GPS(Global Positioning System는 지구상에서 약 2km 떨어진 위성으로부터 송신한 신호를 수신하므로 그 수신감도가 매우 낮아 재밍과 간섭에 매우 취약하다. 따라서 GPS 수신단에서 항재밍 능력에 대한 필요성은 점점 증가하고 있다. 이러한 GPS의 취약성을 이용하여 전시 상황에서 적군은 재밍 기법을 이용하여 수신단에서 아군의 GPS 신호를 이용한 정확한 측위를 방해한다. 따라서 전시상황에 대비하여 재밍 환경에 대응하고, 측위 정보를 획득할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 재밍 환경에서의 측위 정확도를 향상시키기 위해 BSS(Blind Source Separation) 기법을 사용하여 GPS 신호와 재밍 신호를 분리하는 방법을 제안한다. 또 재밍신호와 분리된 GPS 신호에는 여전히 잡음(noise)이 존재해 정확한 측위 정보를 획득하기 어렵다. 따라서 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 웨이블릿 임계화 기법을 사용한다. 실험 결과는 본 연구실에서 수행한 GPS/QZSS/Wi-Fi 밀결합 측위기법의 테스트 결과를 이용하여 재밍 환경에서의 BSS 와 웨이블릿 임계화 기법을 통한 정확도 향상을 보이며 제안한 시스템 모델의 우수성을 입증한다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
본 논문에서는 이중 홉 증폭 후 전달(AF: Amplify-and-Forward) 릴레이 시스템에 대한 새로운 성능 분석 기법을 레일리 페이딩 채널에 대하여 제안한다. 기존의 분석 기법들에서는 S-R-D(Source-Relay-Destination) 링크의 수신 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)에 대한 누적 분포 함수(CDF: Cumulative Distribution Function) 혹은 확률 밀도 함수 (PDF: Probability Density Function)로부터 모멘트 발생 함수(MGF: Moment Generating Function)를 유도한 후 평균 심벌 오류율을 유도된 MGF를 이용하여 표현하였다. 본 논문에서는 기존의 분석과 다른 새로운 접근법을 제안한다. 즉, S-R(Source-Relay) 링크 및 R-D(Relay-Destination) 링크의 PDF들로부터 S-R-D 링크에 대한 MGF를 직접 유도한다. 그리고 새롭게 유도된 MGF을 기존의 연구들에서 제시한 형태와 비교 분석한다. 또한 제안된 성능분석 기법의 정확성은 모의실험을 통하여 검증한다. 이를 통하여 제안된 분석 기법이 이중 홉 증폭 후 전달 릴레이 시스템에 대한 새로운 해를 제시함을 확인한다.
본 논문에서는 OADF(Opportunistic Adaptive Decode-and-Forward) 릴레이 시스템에 대한 새로운 성능분석 기법을 레일리 페이딩 채널에 대하여 제안하였다. 제안된 분석 기법에서는 릴레이들의 복호 오류 사건(error-event)을 기반으로 수신된 순시 신호대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio: SNR)를 표현한다. 또한 SNR의 확률 밀도 함수(Probability Density Function: PDF)를 기존의 분석 기법보다 일반적인 (PDF 표현에서 합 기호의 개수 및 그 영역이 구체화된)형태로 제시한다. 그리고 이를 이용하여 정확한 평균 오류율((Average Error Rate), 누락 확률(Outage Probability) 및 평균 채널용량(Average Channel Capacity)을 일반적인 형태로 유도한다. 제안된 성능분석 기법의 정확성은 모의실험을 통하여 검증한다. OADF 기법을 다른 기법들과 비교하여 평균 오류 확률, 누락 확률 및 채널 용량 측면에서 성능 향상 정도가 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 메쉬 법선 벡터들의 방향 분포를 3차원 모델의 특징 기술자로 제안한다. 특징 기술자로써 요구되는 회전 불변을 주성분 분석법(PCA)으로 처리하고 잡음첨가에 강건하도록 메쉬 간략화를 수행한다. 표면적이 작은 면에 대한 정보가 특징 기술자를 구성하는데 더 적게 반영되도록 법선 벡터의 분포를 각 다각형의 면적에 비례하게 표본을 뽑아 법선 벡터에 가중치를 적용하고 보간하여 변별력을 높인다. 모델간의 유사도는 특징 기술자의 거리를 정규화한 확률 밀도 히스토그램의 L1-norm으로 측정한다. 제안한 방법이 기존 방법에 비해 검색 순위 평균(ANMRR)으로 나타낸 검색 성능이 약 17.2%, 정량적 변별 척도로 나타낸 검색 성능이 최소 9.6%에서 최대 17.5%까지 향상되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Ring-헤드를 갖는 수직 자기기록 채널에 적합한 형태의 DC 성분이 억압된 일반화된 PRML(GPRML) 검출 방법을 제안하였다. 또한, 저주파수 영역의 잡음으로부터 데이터를 보호하기 위해 DC 성분이 제거된 코드의 사용을 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 PRML 검출기에 코드율이 127/136인 DC 성분이 제거된 코드와 16/17 (=128/136)인 코드율을 갖는 DC 성분이 제거되지 않은 코드를 사용하여 SNR 성능을 분석한 결과, DC 성분이 제거되지 않은 코드에 제안한 GPRML 검출 방법을 사용한 경우, 기존의 PRML 방법을 사용할 때보다 10/sup -5/ BER에서 1dB 이상의 성능 이득을 보였고, DC 성분이 제거된 코드에 GPRML을 사용할 경우, 정규 밀도 3.3과 3.5에서 각각 1.4dB와 2.0dB의 성능 이득을 보였다.
