위상변이간섭법(phase-shifting interferometry)의 측정정도는 광원의 불안정성, CCD센서의 비선형성, 열팽창, 기계적 진동과 위상변이기(phase shifter)의 위치결정정도 등에 의해 영향을 받는다. 위상변이 간섭법에서 형상을 측정하기 이해 사용되는 이론적인 기준위상(theoretical reference phase)은 위상변이기의 이동오차와 광경로차에 변화를 주는 열팽창, 기계적 진동 등에 의해서 실제의 기준위상(actual reference phase)과 다르게 되고 이것은 측정에 심각한 오차를 야기시킨다. 이러한 종류의 위상측정오차를 제거하기 이해 본 연구에서는 최소자승법과 반복연산법을 사용하여 간섭무늬의 광강도로부터 직접 기준위상을 구하고, 이를 이용하여 위상을 산출하는 방법이 제안되었다.
본 연구는 인식의 정확성을 향상시키기 위하여 단일 특징을 이용한 인식 대신에 다중 특징을 이용하는 인식방법을 제안한다. 각각의 특징은 다음과 같은 방법으로 구하여진다. 얼굴 전체의 특징은 웨이블렛 다해상도 분해와 주성분 분석방법으로 계산하였고, 입술의 경우는 입술의 경계를 구한 후 최소 자승법을 이용한 방정식의 계수를 구하였으며, 또 하나의 특징은 얼굴요소의 거리 비율에 의해 구하였다. 위 값들을 입력으로 한 역전파 학습 알고리즘으로 분류하여 실험하여 제안된 방범의 유효성을 확인하였다.
This paper presents two fast least-squares lattice algorithms for adaptive nonlinear filters equipped with bilinear system models. The lattice filters perform a Gram-Schmidt orthogonalization of the input data and have very good numerical properties. Furthermore, the computational complexity of the algorithms is an order of magnitude snaller than previously algorithm is an order of magnitude smaller than previously available methods. The first of the two approaches is an equation error algorithm that uses the measured desired response signal directly to comprte the adaptive filter outputs. This method is conceptually very simple`however, it will result in biased system models in the presence of measurement noise. The second approach is an approximate least-squares output error solution. In this case, the past samples of the output of the adaptive system itself are used to produce the filter output at the current time. Results of several experiments that demonstrate and compare the properties of the adaptive bilinear filters are also presented in this paper. These results indicate that the output error algorithm is less sensitive to output measurement noise than the squation error method.
스펙트럼 효율을 높이기 위해 기존의 마이크로파 협대역 시스템 위에 동일한 대역을 사용하는 셀룰라 CDMA 시스템을 오버레이시킨 환경에서, CDMA 시스템의 성능을 분석하였다. 협대역 시스템으로부터의 간섭을 제거하기 위해 최소 평균 자승 알고리즘을 적용한 선형 추정 필터를 사용하였다. 다중 경로 리시안 페이딩 채널로 특징 지워지는 개인 휴대 통신 채널에서의 성능을 분석함에 있어서, 원근단 문제를 해결하기 위한 전력 제어 기법 및 통화 인계, 다중, 경로 다이버시티 등을 고려하였다. 또한 인터리빙과 채널 부호화 기법을 사용하여 CDMA 시스템의 오율 성능을 분석하였다.
본 논문은 지능형 알고리즘과 이미지 프로세싱 방법을 결합한 새로운 방법으로 칼라 매칭 시스템에 구현한다. 칼라 매칭 시스템은 이미지 프로세싱을 이용하여 칼라의 RGB 데이터를 분석한 후 얻어진 색상정보를 가지고 사용자가 원하는 칼라는 구현하는 시스템이다. 칼라 매칭 시스템의 모델링에 이용되는 지능형 모델은 퍼지 추론과 적응 퍼지 추론 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System: ANFIS)이며, 최소 자승법을 기반으로 한 회귀 다항식과 비교하여 제안된 지능형 모델에 대한 성능과 실용성을 검증한 후 델파이를 이용하여 구현하였다.
본 논문에서는 작업좌표에서 로보트 매니퓰레이터에 대해 적분 동작을 갖는 오차 모델과 극점배치 자기동조제어기를 제안하였다. 이 제어기는 로보트 동력학의 자세한 표현없이 부하 외란에 의한 자류편차를 제거할 수 있다. 오차 모델 배개변수는 반복 최소 자승 알고리즘에 의해 추정되고, 제어기 매개 변수는 극점 배치 방법에 의해 결정된다. 작업좌표에서 제안된 제어 계통의 성능을 평가하기 위하여 부하를 갖는 3개 관절 2개 링크의 공간 로보트 매니퓰레이터에 의해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
위상제어 정류기 시스템에서 예측전류제어는 전류 응답속도가 매우 빠르고 오버슈트가 없는 것으로 알려져 있다. 하지만 전원과 부하의 전압 전류방정식에 의존하는 예측전류제어는 부하 파라메터 값이 틀릴 경우 전류지령 값과 피드백 사이에 정상상태 오차를 보이게 된다. 본 논문에서는 디지털 순시치 샘플링과 최소자승법을 이용하여 온라인으로 부하의 파라메터를 추정하는 알고리즘을 제안하였고, 이를 이용하여 예측전류제어를 수행함으로써 빠르고 정밀한 전류제어응답을 보였다.
DS/CDMA 시스템은 이동통신 시스템에서 다중경로, 고의적인 반방해 전파 및 동일대역폭을 공유하기 위한 다중 사용자에 의해 발생되는 협대역 간섭과 부가적인 백색가우시안 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 다계층 퍼셉트론을 기반으로 한 역전파 신경망을 이용한 정합필터 채널 모델이 DS/CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭을 고려하면서 신호 대 잡음비와 전송 전력비에 따른 컴퓨터시뮬레이션 결과는 역전파 신경망을 이용한 정합 필터의 비트 에러율이 직접 순차 확산 스펙트럼의 RAKE 수신기의 비트 에러 율보다 적음을 입증하였다.
2차원 레이다 간섭계에서 표적의 공간 도달 각도를 추정하는 방법 중에서 1차원 알고리즘과 디지털 빔 포밍알고리즘, 위상차의 최소 자승 오차 알고리즘들의 각도 모호성 해소 성능을 비교한다. 위상 비교 모노 펄스 알고리즘의 경우, 2차원 레이다 간섭계에 적용하기 위해 방위각 방향과 고각 방향으로 각각 적용하였다. 성능 비교를 위해 Monte carlo 시뮬레이션 방법을 이용하여 2차원 레이다 간섭계에서 각도 추정 알고리즘 별 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 비교하였다. 각도 모호성 해소 확률과 수행 시간을 고려할 때 위 여러 방법 중에서 위상 비교 모노 펄스 알고리즘이 실시간 신호 처리 분야에 가장 효율적임을 보여준다.
복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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