fast fading 채널 특성을 갖는 DS-CDMA 다중 사용자 환경에서 Normalized CMA(Constant Modulus Algorithm)와 Newton 방식을 이용한 CMA를 이용하여 빠른 수렴속도와 작은 평균 자승 오차(Mean Square Error)를 동시에 개선할 수 있는 등화 방법을 제안하였다. Normalized CMA는 Newton 방식을 이용한 CMA에 비해 작은 평균 자승오차를 갖지만 수렴속도가 느리다는 단점이 있다. 반면 Newton 방식을 이용한 CMA는 Normalized CMA에 비해 수렴속도는 빠르지만 큰 평균 자승 오차를 갖는다는 단점이 있다. 따라서 빠른 수렴 속도와 작은 평균 자승 오차를 동시에 얻기 위한 구조를 제안하였으며, 이 구조는 각각의 알고리즘을 사용하는 방법과는 달리 두 개의 알고리즘을 동시에 이용한다. 모의 실험 결과, 제안한 기법이 Normalized CMA보다 약 320번, Newton 방식을 이용한 CMA보다는 170번 정도 빠른 수렴 속도를 나타냈으며, 동시에 수렴시의 평균 자승 오차는 Newton 방식을 이용한 CMA보다 약 0.6dB, Normalized CMA보다 약 0.4dB 정도 낮은 수치를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 기울기 추정오차잡음에 기인한 현 계수와 최적 계수와의 간격의 랜덤 변동이 유발하는 초과 자승평균오차(excess MSE)를 개별탭 LMS(ITLMS, Individual Tap LMS) 알고리듬에 대하여 유도하였으며, ITLMS 알고리듬의 초과 자승평균오차는 LMS 알고리듬 보다 항상 작거나 같음을 보였다. 페이딩 채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 초과자승오차에 대한 알고리듬의 성능을 나타내었고, 그 결과가 이론적으로 분석한 결과와 들어맞음을 보였다.
본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승(LMAT)을 최소화하는 알고리즘의 수렴특성에 대하여 분석하였다. 사용된 입력신호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에 알고리즘의 평균자승 추정오차와 필터계수의 평균 및 평균자승 특성에 대해 정량적인 분석을 수행하였으며, 이에 대한 관계식을 각각 유도하였다. 이론적으로 분석된 결과는 컴퓨터 모의실험에 의하여 그 타당성을 검증하였고, 이론치와 실험치가 거의 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 sparse 채널에서 대표적인 채널 추정 기법들의 오차 성능을 비교 및 분석한다. 오차 성능을 비교하기 위해 크라머-라오 경계를 이용하여 최소평균자승오차 추정기법의 하한 경계를 구하고 이를 정합 추적 기법의 상한 경계와 분석한다. 분석 결과로부터 추정 탭 개수와 신호 대 잡음비에 따라 기존에 sparse 채널에서 효율적인 추정기법으로 알려진 정합 추적 기법보다 최소평균 자승오차 추정기법의 오차가 적을 수 있음을 보인다. 레일리이 페이딩 분포를 갖는 두 개의 sparse 채널에 대한 전산모의실험 결과 신호 대 잡음비에 따라 두 추정 기법의 오차 성능이 반전되는 경우를 보였다.
최소평균사승 적응알고리즘은 추정오차의 평균사승값을 최소화하는 추정경도방법 가운데 하나이다. 알고리즘의 잠재적인 여러 장점에도 불구하고, 이 알고리즘은 현재 기존의 최소평균자승 알고리즘 보다 실제 적게 주목받고 있다. 그 이유는 최소평균사승 알고리즘의 수렴특성에 관한 통계적 분석이 최소평균자승 알고리즘에 비해 매우 어렵고, 따라서 아직 알고리즘에 대해 모르는 분분이 많이 때문으로 보인다. 본 논문에서는 적응필터의 입력신호가 평균이 영이고 시불변 가우시안 랜덤신호일 경우 최소평균사승 적응알고리즘의 통계적인 수렴특성에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 시스템인지 모드에서 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 관계식을 유도하였다. 그리고 알고리즘의 평균특성이 수렴하기 위한 조건을 찾았는데, 여기서 최소평균사승 적응알고리즘의 수렴특성이 초기치의 선택에 크게 좌우됨을 알 수 있었다. 또한 최소 평균사승 알고리즘의 성능을 기존의 최소평균자승 알고리즘과 실험적으로 비교하였고, 두개의 알고리즘이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖을 때 최소평균사승 알고리즘이 치소평균자승 알고리즘에 비해 매우 빠른 수렴속도를 갖을수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 IIR 필터의 식 오차 방식 LMS 알고리듬과 VS-LMS 알고리듬의 수렴특성에 대한 통계적인 해석을 수행하였다. 사용된 입력신호가 백색 가우시안이라 가정하고 이들 알고리듬의 평균자승오차와 필터 계수의 평균 및 평균자승 특성에 대한 이론적인 관계식을 유도하였다. 컴퓨터 모의실험에 의하여 이론치와 실험치가 거의 일치함을 보임으로써 수렴 특성 해석 결과가 타당함을 보여주었다.
