본 연구에서, 우리는 상호신호 간 간섭 및 부가적인 백색 가우시안 잡음이 존재하는 디지털 펄스폭 변조 시퀀스에 대하여 추정하는 적응 최우 추정 채널로써 회귀 최소 자승 알고리듬을 유도였으며 회귀 최소 자승 알고리듬은 기존의 최소자승 알고리듬보다 수렴특성이 더 좋음을 알 수 있었다.
MUSIC(MUltiple Signal Characterization) 알고리듬은 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 UCERSS 알고리듬으로 확장되어 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정하였다. 이 논문의 목적은 다수의 광대역 신호가 다경로(multipath)로 입사하는 경우 입사각을 추정할 수 있도록 신호 부분공간을 이용한 UCERSS(SSB-UCERSS)와 공간 smoothing을 이용하는 UCERSS(SS-UCERSS)를 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과에서 SSB-UCERSS알고리듬의 성능이 가장 우수하고 SS-UCERSS 알고리듬은 UCERSS알고리듬의 성능보다 우수하였다.
현대 사회에서 영상 콘텐츠 (contents)의 사용량이 급증함에 따라 영상압축 기술은 이동통신이나 DMB 등의 시스템에 필수적인 기술이 되었으며 이에 따라 MPEG-x와 H.26x 등 국제적인 표준들이 존재한다. 전역 탐색 알고리듬은 주어진 검색 범위(search range) 내에서 모든 후보들의 변위의 에러 기준에 따라 최솟값을 이용해 위치를 검색하는 알고리듬이다. 그러나 전역 탐색 알고리듬은 각 화소에 대해 엄청난 양의 계산 로드를 가지며 이로 인해 심각한 문제를 발생시키는 단점이 있다. 1비트 변환 (one-bit transform) 을 이용한 고속 움직임 추정 알고리듬은 참조 프레임과 현재 프레임을 1비트, 즉 0 또는 1만 갖는 값으로 변환하는데, 이에는 exclusive-OR 연산을 통해 블록 매칭 에러 (block matching error)를 계산하는 과정과 변환하는 과정이 포함된다. 본 논문에서는 다양한 커널 (kernel)들을 이용한 1비트 변환과 움직임 추정에 대해 다루었으며, 기존에 있었던 1비트 변환에 이용된 커널과는 다른 다양한 커널을 이용한 움직임 추정 결과들을 비교해봄으로써 화질열화를 최소로 하는 커널을 찾는 것에 대해 연구했다.
시변 신호 추적 특성을 향상시키기 위하여, Gauss-Newton Variable Forgetting Factor RLS (GN-VFF-RLS) Algorithm을 제안한다. 최적화된 망각인자를 가정한 기존의 RLS 알고리듬과 비교하여, 제안된 방법은 특히 신호의 변화가 급격히 일어날 경우 주목할만한 추정 성능의 향상을 보여준다. 제안된 알고리듬의 시변 추정 특성을 신호 대 잡음비와 시변 정도에 대하여 모의 실험하고 기존의 추정 알고리듬들과 비교한다.
이 논문에서는 등간격 선배열 감지기를 사용하여 근거리 표적의 위치 추정을 하는 연산량이 적은 효과적인 대수적 경로 추종 알고리듬을 제안하였다. 원거리 표적의 방위각 추적 알고리듬으로 근거리 표적의 방위각을 추정하면 추정된 방위각은 실제 근거리 표적의 방위각과 거리의 대수적 관계식으로 주어짐을 보였다. 2차원 MUSIC스펙트럼의 극대값을 찾기 위하여 두 개의 결합된 2차원 다항식으로부터 구한 경로를 추종하는 기존의 방식대신 에 이 대수적 관계식을 경로로 사용한다. L개의 감지기에 M개의 표적 신호가 도달하는 경 우, 제안한 알고리듬은 대수적 경로를 따라 M번의 1차원 탐색을 하므로 2차원 다항식으로 부터 경로를 구하여 2L-2번의 1차원 탐색을 하는 기존의 경로 추종 알고리듬보다 연산량을 줄일 수 있다.