본 논문에서는 결함 검출을 위하여 2차원 산업 영상 정합 기법을 제안한다. 제안 기법은 먼저 참조 영상과 입력 영상 각각에 대하여 원 영상을 평활하면서도 경계를 보존하는 전처리 과정을 수행하여 일반적인 잡음에 강인한 정합을 가능하게 한다. 다음으로 x축 방향의 기울기 크기 영상 및 이진 영상을 생성한 후 각 픽셀별 주변 영역 밀도 분석을 통하여 특징 영상을 생성하여 산업 영상에서 자주 발생하는 모아레 형태의 패턴으로 인한 오정합을 방지한다. 마지막으로 이렇게 생성된 특징 영상에 대하여 위상 연관성을 이용한 정합을 수행하여 두 영상을 고속으로 최적으로 정렬하는 위치 이동 정합 인자를 계산할 수 있다. 실험 결과 실제 산업 영상에 대한 정합 정확성은 100%였고, 기존 기법보다 약 20배의 속도 향상이 있었다. 이와 같이 제안기법은 실제 산업 응용이 가능한 빠른 속도와 정확한 정합 정확도를 보여주었다.
본 논문은 rotation of subspaces 개념을 이용한 도래각 추정 방법을 제시한다. 이 방법은 여러 응용분야에서 대두되는 부공간들(subspaces)의 각도 및 거리와 밀접한 관련이 있다. 먼저 최소 자승을 이용하여 한 부공간을 다른 부공간으로 변환 시켜주는 최적 변환 행렬을 구하기 위한 효율적인 방법을 유도하고 이를 이용하여 다중 광대역 신호들 (인코히어런트, 부분적인 코히어런트와 완전한 코히어런트의 혼합신호들)의 도래각을 추정한다. 대표적인 응용으로, 잡음의 배열 스펙트럼 밀도 행렬이 변하지 않는 액티브 시스템(e. g. sonar system) 경우에 성능을 높이기 위하여 효율적인 ROSS (rotation of signal subspaces) 알고리듬을 제안한다. ROSS 알고리듬은 Wang-Kaveh's CSS-focusing 방법에서 사용하는 예비처리와 공간 필터링을 필요로 하지 않는 장점이 있으며 일반적인 모든 배열 안테나에도 적용될 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 새로운 알고리듬이 CSS-focusing 방법 및 Forward-Backward Spatial Smoothed MUSIC 보다 높은 성능을 가짐을 알 수 있었다.
다중 안테나를 이용한 통신 시스템에서 반복 검출 및 복호 수신기 (iterative detction and decoding)는 비트 오류율은 상당히 줄일 수 있으나, 각 비트마다 연판정 값을 계산하여야 하므로 높은 계산 복잡도를 요구한다. 본 논문에서는 적은 계산 복잡도로 연판정 값을 얻을 수 있는 수신기 구조를 제안한다. 반복 검출 및 복호 수신기는 대부 복호기로 구 복호기 (sphere decoder)를 사용하고 외부 복호기로 저 밀도 패리티 부호 (low density parity check) 복호기를 사용한다. 연판정 값을 얻기 위한 구 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 트리 탐색을 레이어 별로 레이어 심볼 탐색 (Layer symbol search, LSS)를 제안한다. 그리고 채널과 잡음 상황에 따라 달라지는 구 복호기의 동작 시간을 제한하기 위하여 반복 복호 횟수를 줄이는 적응적 조기 종료를 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘 대비 20dB에서 70% 정도 낮은 계산 복잡도를 갖으며 유사한 성능을 얻을 수 있다.
디지털 자기기록 장치에서의 용량의 증가는 필연적으로 심각한 인접 심벌간의 간섭 (Intersymbol interference : ISI)과 비선형 왜곡현사을 겪게된다. 본 논문에서는 디지털 자기기록 채널의 심각한 심벌간의 간섭과 비선형 왜곡현상을 보상해 주기 위한 방법으로 신경망을 이용한 등화기를 부분 삭제 모델로 나타난 자기기록 채널에 적용하였다. 신경망을 이용한 결정궤환 등화기 (Neural Decision Feedback Equalizer : NDFE)와 일반적인 결정궤환 등화기 (Decision Feedback Equalizer : DFE)간의 성능을 컴퓨터를 이용한 모의 실험을 통해 비교하였다. 실험 결과, 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 기존의 결정궤환 등화기보다 디지털 자기기록 장치에서 기록 밀도가 증가함에 따라 같은 신호 대 잡음비 (Signal-to-Noise Ratio : SNR)에서 우수한 비트 오류 확률 (bit error probability or bit error ratio : BER) 성능을 보였다.. 또한 같은 밀도의 경우에도 비선형 왜곡 현상이 강할수록 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 보다 안정적이며 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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