본 논문에서는 정합필터 기반의 IEEE 802.15.4a chirp spread spectrum (CSS)을 위한 새로운 주파수 오프셋 추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 주파수 오프셋 추정 알고리즘은 연속되는 동일한 심볼 간의 차등 위상을 계산함으로서 주파수 오프셋을 추정하였다. 하지만 CSS는 긴 십볼 구간과 가드 구간을 포함하고 있어 기존의 방법으로 주파수 오프셋을 추정하였을 경우 위상 모호성이 발생한다. 특히 정합필터 기반 수신기 구조에서 위상 모호성을 해결하지 않는다면 주파수 오프셋에 의한 정현파 간섭 현상으로 정합필터의 성능이 감소하게 된다. 따라서 본 논문에서는 위상 모호성을 해결하기 위해 정수부와 소수부 주파수 오프셋 추정을 분할화 하여 주파수 오프셋을 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 sub-chirp 간 정합필터 결과의 차등 위상을 계산 한 결과와 기존의 심볼 간 차등 위상 정보를 이용하여 정수부 주파수 오프셋을 추정하여 위상 모호성을 제거 한 후, 심볼 간 차등위상 정보를 통하여 소수부 주파수 오프셋을 추정한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘은 정수부 주파수 오프셋 추정을 통해 위상 모호성 문제를 해결할 수 있음을 확인하였고 위상 모호성 이 발생하지 않는 경우에서도 기존의 알고리즘과 거의 통일한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 수중 음향 압전 트랜스듀서의 고효율, 정전력 구동이 가능하도록 절연 트랜스포머와 체비셰프 필터함수를 이용한 임피던스 정합회로 설계 방안을 제안하였다. 제안된 정합회로는 진동과 무관한 트랜스듀서의 리액턴스 성분을 최소화하고 넓은 동작주파수 범위에서 평탄한 출력 전력 특성을 갖도록 설계되었다. 체비세프 필터함수를 표준 원함수로하는 저역통과 필터를 단종단 제자형 회로로 설계하고 대역통과 주파수변환을 통하여 트랜스듀서의 등가모델과 트랜스포머의 권선비에 적합한 정합회로를 설계하였다. 제안된 기법을 예제 모델 Tonpilz형 압전 트랜스듀서에 대한 가상부하에 적용하고 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 결과를 비교함으로써 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
본 연구에서는 일반적인 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합회로를 간단하고 빠르게 구할수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 먼저 임피던스 정합 대상인 1단자쌍 또는 2단자쌍 회로망에 인덕터와 캐패시터의 조합으로 이루어진 임의의 L-회로망 형태의 정합회로가 포함된 전체 회로망 구조를 설정하고, 이 구조에 대한 전송행렬을 계산한 뒤에 회로망 양단의 부하저항 조건을 적용하여 전체 회로망의 입출력 임피던스를 구하였다. 이 식으로부터 정합용 소자의 정확한 값을 연립방정식을 이용하여 계산하였다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 CDMA(code division multiple access)용 소자로 널리 사용되는 중간주파수 대 역 withdrawal 가중형 SAW필터 에 본 연구에서 제시한 방법을 적용하여 임피던스 정합 전후의 특성변화를 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인하였다. 그 결과 85.38 MHz의 중심주파수에서 비대역폭이 1.2% 삽입손실이 29 dB, VSWR (voltage standing wave ratio)이 80인 필터를 본 연구방법을 이용하여 정합한 경우에 각각의 성능이 1.8%, 9 dB, 3으로 향상됨을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다. 본 연구결과는 SAW (surface acoustic wave) 디바이스의 정합에 매우 용이하게 이용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 형태의 1, 2단자쌍 회로망의 임피던스 정합에도 널리 사용될 수 있다.
원거리에서의 얼굴 식별은 낮은 영상 해상도를 비롯하여 블러와 잡음으로 인한 어려움이 크다. 더욱이 모바일 장치에서 실시간 처리를 하기 위하여 느린 수행속도와 제한된 메모리 등 모바일 계산환경을 필히 고려하여야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 주파수 영역의 정합 필터를 이용한 얼굴 식별 방법을 제안한다. 얼굴 식별은 선형(linear) 및 위상(phase-only) 필터, 순차적인 검증 단계를 이용하여 수행된다. 얼굴 후보 윈도우 영역은 선형 필터와 위상 필터를 수행하여 검출하고 순차적인 검증 단계는 피부색 테스트와 경계 마스크 필터링 테스트로 구성한다. 제안된 방법은 Android 플랫폼에서 Java을 이용하여 모바일 폰에서 개발하였다. 예비실험 결과는 모바일 환경에서 얼굴 식별이 실시간으로 성공적으로 수행될 수 있음을 보인다.