본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승 (LMAT)을 최소화하는 알고리즘과 이미 널리 사용되고 있는 경쟁 알고리즘의 성능을 서로 비교 평가하였다. 사용된 입력선호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에, LMAT 알고리즘의 정상상태 추청오차에 대한 평균자승특성 근사식을 유도하였다. 유도된 근사식은 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다. LMAT 알고리즘 및 경쟁 알고리즘들이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖는 경우에 대하여 각 알고리즘의 수렴속도를 비교하였고, LMAT 알고리즘의 우수한 수렴 성능을 알 수 있었다 특히, 입력신호의 eigenvalue spread ratio 및 measurement noise power 등 환경이 변화함에도 불구하고 LMAT 알고리즘이 여전히 나은 특성을 보임을 알 수 있었다.
바이오컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 DNA 정보를 매개물로 한 DNA 워터마킹에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 DNA 정보는 일반 멀티미디어 데이터와는 달리 생물학적으로 중요한 정보이므로, 원본 DNA가 복원이 되는 가역성 DNA 워터마킹 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최소자승 (Least square) 예측오차 확장 (prediction error expansion) 기반으로 비부호 DNA 서열의 가역성 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 비부호 영역의 4-문자 염기서열들을 인접한 개 염기에 의한 정수형 부호계수로 변환한다. 그리고 현재 부호계수에 대한 최소자승 예측 오차를 구한 다음, 예측오차 확장 조건에 따라 결정된 비트수만큼 예측오차를 확장한다. 이때 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 예측오차 확장 방법이 기존 방법과 평균 예측오차 확장 방법보다 높은 워터마크 용량을 가지며, 생물학적 변이 및 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 능동 소나의 구성 방법 및 관측 오차에 따른 위치 추정 성능에 대해서 다룬다. 능동 소나는 구성 방법에 따라서 크게 단상태 (Monostatic) 소나, 양상태 (Bistatic) 소나, 다중상태 (Multistatic) 소나로 분류될 수 있으며, 각각의 오차에 대한 특성이 서로 다르다 각 수신기가 거리 정보와 방위 정보를 얻을 수 있다는 가정하에 단상태, 양상태 소나와 다중상태 소나의 위치 추정 성능에 대해 비교해 보고 기존의 정보 융합 방법인 최소 자승법 (LS: Least square)에 가중치를 주는 가중치 최소 지승법 (WLS: Weighted least square)을 제안하였다. 또한, 제안된 방법을 이용하여 수신기의 수, 송수신기간 거리와 위치 추정 성능과의 연관성에 대하여 알아보고 효과적인 다중상태 소나 배치에 대한 연구를 수행하였다. 모의 실험결과 다중상태 소나의 위치 추정 제곱근 오차평균이 단상태 소나에 비해 약 35.98%, 양상태 소나에 비해 약 37.45% 우수한 것을 볼 수 있었으며 WLS가 LS에 비해 평균 7.4% 우수한 성능을 나타내었고 각 센서에 입력되는 정보의 분산 차가 클수록 성능 향상율이 증가하는 경향을 보였다.
기존의 채널간간섭 자기소거법에서는 표본화창의 길이를 직교 주파수분할다중화의 심볼 길이와 동일하게 정하였다. 이로 인하여 각 부채널의 간섭계수를 구하기 위한 복소연산량이 급격이 증가된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 채널간간섭 자기소거법에서 나타나는 간섭계수에 대한 근사식을 제시한다. 또한, 제시된 근사식을 기반으로 표본화창의 길이를 제한시킬 때 간섭계수의 평균자승오차와 복소연산량을 분석하였다. 그 결과, 제시된 근사식은 원식에 비하여 평균자승오차 면에서 0.01% 미만의 오차를 가지는 것으로 나타났다. 이에 비하여 부채널의 수가 1024인 경우 간섭계수 계산을 위한 연산량은 98% 이상 감소되는 것을 확인하였다. 따라서 제시된 근사식은 자기소거 능력은 거의 변화시키지 않으면서도 연산량을 현저히 감소시킬 수 있으므로 채널간간섭 자기소거법 알고리즘 개발에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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