본 논문은 수신된 신호의 고차 통계치를 이용하는 TEA(Tricepstrum Equalization Alogorithm) 기반의 적응 등화기 성능 개선에 관한 것이다. 적응 등화기는 주로 부가 잡음, 위상 찌그러짐 및 주파수 선택성 페이딩이 존재하는 통신 채널 환경에서 수신측에서 통신의 고속, 동기 유지, BER 과같은 성능 개선을 위하여 사용되는데 이의 특성은 통신 채널의 전달 함수의 역특성을 갖게된다. 논문에서 적응 등화기의 알고리즘으로는 고차 통계치(HOS)를 이용하는 TEA 알고리즘을 사용하였으며 대상 신호로는 2 차원 선호 방식인 16-QAM을 이용하였다. 16-QAM의 사전 부호화를 위한 신호점 할당시에 Gray 부호를 이용함으로서 등화기의 성능을 나타내는 잔류 부호간 간섭(Residual ISI)과 MSE에서 개선된 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻을 수 있었다.
본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.
본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록 하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.
본 논문은 견인선(tow-ship)에서 발생하는 자체 잡음을 제거하여 수중 신호처리 시스템에서 표적 탐지(target detection)와 표적 식별(target identification) 등의 성능 향상을 위하여 표적 방향으로 형성된 빔의 출력을 원시 입력신호(primary input)로 사용하고 견인선 방향으로 형성된 빔의 출력을 참고 입력신호(reference input)로 사용한 적응 잡음 제거기(adaptive noise canceller)에 대해 연구하였다. 잡음 제거를 위해 사용되는 계수들은 LMS(Least Mean Square) 알고리듬을 이용하여 조정하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 TDL(Tapped-Delay Line) 구조와 LAT(LATtice) 구조를 갖는 적응 잡음 제거기 성능을 여러 가지 환경에서 비교, 관찰하였다. 두 알고리듬을 사용할 경우, 자체 잡음이 어떠한 형태로 나타나더라도 제거시킬 수 있음을 보여 주었으나 고유값 분포율(eigenvalue spread ratio)이 큰 경우에는 LMS-LAT가 LMS-TDL보다 수렴 속도뿐만 아니라 성능면에서도 우수함을 보였다.
본 논문에서는 GPS 수신기로 유입되는 간섭 및 재밍 신호를 효율적으로 제거 또는 억압하기 위해 배열 안테나(way antenna)를 적용한 항 재밍(anti-jamming) GPS 시스템을 설계하고 운용 방안을 제시하였다. 특히 제안하는 안테나 구조 및 운용 방안은 전통적인 6 원형 배열 안테나(6 circular array antenna) 구조에서 중앙에 1개의 소자를 추가한 7 배열 원형 안테나 구조로써 주어진 간섭 및 재밍 환경 하에서 전력 효율적으로 운용된다. 아울러 적응형 배열 안테나를 사용하여 디지털 신호처리를 수행할 경우 성능이 우수한 것으로 잘 알려진 STAP(Space Time Adaptive Process)와 SFAP(Space Frequency Adaptive Process)를 적용하고 두 방식의 구조 및 복잡도에 관한 분석, 그리고 동일한 복잡도(Complexity) 조건에서 다양한 재밍 환경에서의 BER 성능 비교를 수행하였다.
핸즈프리 마이크를 이용한 원격회의나 원격 통신 시스템과 같은 몇 가지의 응용분야에서, 음성 신호는 주위 잡음뿐만 아니라 마이크와 스피커사이의 결합에 의해 발생하는 에코에 의해서 왜곡되기 쉽다. 게다가 채널 왜곡이나 부가적인 잡음을 포함한 환경 잡음들은 원래의 입력 음성신호에 영향을 미치리라 고려된다. 본 논문에서는, 이러한 핸즈프리 음성에 있어서의 음성 인식률을 향상시키기 위해 에코 제거기와 최대 사후 추정(MAP)을 이용한 새로운 접근방식을 소개한다. 이 접근방식에서, 제안된 시스템이 에코를 포함한 주위 잡음 환경에서의 핸즈프리 음성인식에 효과적이라는 것을 보여준다 또한, 실험 결과는 에코 제거기와 MAP 환경적응 기술의 결합 시스템이 에코와 잡음 환경에 잘 적응하는 것을 보여준다.
