도메인 필터 및 레인지 필터, 이들 두개의 가우시안 필터에 의해 동작하는 양방향 필터 (bilateral filter)는 원 영상의 선예도 상승 및 노이즈 감소 특성을 가지는 비선형 필터이다. 본 논문은 적외선 소형 표적 탐지에 있어서 양방향 필터을 표적이 없는 경우의 배경을 예측하는 배경 예측기로 설계하고자 한다. 이를 위하여 양방향 필터의 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차는 배경 영역과 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 제안한 양방향 필터는 국부 창 주위 블록에 대하여 그 평균값들의 분산 특성을 이용하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차를 적응적으로 가변시킨다. 또한 처리되는 화소에 대하여 주위 블록 평균값들의 분산값이 작을 경우 평탄 배경 및 표적 영역으로 분류하고, 그 분산값이 클수록 에지 영역으로 분류하여 양방향 필터 처리함으로써 배경 예측의 정확도를 향상시켰다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 표적이 없는 경우의 배경을 예측하여 표적을 포함하는 원 영상과 표적이 없는 경우의 예측 배경과의 차를 이용하여 소형 표적을 검출할 수 있다. 실험 결과에서 제안한 양방향 필터를 이용한 방법이 기존의 방법들보다 표적 검출률이 우수함을 확인하였다.
시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿을 신경회로망에 적용시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등 여러 가지 방법이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습 방법으로 일반적으로 비선형 시스템 추정에 주로 사용되는 확장 칼만 필터 알고리듬을 적용한 신경회로망을 제안한다. 또한 제안된 학습 알고리듬을 이용한 웨이블릿 신경 회로망으로 간접 적응 제어기를 설계하여 연속 시간 혼돈 시스템인 Duffing 시스템의 제어에 적용함으로써 확장 칼만 필터 학습 알고리듬을 적용한 웨이블릿 신경 회로망 모델의 우수성을 보인다.
GPS 신호는 수신 전력이 매우 낮으며, 민간용 신호의 경우에는 신호 구조가 잘 알려져 있어서 고의적 혹은 비고의적인 간섭에 취약하다. 많은 간섭 제거 기법이 연구되고 있으며 그 중에서 ATF가 상관전 처리 기법으로 널리 사용되고 있다. 그러나 ATF는 노치 폭과 관련된 설계 변수가 없어서 간섭을 제거하더라도 주변 주파수에 스펙트럼 손실을 가져온다. 반면 IIR 노치 필터는 노치 폭과 관련된 설계 변수가 있어서 CW 간섭에 대하여 매우 예리한 노치를 생성할 수 있으므로 스펙트럼 손실을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응 알고리즘을 적용할 수 있는 구조의 IIR 노치 필터를 제시하고, 소프트웨어 신호발생기와 실제 측정치를 이용하여 성능을 평가하였으며, IIR 필터의 SNR 손실이 FiR 필터에 비하여 5dB 정도 작은 것을 확인하였다.
본 논문에서는 적응 델타 변조기 (ADM)를 A/D 변환기로 사용하는 FIR ADM 디지탈 필터의 성능과 구현 방법을 연구하였다. 이 필터는 지금까지 사용되는 PCM 필터와는 달리 승산이 필요 없을 뿐만 아니라 또한 저전력 소모, 크기 및 가격면 등에서 여러 가지 장점이 있다. 필터의 성능 해석을 위하여 필터의 mean-squared error의 식과 원하는 성능을 갖기 위한 필터의 word Length의 식을 유도하였고 이를 computer simulation에 의해서 입증하였다. 또한 디지탈 필터의 성능을 최적화 하기 위해서 parameter값들을 simulation에 의해서 최적화 하였다. 마지막으로 단일 및 다수의 신호를 동시에 처리할 수 있는 FIR ADM 디지탈 필터의 설계에 관해서 고찰하였다.
본 논문에서는 모델 기반 적응제어 방식중 하나인 확장 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter)를 사용하여 전기자전거용 배터리팩의 충전량(SOC: State of Charge)을 상온과 저온에서 추정하였다. 온도에 따라 배터리의 특성은 매우 가변적이며, 모델의 특성이 달라짐에 따라 적응제어를 위한 내부 파라미터 또한 상이하게 나타난다. 본 논문에서는 Matlab/Simulink를 이용하여 배터리와 확장 칼만 필터를 설계하고 시뮬레이션하였다. 온도에 따른 최적의 SOC 추정 성능을 얻기 위해, 오차 원인을 분석하고 이에 따른 개선된 SOC 추정 결과를 나타냈다.
능동 머플러는 자동차 머플러의 배기소음을 저감하기 위하여 능동 소음 제어 기법을 적용하여 구현된다. 기존의 보편적인 Filtered_x LMS 알고리즘은 음향 궤환이 존재할 경우 제어필터의 차수가 매우 커지고 수렴성이 악화되는 문제가 있다. 이를 보완할 수 있는 Recursive LMS 알고리즘은 적응필터의 적응과정에서 쉽게 발산할 수 있어 적용이 제한되어 왔다. 본 논문에서는 수렴 성능과 계산량 부담이 개선되도록 1차 경로와 2차 경로 전달함수의 구조를 IIR 필터로 설계하였으며 IIR 필터 구조의 단점인 안정성 확보를 위해 안정화 필터 알고리즘을 적용하였다. 안정화 필터 알고리즘은 적응과정 중에 음향 궤환에 해당하는 전달함수의 극점이 발산하는 것을 방지하기 위하여 극점을 단위원 내부로 끌어 당기는 역할을 수행한다. 이러한 방법으로 능동 머플러 시스템의 계산량 절감과 수렴성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 가변 환경인 디젤 엔진의 배기음향을 대상으로 기존의 Filtered_x LMS 알고리즘과 제안한 시스템과의 성능을 비교하여 그 우수성을 보였으며, 계산량은 절반 이하, 수렴 특성은 4배 이상의 성능을 보였다.
