실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 주파수 오차가 큰 IEEE 802.15.4 시스템에서의 프레임 동기 및 주파수 추정기법을 제안한다. 주파수 오차의 영향을 제거하기 위해 coherent 방식이 아닌 non-coherent 방식의 프레임 동기가 요구된다. 차등 신호와 절대값을 이용하여 주파수 옵셋의 영향을 완벽히 제거한 프레임 동기를 제안하였다. 그리고 주파수 옵셋 추정의 분산을 줄이기 위한 over-sampling 주기의 주파수 옵셋 검출 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 방식의 무선 전송 시스템에서 시간 오차가 (timing error) 존재할 때 주파수 옵셋을 (frequency offset) 추정하는 기법에 대해 다루었다. 시간 오차가 존재하면, 주파수 옵셋 추정식의 상관값이 (correlation value) 감소하게 되어 추정 성능의 감소를 가져온다. 이를 해결하기 위하여, 동기 위상 범위와 문턱값 기반의 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 더불어 이를 기반으로 한 시간 오차 추정기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였고, 제안한 기법이 기존 기법보다 연산 복잡도가 낮으며 시간 오차에 강인함을 확인하였다. 제안한 시간 오차 추정기법은 주파수 옵셋 재 추정에 사용될 수 있으며, 신뢰성 있는 추정값을 제공함을 보였다.
본 논문은 패킷 방식의 OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템에서 등화기 출력과 비터비 복호기 출력을 이용한 잔존 주파수 옵셋 추정 법을 제안한다 패킷 방식의 OFDM에서는 패킷의 앞 부분의 훈련열을 이용하여 한번 추정하기 때문에 시간이 지남에 따라 추정 오차에 의한 위상 회전이 축적된다. 이러한 위상 회전의 축적을 막기 위해 등화기 출력과 비터비 복호기의 출력에서 잔존 주파수 옵셋을 추정하여 매 심볼마다 보상한다. 잔존 주파수 옵셋의 추정은 먼저 첫 번째 심복의 등화기 출력과 그것의 비터비 복호기 출력 사이에서 위상차를 구한다. 두 번째 심복의 위상차도 처음 심복과 같은 방법으로 구한다. 두 번째 구한 위상차는 이전 심볼의 위상차에서 잔존 주파수 옵셋의 영향이 더해져 있다. 이득 두개의 위상차의 차로부터 잔존 주과수 옵셋을 구할 수 있다. 이 방법은 전송된 데이터를 사용하여 추정하기 때문에 추가적인 훈련열을 사용하지 않고 매 심볼마다 보상을 할 수 있다는 장점이 있다.
다중 정현파의 주파수를 추정하는 최우도(ML) 방법은 주파수 추정에 정밀도를 보여주고 있으나, 최우도 함수가 주파수 추정에 쓰이는 경우 고도의 비선형성 때문에 추정에 많은 희생을 요구하고 있다. 본 논문에서는 최우도 방법의 비선형성을 개선하기 위해, 신호속에 포함된 정현 주파수의 추정을 용이하게 할 수 있는 단순화된 최우도 방법을 제시한다. 이 새로운 주파수 추정 방법을 백색 또는 칼라 잡음의 보기들에 적용하고, Monte-carlo 시뮬레이션을 실행하여 통계적 평균값, 평균 제곱근 및 상대 바이어스를 기존의 가장 우수한 방법인 MFBLP 방법과 비교한다. 또한 스펙트럼 파우어 밀도와 단위 원에서의 주파수 위치를 그림을 통하여 나타낸다.
본 논문에서는 시변 주파수를 추정하기 위한 방법으로 기존의 시간 가중 칼만 추정기법에 변형된 Huber함수를 적용하여 충격성 잡음환경 하에서도 강인한 칼만추정기법을 제안하였다. 기존의 시간 가중 칼만 추정기법은 오차가 정규분포를 가진다고 가정된 상태에서는 적합한 파라메타 추정을 할 수 있지만 충격성 잡음이 존재하는 경우에는 수렴속도나 시변적응능력에서의 성능저하가 나타난다. 제안된 알고리듬은 영향함수 측면에서 충격성 잡음에 의해 생기는 오차의 크기를 제한함으로써 기포나 인위적인 충격성 잡음환경 하에서도 시변 주파수 추정을 할 수 있으며 알고리듬의 타당성은 모의실험을 통해 보였다.
