상태축약심볼열추정(RSSE: Reduced State Sequence Estimation) 수신기는 비터비 복호기와 채널 추정기로 구성된다. 이동통신과 같이 채널이 변하는 환경에서는 적응 채널추정기(adaptive channel estimator)로 채널의 변화를 계속적으로 추정해야 한다. 일반적으로 사용되는 채널 추정기는 임시결정된 비터비 복호기의 출력을 사용하여 채널을 추정 하는데, 비터비 복호기에서 잘못된 결정을 내릴 경우 이로 인해 오류전파(error propagation)가 발생할 수있다. 본 논문에서는 좀더 정확한 채널 추정과 오류전파를 막기 위해 경로 메모리를 사용하는 새로운 채널추정기를 사용한다. 이 채널 추정기는 비터비 복호기의 여러 경로중에서 가장 작은 경로를 선택하여 그 경로상의 신호를 이용하여 채널 추정을 행한다. 그리고 채널 추정기의 적응 알고리듬으로서 LMS(Least Mean Square)알고리듬과 Recursive Least Square(RLS) 알고리듬을 사용하여 비교한다. 실험 결과를 통해 제안된 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기가 기존의 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기에 비해 더 나은 성능을 나타내는 것을 볼 수있으며, 페이딩이 존재하는 이동통신 환경에서는 LMS 알고리듬이 적합하지 않음을 알 수있다.
대부분의 회전자 저항 추정기는 표준모델(CQDM)과 대안모델(AQDM)을 활용한다. 두가지 모델에 기반한 회전자 저항 추정기들은 자속이 일정한 FOC와 같은 제어 환경에서는 정확한 회전자 저항 추정치를 제공하는 것으로 확인되었다. 반면, 단위전류당최대토크 (MTPA) 제어기와 같이 자속이 변화하는 동작환경에서는, AQDM에 기반한 회전자 저항 추정기가 다른 동작 운전점에서도 실제 회전자 저항을 정확하게 추정함을 보여주었다. 하지만, 자속이 변화하는 동작환경에서의 CQDM애 기반 회전자 저항 추정기의 성능은 검토된 적이 없으며 그의 성능은 의문이다. 따라서, 본 연구에서는 자속이 많이 변화하는 MTPA 제어기 기반 유도전동기 드라이브에서 CQDM에 기반한 회전자 저항 추정기의 성능을 검토하였으며 AQDM에 기반한 추정기와 비교하였다. AQDM에 기반한 추정기와는 달리, CQDM에 기반한 추정기는 실제 저항치보다 낮게 추정할 뿐만 아니라 여러 운전조건변화시마다 추정한 값에서 실제 존재할 수 없는 급격한 굴곡이 존재함을 실험 결과에서 확인하였다.
이 논문에서는 계산 복잡성이 단순화된 비선형 추정기를 소개하고, 이를 적용한 Bussgang 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 베이즈 추정기가 눈 모형이 닫힌 등화 초기에는 시그모이드 추정기로 잘 근사화되며, 눈 모형이 열린 조건에서는 임계 추정기에 근사화되는 사실을 이용하였다. 제안 방법에서는 매 갱신 마다 채널 왜곡의 정도에 따라 시그모이드 추정기와 임계 추정기를 선택적으로 적용하고, 특히 시그모이드 추정기에 축소 신호점을 도입함으로써 고차 QAM 신호의 블라인드 등화에 적용 시 계산 복잡성을 극히 단순화하는 동시에 블라인드 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선할 수 있음을 보인다.
정보량이 많은 고화질의 동영상을 실시간으로 전송하기 위하여 압축 알고리즘을 필수적으로 사용하고 있으며, 시간적 중복성을 제거하는 동영상의 압축방법은 움직임 추정 알고리즘을 사용한다. 본 연구에서 설계하고자 하는 움직임 추정기는 블록정합 알고리즘이며, MPEG 부호기에서 사용되는 DCT 연산 결과인 DC 값을 이용하여 화면의 밝기를 판단한다. 움직임 추정기는 휘도 신호 8비트 모두를 사용하지 않고, 화면 밝기에 따른 비트 플레인(bit plane)에서 3비트만 선택하는 비교선택기를 이용한다. 본 연구에서 제안한 비교 선택기는 I-Picture만을 계산한다. I-Picture에 의해 계산된 선택 비트는 I, P와 B Picture의 움직임 추정 연산에 사용함으로서 움직임 추정기의 크기를 줄일 수 있는 구조를 제안하였다. 제안된 움직임 추정기의 고찰을 위하여 실험에 사용된 표준 동영상의 해상도는 352×288이며, DCT 연산의 처리 블록은 8×8이며, 탐색 영역은 23×23이다. 제안된 알고리즘은 C언어로 모델링하였으며, 기존 완전탐색방법과 PSNR을 비교한 결과 사람의 시각으로 거의 구별할 수 없는 작은 차이(0~0.83dB)가 나타남을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안한 움직임 추정기의 하드웨어 크기는 기존 구조Ⅰ보다 38.3%, 기존 구조Ⅱ보다 30.7% 줄일 수 있었고, 메모리 크기는 기존 구조Ⅰ,Ⅱ보다 31.3% 줄일 수 있었다.