본 논문은 항공영상으로부터 REM( recovered elevation map)를 추출하여 DEM (digital elevation model)과 정합함으로써 비행체의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 제안한 알고리듬은 연속항공영상을 이용함으로써 보다 넓은 지역에 대한 REM (recovered elevation map)복원이 가능하여 정합확률이 높아진다. 또한 강건한 거리 척도를 사용함으로써 몇 개의 점에서의 매우 큰 오차에 영향을 받지 않은 알고리듬을 제안하였다. 본 논문에선 몇 개의 항공영상을 가지고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리듬의 효용성을 보였다.
본 논문은 프레임 율 향상을 위한 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 양방향 움직임 추정은 중첩 영역이나 홀 (hole) 영역이 발생하지 않지만 물체의 실제 움직임을 찾는 데에 어려움이 있다. 이중 움직임 추정 방법은 이를 어느정도 해결하였지만 여전히 실제 물체의 이동과는 다른 움직임 벡터들이 남아있다. 움직임 벡터의 정확도를 향상시키기 위해 기존의 이중 움직임 추정 알고리듬을 토대로 SMD (side matching distortion)를 움직임 추정 매칭 식에 결합한 새로운 매칭 기준 식을 제안한다. 결과적으로 제안하는 알고리듬은 기존의 이중움직임 추정 방법에 비해 정량적으로 PSNR (peark signal-to-noise ratio)이 크게 향상되었으며 주관적으로도 뛰어난 결과를 보여주었다.
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.
본 연구에서는 마이크로폰 어레이를 이용하여 화자의 음성신호로부터 화자의 위치를 추정하는 기존의 대표적인 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)로부터 보다 반향에 강인한 알고리듬인 저주파 위상 복원 알고리듬을 제안한다. CPSP 함수는 상호 상관관계(Cross Correlation)가 정규화 되어있는 형태를 갖는데, CPSP 함수의 최대 값 인덱스로부터 화자의 공간정보인 TDOA(Time Difference Of Arrival)를 추출한다. 그러나 CPSP 함수를 이용한 공간정보 추정 알고리듬은 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 대해서 취약한 단점을 갖고 있다. 본 논문에서 제안하는 저주파 위상복원 알고리듬은 주파수 측면에서 반향신호가 CPSP 함수에 미치는 영향을 분석하여 반향으로 인하여 왜곡된 위상 성분을 복원함으로써 보다 신뢰도 있는 TDOA 추정을 가능하게 한다. 반향신호로 인한 CPSP의 위상은 저주파보다 고주파에서 심하게 왜곡되는데, 각각의 반향신호의 도달 시간을 기하학적 분포를 갖는 확률변수로 모델링하여 이를 수학적으로 증명하였다. 또한 실제 환경에서 채집한 음성신호를 이용한 모의 실험을 통해 개선된 알고리듬의 성능 개선을 확인하였다.
본 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속 (orthogonal frequency division multiplexing, OFDM) 시스템에서 MP (matching pursuit) 알고리듬을 이용하는 이동 채널 추정법을 제안한다. OFDM 시스템에서 기존의 채널추정 알고리듬으로 쓰이는 LS (least square) 알고리듬은 잡음의 영향으로 채널 추정 오류의 가능성을 가지고 있다. 본 논문에서는 MP 알고리듬을 이용하여 스파스(sparse)형태의 채널을 추정함으로써 다중경로 신호가 없다고 가정되는 시간 구간에서 발생될 수 있는 잡음에 의한 영향을 줄인다. 그리고 연속으로 전송되는 파일럿 정보를 이용하여 변화하는 채널을 추정한다. 64QAM,그리고 이동 다중 경로 페이딩 채널에 대해서 심볼 오율을 측정하여 제안된 알고리듬과 LS알고리듬의 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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