통신채널의 인식문제는 현재 이론적 부분과 실제 관점 부분의 문제점을 가지고 있다. 최근에 이 문제를 해결키 위해 제안된 기법들은 안테나 구조와 시간 오버샘플링에 의해 유도된 다이버시티를 이용하고 있다. 이 방법은 선형 제한조건을 가진 적응필터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 값 분할에 근거한 기법이 제안되었다. 수신신호 상관행렬의 최소 단일값에 의한 단일벡터는 채널 임펄스 응답을 포함하며 상기 문제를 해결키 위한 적응 알고리즘을 보인다. 제안된 기법은 기존 기법의 성능보다 우수함을 알 수 있다.
RGB 칼라 필터 배열을 사용한 순차주사 CCD 이미지 센서는 센서의 구조적 한계를 극복하고 칼라 신호의 해상도를 향상시키기 위해 칼라 보간 구조가 필요하다. 기존의 접근 방법을 통해 보간된 결과 영상 대부분에서 경계선은 열화되고 재현된 칼라는 원영상의 칼라와 차이가 났다. 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계 뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 주어진 영상의 경계 특성을 칼라 보간 과정에 적응적으로 반영한다. 주어지지 않은 채널 값은 경계를 거스르는 방향이 아니라 경계 방향을 따라서 보간되고, 에일리어징 현상(aliasing artifacts)은 억제가 됐다. 또한 경계적응적 칼라 보간 구조의 단순한 칼라 영상 형성 모델로부터 발생하는 국소적으로 나타나는 잘못된 색을 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거하였다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
본 논문은 이동 위성 관제 시스템을 위한 적응 배열 안테나 시스템에서 위성의 위치 파악과 빔 성형 기법에 관하여 서술한다. 이동시 위성 관제를 수행하려면 이동체에 대한 위성의 상대적 위치를 실시간적으로 파악하여 적응형 어레이 안테나 주 빔(main beam)을 위성으로 향하게 하여 위성 관제를 수행하여야 한다. 이를 위해서 고 해상도 전파 방향 탐지 알고리즘 중의 하나인 MUSIC(Multiple Source Idetification) 알고리즘을 사용하였고, 이에 대한 성능 분석과 아울러 구현시 위상 변환기의 양자화에 따른 영향에 대하여 분석하였다. 본 논문은 위상 배열 안테나를 이용하여 이동 위성 관제 시스템을 구현할 수 있음을 보여줌으로써 국내의 이동 위성 관제 시스템을 개발에 중요한 자료가 될 수 있다.
본 논문은 도래방향 추정법의 하나인 유니터리 MUSIC(MUltiple SIgnal Classification) 알고리즘의 하드웨어 구현에 대한 것이다. 이 알고리즘은 복소 상관행렬을 유니터리 변환(Unitary transform)을 통해 실수 상관행렬로 변환하여 하드웨어 구현을 쉽게 할 수 있다. 실수 상관행렬의 고유치와 고유벡터는 Jacobi법에 ADD와 SHIFT만으로 구현이 가능한 CORDIC(COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리즘을 접목한 Jacobi-CORDIC 알고리즘으로 구하였다. 또한 256점 DFT(Discrete Fourier Transform)를 적용하여 각도 스펙트럼을 구하고, 스펙트럼의 검색으로 도래각을 추정하였다. 본 논문에서는 알고리즘의 하드웨어 구현을 위해 System Generator를 이용하여 설계하였다. 최종 설계된 DoA 추정 시스템은 Matlab 시뮬레이션 결과와 비교하여 일치된 결과를 얻었고, Hardware Co-Sim을 통해 System Generator 설계 결과를 검증하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권1호
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pp.51-58
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2010
This paper proposes an edge adaptive color interpolation for an ultra-small HD-grade complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) video sensor in camera phones that can process 720-p/30-fps videos. Recently, proposed methods with great image quality perceptually reconstruct the green component and then estimate the red/blue component using the reconstructed green and neighbor red and blue pixels. However, these methods require the bulky memory line buffers in order to temporally store the reconstructed green components. The edge adaptive color interpolation method uses seven or nine patterns to calculate the six edge directions. At the same time, the threshold values are adaptively adjusted by the sum of the color values of the selected pixels. This method selects the suitable one among the patterns using two flowcharts proposed in this paper, and then interpolates the missing color values. For verification, we calculated the peak-signal-to-noise-ratio (PSNR) in the test images, which were processed by the proposed algorithm, and compared the calculated PSNR of the existing methods. The proposed color interpolation is also fabricated with the 0.18-${\mu}m$ CMOS flash memory process.