동맥혈액의 총 혈색소 농도와 산화 혈색소 농도의 비율로 정의되는 산소포화도를 비관혈적으로 측정하는 펄스 옥시메터는 주위환경 요인과 피측정자의 호흡 및 움직임에 의한 영향을 받는다. 특히 환자가 움직였을 때 동잡음 신호는 주파수영역에서 정상적인 수신광 신호와 중첩 또는 인접하게 나타나 잡음제거가 어렵다 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 필터뱅크와 정합필터를 이용하여 동잡음을 제거하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법으로 실험한 결과. ratio의 평균 변화율이 이동평균필터(11.2%)와 적응필터(39.7%)를 이용하였을 때 보다 변화 폭이 4.1%로 나타나 환자의 움직임에서도 보다 안정적인 산소포화도를 측정이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 케이블 모뎀을 위한 DFE(Decision Feedback Equalizer) 구조의 blind 등화기를 설계하였다. 변복조 방식은 64/256 QAM이며 채널 적응 알고리즘으로는 제안한 MMA(Multi-Modulus Algorithm)와 LMS (Least Mean Square) 알고리즘을 같이 사용하였다. MMA 알고리즘과 DFE 구조를 가진 등화기는 본 논문에서 처음 제안한다. 기존의 MMA 등화기는 두 개의 FIR 필터를 사용하여 두 개의 탭 계수를 갱신하였으나, 본 논문에서 제안하는 MMA 알고리즘은 하나의 탭 계수 갱신만으로 채널 등화가 가능하도록 제안하였으며, DFE 구조에 적용하여 두 개의 DFE 필터를 사용하여 채널 적응 능력을 높히고 탭 수를 줄였다. 0.35 $\mu\textrm{m}$ standard cell library를 이용하여 ASIC 칩을 설계하였다. 설계한 등화기는 약 16만개의 게이트 수와 8 MHz의 동작속도를 보였으며 데이터 전송 속도는 64Mbps까지 지원한다.
SAW(Surface Acoustic Wave) 필터는 탄성표면파를 응용한 신호처리 기능 소자로, 각종 통신 기기의 고주파 회로의 대역 통과 필터로 이용된다. 기본적인 구성은 압전체 기판의 표면에 전기 신호와 표면파를 서로 교환하기 위한 입/출력 IDT(interdigital transducer) 한 쌍으로 이루어진다. 그 주파수 특성은 입/출력 IDT의 간격과 각각의 길이에 의해 결정되어지며, 대역 통과 필터의 특성을 지닌다. 본 논문은 이런 SAW 필터의 수치 설계 방법론에 관한 것이다. 입력 IDT의 전극의 길이를 변수로 정하고, 중심 주파수, 통과 대역의 폭과 정지 대역의 감소치가 주어졌을 때 적응/최적화 알고리즘을 이용하며 필터를 설계한다. 설계하고자 하는 필터 특성과 임의의 시간에 만들어진 필터와의 오차를 목적 함수로 정하고, 이 목적 함수를 최소화하는 것으로 필터의 설계가 가능하게 된다. SAW 필터의 계산 모델로는 델타 함수 모델과 등가 회로 모델을 사용하였으며, 최적화 알고리즘으로는 유전자 알고리즘을 사용하였다.
Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM)는 볼스크류, 기어 및 타이밍 벨트를 이용하여 NC, 가공기, 로봇 및 공장 자동화를 포함하여 산업 시스템 전반에 널리 사용되고 있다. 이러한 PMSM과 부하의 결합으로 구성된 시스템은 동력의 전달에 있어서, 고유의 공진 주파수를 가지며 공진 주파수 대역에서의 기계계의 응답 특성은 매우 불안정하고, 기계 시스템의 손상을 일으키게 된다. 본 논문에서는 PMSM을 이용한 직선 운동 시스템에서 기계적인 결합에 의한 기구부의 진동을 억제하기 위하여 진동 주파수를 자동으로 검출하여, 진동의 원인이 되는 토크 지령 신호를 억제하는 적응형 노치 필터를 포함하는 속도 제어 시스템을 제안한다. 하지만, 기계적인 진동 주파수와 주파수의 대역은 전동기에 결합된 결합 기구 및 부하에 따라서 변동하는 특성을 가지고 기계적인 진동의 크기도 진동원이 되는 신호에 따라 변동하므로, 이를 적응형 노치 필터부에서 이를 진단하여 진동 주파수를 자동으로 억제함으로써 안정적인 운전이 가능하도록 설계된다. 본 논문에서 제안된 기계적인 진동을 억제하기 위한 적응형 노치 필터의 성능은 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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