위상 펼침 (phase unwrapping)과 최소자승(least-squares) 기법들을 이용한 기존 디지털 주파수 변별기 (Digital Frequency Discriminator: DFD) 설계를 바탕으로, 본 논문에서는 주파수 판별 대역이 4배 확장한 새로운 DFD 설계를 제안한다. 구체적으로, 주파수 판별 대역을 기존 2-6GHz에서 2-18GHz로 4배 확장함에 따라 주파수 판별 정확도를 높이기 위해 DFD 내의 지연선 수가 증가되고, 이에 따른 주파수 추정 연산량이 증가되는데, 본 논문에서는 이러한 2-18GHz 대역 주파수 판별을 위해 보다 효율적인 주파수 추정 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안하는 주파수 추정 방법에서는 기존 방법인 위상 펼침 기법을 기반으로 펼친 위상의 후보군을 만들되, 각 지연선에서 발생할 수 있는 위상 잡음을 미리 추정하여, 적절한 펼친 위상 후보군을 선택하는 새로운 주파수 후보군 선택 방법을 제안한다. 이렇게 선택된 위상 후보군만을 최소자승 기법에 적용하여 주파수를 추정함으로써, 결과적으로 기존 DFD의 주파수 추정에 비해 연산량을 줄일 수 있다. 끝으로, 제안한 DFD에 대한 주파수 변별 방법을 비교 분석하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 주파수 판별 성능을 검증한다.
본 논문은 비균일, 비선형 분포를 가지는 비정형 하이드로폰 어레이를 견인하여 목표물로부터 발생된 협대역 신호에 대한 DOAs(Direction-Of-Arrivals) 및 도플러 주파수 정보를 동시에 추정하는 기법을 제안한다. 균일분포 선형 어레이를 견인하는 전통적인 처리기법은 DOA 추정에 국한되어 활용될 수 있다는 한계점을 가지고 있을 뿐 아니라 목표물의 특징을 파악할 수 있는 중요한 정보 중의 하나인 발생신호의 주파수 성분을 추정하기 위해서는 주파수 스펙트럼을 별도로 구성하여야하는 등의 난점을 지니고 있어 조기 경보 능력의 치명적인 제한점을 가질 수 있으며, 하이드로폰 어레이의 구조가 외부적인 환경요인에 의하여 선형을 유지하지 못함으로써 추정능력을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 불규칙한 곡면을 가지고 있는 모함의 측면에 하이드로폰 어레이를 설치하여 목표물의 DOA 뿐만 아니라 모함의 이동에 의해 목표물과 사이에서 발생하는 도플러 주파수까지 동시에 추정하는 기법을 제안한다 특별히, 도플러 주파수 추정은 취득신호에 대한 퓨리에 변환과정을 거치지 않고 추정함으로써 계산량을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4a를 기반으로 한 IR-UWB (Impulse Radio - Ultra-wideband) 시스템에서 잔여 주파수 오프셋의 영향을 줄이는 채널 추정 기법을 제안한다. 실제로 IR-UWB 수신기는 제한된 프리앰블 심볼의 개수 때문에 주파수 동기를 완벽하게 수행할 수 없다. 따라서 잔여 주파수 오프셋이 존재하고 이 영향으로 채널추정 과정에서 상당한 오류가 발생하게 된다. 제안된 채널 추정 기법은 채널 추정과정에서 얻어낸 다중경로 프로파일을 이용하여 주파수 동기에 대한 정보를 획득하고 그것을 이용함으로써 제한된 수의 프리앰블 심볼을 가지고도 잔여 주파수 오프셋을 보상하고 잔여 주파수 오프셋에 의한 채널 추정 오류를 수정하여 정확한 채널 상태 정보를 추정하는 기법이다. 제안된 알고리즘을 IEEE 802.15.4a에서 제시한 채널 모델에 적용하여 모의실험 하였으며 제안된 채널 추정 알고리즘과 기존의 채널 주정 알고리즘을 비교 분석하여 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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