본 연구는 슬라이딩 모드개념을 이용한 비선형 견실 상태 추정기의 선박 위치제어시스템에 대한 적용에 관한 연구이다. 개발된 상태추정기는 제어기 설계에 필요한 동적 모델에 있어서 고려되지 않은 비선형성과 불확실성 및 외란이 존재하더라도 견실히 상태추정을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 선박의 속도 및 유체력으로 인한 외란의 추정이 가능하며, 파랑으로 인한 고주파 운동응답을 여과시킴으로 불필요한 작동기의 동작과 과도한 연료손실을 방지할 수 있다. 특히 상태 추정기에 불연속 함수를 도입함으로 비선형성, 외란 및 불확실성에 대해 강인한 특성을 가지고 있다. 제안된 상태추정기에 기초하여 Observer backstepping 방법을 이용한 위치 제어기가 설계되었으며, 제어시스템의 안정성을 Lyapunov 법을 이용하여 검증하였다. 일련의 수치 시뮬레이션을 수행함으로서 제안된 상태추정기 및 제어기의 선박위치제어시스템으로서의 성능을 예증하였다.
본 논문은 눈 랜드마크 위치 검출과 시선 방향 벡터 추정이 하나의 딥러닝 네트워크로 통합된 시선 추정 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 Stacked Hourglass Network[1]를 백본(Backbone) 구조로 이용하며, 크게 랜드마크 검출기, 특징 맵 추출기, 시선 방향 추정기라는 세 개의 부분으로 구성되어 있다. 랜드마크 검출기에서는 눈 랜드마크 50개 포인트의 좌표를 추정하며, 특징 맵 추출기에서는 시선 방향 추정을 위한 눈 이미지의 특징 맵을 생성한다. 그리고 시선 방향 추정기에서는 각 출력 결과를 조합하고 이를 통해 최종 시선 방향 벡터를 추정한다. 제안하는 네트워크는 UnityEyes[2] 데이터셋을 통해 생성된 가상의 합성 눈 이미지와 랜드마크 좌표 데이터를 이용하여 학습하였으며, 성능 평가는 실제 사람의 눈 이미지로 구성된 MPIIGaze[3] 데이터 셋을 이용하였다. 실험을 통해 시선 추정 오차는 0.0396 MSE(Mean Square Error)의 성능을 보였으며, 네트워크의 추정 속도는 42 FPS(Frame Per Second)를 나타내었다.
휴대용 단말기에서의 동영상 및 3차원 영상을 처리하는 것이 일반화되면서, H.264 및 3차원 그래픽 가속기 데이타를 처리하기 위한 연산량이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 H.264 인코더의 움직임 추정기 및 디코더의 움직임 보상기와 3차원 그래픽 렌더링 가속기를 재구성 가능하도록 설계하였다. 움직임 추정기는 효율적인 데이타 스캐닝 방법과 DAU, FDVS 알고리즘을 사용하여, JM8.2에 제시된 다중 프레임 움직임 추정보다 연산량을 평균적으로 70% 이상 감소시키면서 화질 열화가 없도록 하였다. 3차원 그래픽 렌더링 가속기는 중심선 트래버셜 알고리즘을 사용하여 병렬 처리하도록 함으로써 처리량을 증가시켰다. 움직임 추정기와 3차원 렌더링 가속기의 메모리를 재구성 가능한 구조로 설계하여, 2.4Mbits (47%)의 메모리를 공유하였으며, 메모리를 8개의 블록으로 분산시켜 사용되지 않는 부분의 전력 소모를 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한, 움직임 보상기와 3차원 렌더링 가속기의 픽셀 프로세서를 공유하여 약 7%의 하드웨어면적을 감소 시켰다.
본 논문은 유럽의 디지털 방송 규격인 DVB(Digital Video Broadcast)의 업 링크 채널 규격인 DVB-RCS에서 사용되는 터보부호의 특성을 이용하여 반송파의 위상을 추정하는 기법을 제안한다. 위상 추정기는 위치에 따라 크게 외부 단일 추정기와 내부 복수 추정기로 나누었고, 외부 추정 방식은 ML(Maximum Likelihood)과 LMS(Least Mean Square)을 이용하였으며 복수 추정기의 경우에는 LMS(Least Mean Square)와 PSP(Per Survivor Processing)방식 적용하였다. 단일 추정기의 경우 3가지 다른 APP(A Posteriori Probability)알고리즘의 성능을 비교하였으며 단일 추정기와 복수 추정기사이의 성능을 AWGN채널에서 위상오차와 위상잡음(Winner process)이 더해진 모델에서 비교하였다. 복수 추정기의 경우 향상된 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 Forward-Backward(Bi-directional)방식의 채널추정기법이고 둘째는 Forward 채널추정 값과 Backward 채널추정 값의 차이의 정보를 이용하는 Binding기법이다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4a IR-UWB Ranging 시스템을 위한 주파수 옵셋 추정기를 제안한다. 주파수 옵셋 추정은 실내 다중경로 환경에서의 고정밀 Ranging을 위해 반드시 필요한 것으로 IEEE 802.15.4a 시스템에 적합한 주파수 옵셋 추정기의 제안이 필수이다. 먼저 IR-UWB 패킷에서 Ternary 프리앰블 코드 특징을 이용하여 ML 기반 주파수 옵셋 추정기를 제안하고, 하드웨어 구현을 위해 복잡도가 낮은 주파수 옵셋 추정기를 제안한다. 제안된 두 개의 주파수 옵셋 추정기 성능을 확인하기 위하여 이론적 분석을 수행하였고, IEEE 802.15.4a 다중 경로 채널 모델을 이용한 시뮬레이션을 통하여 다중 경로 환경에서도 주파수 옵셋 추정 성능이 우수함을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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