천해 환경에서 정합필터와 LFM(linear frequency modulation) 펄스를 사용하는 능동소나의 탐지성능은 비백색잡음인 잔향에 의해 크게 저하될 수 있다. 이 경우 잔향의 영향을 줄이기 위해 일반적으로 정합필터에 선행하여 백색화 필터를 사용한다. 기존에는 탐지 블록과 선행 블록의 잔향이 통계적으로 정상성을 유지한다고 가정하고 선행 블록의 잔향 특성을 이용하여 탐지 블록의 잔향을 추정하고 백색화 하였다. 잔향의 정상성은 인접 블록 사이뿐만 아니라 좀더 넓은 범위에서 유지될 수 있다. 이 경우 더 많은 인접 블록을 이용하면 탐지 블록의 잔향을 더 정밀하게 추정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실제 해안에서 획득한 잔향 신호를 분석하여 적절한 추정 블록의 범위를 구한다. 그리고 추정 블록의 범위에 따른 선-백색화 정합필터의 성능을 비교, 분석한다.
본 논문에서는 DSSS (Direct Sequence Spread Spectrum) 수신기에서 초기동기 탐색에 사용될 수 있는 정합필터에 대해서 연구하였다. 하드웨어기술언어 (HDL)로 정합필터를 구현하기 위한 모델이 제시되었다. 제안된 모델은 고속 처리를 위해 병렬처리와 파이프라인 구조를 기반으로 하는데 환형버퍼, 곱셈기, 덧셈기, 코드참조표 등으로 구성되어 있다. 제안된 모델에 대해 성능을 분석하였고 일반적인 DSP (Digital Signal Processor)로 구현할 경우와 비교하였다. 제안된 모델을 FPGA (Field Programmable Gate Array)상에 구현하였고 타이밍 시뮬레이션 결과를 통해서 동작을 검증하였다.
본 논문은 옥내측위 결과에 지도정합 방법을 적용하는 실험 결과를 소개한다. 사용한 지도정합 방법은 측위 결과로 얻은 측정 궤적에 칼만필터를 적용하여 매끄러운 칼만필터궤적을 얻은 다음, 칼만필터궤적과 이산크레쉐거리가 가장 가까운 보행자 통로로 정합한다. 사용한 지도정합 방법의 효율성을 보이는 실험 결과도 소개한다.
본 논문은 INS/vSLAM 통합 항법 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로써, 비전 센서의 영상처리 성능을 향상을 위한 알고리즘 개발에 목표를 두고 있다. 비전센서의 영상처리알고리즘으로 SIFT 알고리즘을 사용하였으며, SIFT 알고리즘의 특징점 정합 성능을 개선하기 위해 특징점 정합 필터를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 SIFT 알고리즘을 파라미터 조절한 경우보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 차후 실시간 통합 항법 시스템에 적용하기 위해서 알고리즘의 속도를 향상시키는 작업이 필요하다.
스테레오 정합을 하기 위해서 먼저 두 이미지의 자기를 정규화 하였고, 밝기가 정규화 된 영상을 이용하여 Canny방식으로 Edge를 검출한 후 에지 적응형 스테레오 정합 방식으로 두 영상을 정합하여 변이도 영상들을 얻었다. 그 중 Canny Edge 방식이 다른 Edge 검출 방식보다 선명한 영상을 추출했다. Canny Edge 방식으로 획득한 스테레오영상을 중위수 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후, 필터링 전 후의 영상을 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)로 비교하여 본 결과 개선된 영상을 획득 하였다.
본 논문에서는 원격 탐사 영상 정합에서 정확도는 유지하면서 특징점 매칭 (Matching) 복잡도를 줄이기 위해 입력 영상을 전처리하는 구조물 검출 네트워크를 이용한 원격 탐사 영상 정합 방법을 제안한다. 영상 정합의 기존 방법은 입력 영상에서 특징점을 추출하고 설명자 (Descriptor)를 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 입력 영상에서 특징점 매칭에 영향을 미치는 구조물만 추출하여 새로운 영상을 만들어 특징점을 추출한다. 추출된 특징점은 필터링 (Filtering)을 거쳐 원본 영상에 매핑 (Mapping)되어 설명자를 생성하여 특징점 매칭 속도를 향상시킨다. 또한 구조물 검출 네트워크에서 학습 영상과 시험 영상의 특성의 차이로 생기는 성능 저하 문제를 개선하기 위해 히스토그램 매핑 기법을 이용한다. 아리랑 3 호가 획득한 원격 탐사 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 방법은 정확도를 유지하면서 계산 시간을 SURF 보다 87.5%, SIFT 보다 92.6% 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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