이동 통신 시스템에서 DSP 기능을 수행하는 적응필터를 설계하기 위한 방법으로는 최소-제곱조정(Least-squares adjustment) 알고리즘. Fast-Kalman 알고리즘 그리고 적응 격자(adaptive lattice) 알고리즘이 있다. 최소-제곱 조정 알고리즘은 적응 등화의 신호처리를 위해 고속 수렴하고이동 통신 시스템의 다중 경로 페이딩 채널에서 발생되는 심볼간 간섭을 제거하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 최소-제곱 조정 알고리즘의 계수를 몇 가지 새로운 데이타 순서에 대한 샘플링 된 신호 벡터의 대수학적인 특성을 적절히 조정하여 구하는 방법을 제시하였고 컴퓨터 시물레이션 결과 기존 알고리즘들보다 고속 수렴하고 반복 수행 속도가 개선됨을 확인하였다.
본 논문은 다중 경로 페이딩 채널의 전송 특성을 개선하기 위하여 고차 통계치를 이용한 적응 등화기의 설계 및 성능에 관한 것이다. 디지탈 무선 전송에서 발생하는 다중 경로 전파 현상은 수신 신호의 찌그러짐과 부호간 간섭의 원인이 된다. 이로 인하여 비트 오율의 증가와 수신기의 성능을 저하하는 주된 원인이 된다. 논문에서는 널리 사용되는 Bussgang, Godard 알고리즘의 CMA 알고리즘을 사용하는 대신 수신 신호의 고차 통계치를 이용한 등화 알고리즘을 이용하였다. 논문에서는 신호대 잡음비를 변화시키면서 이들 알고리즘의 성능 (잔류 부호간 간섭, 복원 성군도 및 연산량)을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 신호대 잡음비가 낮은 $10{\sim}20$ dB 범위에서는 고차 통계치를 이용한 등화 알고리즘이 CMA 보다 우월하였다. 실제의 통신 시스템에서 사용되는 신호대 잡음비가 $14{\sim}20$ dB 임을 고려할 때 고차 통계치를 이용하는 적응 등화기는 실제의 다중 경로 페이딩 환경에서 사용될 수 있다.
본 논문에서는 잡음과 간섭신호가 존재하는 환경에서 편파영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘과 공간 및 시간 영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘을 효율적으로 결합하는 문제에 관해 고찰한다. 대부분의 직렬결합 방식들은 성능이 제한적이므로 3차원 즉, 편파, 공간, 및 시간영역에서 동시에 레이다 신호를 검출하는 적응 알고리즘에 초점을 맞춘다. 공간 및 시간 영역의 알고리즘을 3차원으로 단순 확장한 알고리즘과 달리, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 신호의 편파 파라미터에 대한 필터 뱅크가 불필요하다. 제안된 알고리즘에 대한 성능 신호검출 확률과 오경보 확률에 의해 유도하고 신호의 편파정보를 이용하지 않거나 편파정보를 안다고 가정하는 알고리즘들과의 성능을 비교, 분석한다.
적응 변조(Adaptive Modulation: AM) 방식은 시간적으로 공간적으로 바뀌는 채널의 상태에 적합한 변조 방식을 적응적으로 할당함으로써, 시스템의 효율을 높이는 중요한 통신 방식이다. 고정 변조 방식은 시간에 따라 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)가 변하는 채널에서 BER(Bit Error Rate) 성능이 변한다. 하지만 적응변조 방식은 모든 채널 상태의 SNR에 대하여 일정한 평균 BER 성능을 유지하므로 채널의 상태가 수시로 변하는 통신 환경에서 시스템의 성능을 확보한다. 이를 위해서 무엇보다도 정확하고, 빠르게 신호 대 잡음비를 추정할 수 있는 간단한 SNR 추정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 적응 변조를 위하여 SNR 추정 성능이 적응 변조 시스템에 미치는 영향을 평균 BER과 평균 데이터 처리율(throughput)을 통하여 분석한다. 또한, 본 논문에서는 decision feedback 신호의 자기 상관 기반의 SNR 추정 방법 및 기존의 SNR 추정 방법들을 적응 변조시스템에 적용하여 각 변조 레벨 변환 점에서 SNR 추정 성능에 따라 결정되는 적응 변조 시스템의 성능 변화를 확인한다. Decision feedback 신호의 자기 상관 기반 SNR 추정 방법은 M-QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 신호에서도 비교적 안정적인 추정 성능을 보이기 때문에 적응 변조 시스템에서 다른 SNR 추정 방법들에 비해 변조 레벨 변환 점에서 성능 열화를 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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