 방법과 Graybill and Wang(1980) 방법과 Tsui and Weerahandi(1989)가 제안한 일반화 축량(generalized pivotal quantity)방법을 이용한 두 가지 방법 등 모두 네 가지 신뢰구간을 제안한다. 신뢰구간의 적절성을 판단하기 위하여 여러 가지 불균형 설계에 대하여 SAS/IML로 시뮬레이션을 실행하고 신뢰계수와 신뢰구간의 평균 길이를 비교한다. 불균형중첩오차구조를 갖는 단순선형회귀모형의 두 분산의 합에 대한 네 가지 신뢰구간들이 주샘플링 단위의 변화에 따라 어느 방법이 적절한 신뢰구간을 구축하는지 추천하고, 실제 예제를 적용하여 시뮬레이션의 결과와 일관성이 있는지를 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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