본 논문에서는, 1차원 및 2차원 웨이브렛 함수를 전역통과필터(APF)와 지연기의 병렬접속에 위한 재귀형(IIR) 디지털 필터로 구성하는 방법을 제안한다. Mallat에 의하여 웨이브렛 변환과 필터뱅크가 밀접한 관계에 있다는 것이 알려졌고, 완전 재구성 필터뱅크로부터 웨이브렛 함수를 도출하는 다양한 방법이 알려져 있다. 그러나, 이러한 방법의 대부분은 비재귀형(FIR) 디지털 필터에 근거를 두는 것으로, 재귀형 디지털 필터에 의한 방법은 거의 제안되어 있지 않다. 재귀형 필터를 이용하는 장점은 비재귀형에 비하여 낮은 차수로 표현되는 점이다. 또 직교 웨이브렛 함수를 끌어내기 위한 직교조건을 용이하게 만족시킬 수 있다. 본 논문에서는 웨이브렛 함수에 요구되는 레귤레리티(Regularity)조건을 만족시키기 위하여, 최대 평탄성(Maximally Flat)을 부가한 새로운 1차원 및 2차원 재귀형 웨이브렛 함수의 도출법을 보인다.
본 논문에서는 적응 필터링 분야에서 널리 쓰이고 있는 재귀형 LMS 필터의 고속연산을 위해 Cyclo-static 스케줄러를 이용하여 VLSI구현에 적합한 구조를 제안한다. 이과정은 크게 스케줄 생성 단계와 회로도 생성 단계로 구성되는데, 스케줄 생성단계는 입력으로서 Fully Specified Flow Graph(FSFG)로 표현된 재귀 DSP 알고리듬을 취하여 입력의 샘플링속도, 프로세서의 수, 그리고 주어진 입력에 대한 출력의 지연에 있어 최적인 Cyclo-static 스케줄러를 생성하여 각 프로세서간의 연결선이 최소가 되도록 스케줄을 변환한다. 회로도 생성 단계에서는 이 변환된 스케줄러로부터 미리 정의된 두 가지 형태의 프로세서 구조를 이용하여 그것을 구성하고 있는 레지스터 및 멀티플렉서의 할당을 행하고 제어신호를 포함한 완전한 회로도를 생성한다, 이렇게 생성된 회로도는 기존의 실리콘 컴파일러를 이용하여 VLSI 레이아웃으로 용이하게 변환 될 수 있다.
변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 Top-Down 설계방식에서 동작 레블과 로직 레블에서 동일한 구조를 가지는 새로운 FIR 디지털 필터의 설계 방법론을 제안한다. 제안되는 설계 방법론은 승산이 컨벌루션-carrying의 형태로 표현되어지며, 이것은 결과적으로 로직 레블의 승산을 동작 레벨의 컨벌루션과 같은 구조로 구현할 수 있다는 연구에 기반한 것이다. 재귀 구조에 기반한 FIR 디지털 필터의 예를 보이기 위해 본 논문에서는 L 개의 탭을 가지는 전치형과 시스톨릭 FIR 필터의 구현에 대해 기술한다. 제안된 FIR 디지털 필터는 하나의 컨벌루션 구조의 재귀적 사용과 2개의 1-비트 입/출력 포트만으로 구성될 수 있으므로 매우 규칙적이고 간결한 구조를 가진다.
This study presents an algorithm and related techniques which could satisfy the important properties of check weighers and conveyor scales. The algorithm of Recursive Least Squares Regression is described for te weighing system simulated as a dynamic model of the second order. Using the model and the algorithm, model parameters and then the mass being weighed can be determined from the step input. The performance of the algorithm is illustrated in digital simulation. Discussions are extended to the development of fast converging algorithm. It turns out that the algorithm shows several desirable features suitable for microcomputer assisted real-time signal processing, which are high precision and stability in noisy environment.
인공위성의 자세추정은 결정론적 방법과 재귀적인 방법으로 나눌 수 있는데, 이 중 재귀적인 방법으로는 칼만 필터를 사용하여 자세를 추정하는 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 초소형 큐브 위성의 경우 많은 탑재체를 실을 수 없기에 최소한의 자세 센서만을 이용해야 하는 제한점이 있다. 미션에 따라 식 기간 및 태양 센서의 데이터 이용이 불가능할 때에도 인공위성의 자세추정은 계속 되어야 인공위성은 임무를 성공적으로 완수할 수 있게 된다. 본 연구에서는 일반적인 인공위성의 자세추정 기법을 기반으로 큐브위성의 동역학과 토크외란을 고려하여 알고리즘을 발전시켜 식 기간에서도 더욱 정확한 자세 추정이 가능하도록 하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 기존의 자세추정 방법과 비교하여 그 성능을 검증하였다. 또한 위성체가 우주 환경에서 운용되면서 받을 수 있는 다양한 크기의 토크외란에 따른 자세추정 오차를 분석하였다.
디지털 신호처리 기술은 음성 및 영상 처리와 스펙트럼 분석 등과 같은 폭넓은 분야에서 활용되고 있다. 이에 따라 디지털 필터가 아날로그 필터를 대신하여 주파수 선택적 연산을 수행하기 위해 사용되고 있으며, 급준한 필터특성을 실현할 수 있다. 비재귀형으로 구성되는 FIR 디지털 필터는 항상 안정하고 선형위상응답 특성을 나타내므로, 데이터 전송과 같이 파형정보를 중요시하는 분야에 사용된다. 그리고 불연속점 부근에서 발생하는 깁스현상을 감소시키기 위해, 창함수 기법을 통해 필터를 설계한다. 따라서 본 논문에서는 FIR 필터의 성능을 향상시키기 위해, 변형된 창함수를 적용하였으며, 시뮬레이션에서 최대부엽의 크기와 천이특성을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.
입력과 출력에 동시에 잡음이 존재하는 경우 최소 자승법 보다는 완전 최소 자승법이 더 우수한 추정 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 완전 최소 자승법을 시계열 특성을 가지는 데이터에 적용할 경우 보다 실시간 성을 더하기 위해서 Recursive Total Least Squares(RTS) 알고리즘이 제안되어 있다. RTLS는 알고리즘 내에 존재하는 역행렬 계산에서 수치적인 불안정성을 지닌다. 본 논문에서는 RTLS와 유사한 수렴성을 지닐 뿐만 아니라 수치적 불안정성을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 위해서 Iterative Wiener Filter(IWF)를 적용한 새로운 RTLS를 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 수렴성이 기존의 RTLS와 유사할 뿐만 아니라 수치적 견실성이 기존 RTLS보다 향상되었다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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