This paper concerns an efficient iterative approach for eliminating coherent interference signals in linearly constrained adaptive arrays. The Alternate Mainbeam Nulling Algorithm[1] is implemented iteratively to find an optimum weight vector. The convergence parameters in the unit gain and null constraints are calculated using steepest descent method with gradient estimation. The nulling performance of the proposed method is compared with that of conventional ones. It is shown that the proposed method performs better than conventional ones when the power of the coherent signals is large compared with a desired signal. Also, it performs consistently well for more number of interferences.
본 논문에서는 차세대 이동위성 관제 시스템에서 위성 방향을 탐지하는 알고리즘으로 제안된 MUSIC(Multiple Source Classification) 알고리즘의 통계적 특성에 대하여 서술하였다. 이동위성 관제 시스템에서 MUSIC 알고리즘을 위성 방향 탐지 알고리즘으로 채택할 경우, 이동 위성 관제 시스템 성능이 MUSIC의 위성 방향 탐지 성능에 종속될 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 여러 가지 데이터 길이와 신호대 잡음비에 따른 MUSIC 알고리즘에 사용되는 파라미터의 통계적 특성을 조사하고 이러한 파라미터가 궁극적으로 위성 방향 탐지에 미치는 영향을 분석하였다.
5G 통신은 높은 주파수 대역을 사용하는 밀리미터파 통신이다. 높은 주파수 특성으로 인해 전파의 직진성이 강해지므로, 넓은 범위를 서비스하기 위해서는 다수의 기지국을 기반으로 한 빔형성(beamforming) 기술이 요구된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해서는 안테나에 입사되는 신호의 도래각(Angle-of-Arrival : AOA) 정보가 필요한데, 일반적으로 도래각은 고분해능 알고리즘인 MUSIC(: Multiple Signal Classification)이나 ESPRIT(: Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique)을 사용하여 추정된다. 빔형성 기술을 적용하기 위해 다양한 안테나 형태가 사용될 수 있지만, 일반적으로 단일 형상(사각, 원형, 육각)의 안테나 배열이 주로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다양한 주파수에 적합한, 기존의 단일 형상 배열 안테나가 아닌, 사각과 원형 배열이 혼합된 형상의 배열 안테나를 기반으로 한 송/수신 빔형성 시스템을 소개하고 성능을 평가한다. 제안된 혼합 형상 배열 안테나 기반의 빔형성 시스템에 대한 성능평가를 위해 다양한 시나리오를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 실시한다.
본 논문에서는 FXLMS(Filtered-X LMS) 알고리즘을 이용하여 지향성을 가진 배열의 스피커 시스템을 구축하고 그 방사특성을 확인하였다. 배면 위치한 스피커에서 제어대상 신호의 $180^{\circ}$ 특성에 대하여 최적화 된 필터계수에 의해 제어신호를 발생시켜 제어스피커 $0^{\circ}$ 방향 특성을 간섭시켜 제어스피커 정면 $0^{\circ}$ 특성의 억제를 하도록 하였다. 이 시스템을 이용하여 장착된 배면 스피커 배열의 방사특성을 측정하였으며 제어대상 스피커의 신호가 감쇄효과를 나타나는 것을 확인하였다. 감쇄시 적응필터계수를 이용하여 배면위치 스피커의 주파수특성과 방사특성을 구한 결과, 제어점에 있어서의 감쇄는 모든 주파수 영역에서 확인되었다. 100Hz, 200Hz, 1000Hz에서의 주파수대역에서는 정면에서 $60^{\circ}{\sim}100^{\circ}$의 범위에서 감쇄효과가 나타났다.
Typical anti-jamming technologies based on array antennas, Space Time Adaptive Process (STAP) & Space Frequency Adaptive Process (SFAP), are very effective algorithms to perform nulling and beamforming. However, it does not perform equally well for all types of jamming signals. If the anti-jamming algorithm is not optimized for each signal type, anti-jamming performance deteriorates and the operation stability of the system become worse by unnecessary computation. Therefore, jamming classification technique is required to obtain optimal anti-jamming performance. Machine learning, which has recently been in the spotlight, can be considered to classify jamming signal. In general, performing supervised learning for classification requires a huge amount of data and new learning for unfamiliar signal. In the case of jamming signal classification, it is difficult to obtain large amount of data because outdoor jamming signal reception environment is difficult to configure and the signal type of attacker is unknown. Therefore, this paper proposes few-shot jamming signal classification technique using meta-learning and transfer-learning to train the model using a small amount of data. A training dataset is constructed by anti-jamming algorithm input data within the GNSS receiver when jamming signals are applied. For meta-learning, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm with a general Convolution Neural Networks (CNN) model is used, and the same CNN model is used for transfer-learning. They are trained through episodic training using training datasets on developed our Python-based simulator. The results show both algorithms can be trained with less data and immediately respond to new signal types. Also, the performances of two algorithms are compared to determine which algorithm is more suitable for classifying jamming signals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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