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.
본 논문에서는 수중에서 초음파를 이용한 디지털 통신 시스템의 성능평가를 위한 수중 초음파 벡터 채널 시뮬레이터를 설계하였다. 채널 시뮬레이터는 송신단, 수중 채널 모델, 수신단, 빔형성기, 적응등화기로 구성되어 있다. 사용자가 원하는 매개변수를 입력하면 이에 따른 QPSK 신호가 발생되어 전송되며, 전송된 신호는 수중 초음파 전달 채널에서 입력된 채널 매개변수에 따라 시간지연, 진폭 및 도플러 주파수가 서로 다른 다중경로 신호가 생성되고, 생성된 다중경로 신호는 수중 잡음과 더해져서 수신기에 수신되도록 하였다. 또한 수신단에서는 안테나 배열과 안테나 소자의 위치에 따라 각 안테나 소자에 위상이 서로 다른 신호가 수신되도록 하였으며, 이 신호를 이용하여 여러 가지 배열 안테나의 구조, 배열 안테나 시스템용 알고리즘 및 적응 등화기 알고리즘에 따른 시스템의 성능을 비교 분석할 수 있도록 설계하였다.
기지국에서 안테나 배열을 쓰면 간섭효과가 줄어들어 공간적으로 선택적인 정보를 보내고 받을 수 있다 이 논문에서는 이동국 근처에서 국소적으로 산란된 신화의 새로운 모형을 제시하고, 이 모형에서 빔형성기의 가중값을 얻는다. 모의실험결과는 제안한 방법의 성능이 매우 뛰어나고, 따라서 각 퍼짐이 넓고 여러길 전파가 심한 도시 환경에 제안한 방법이 알맞음을 보여준다.
본 논문에서는 유전 알고리즘에 기반하여 선형 위상 배열 안테나에서 합성 빔의 부엽 세기를 최소화하기 위한 부배열 구조 최적화 기법을 제안한다. 부배열 구조의 최적 설계 시 부배열 구성에 적용이 가능하도록 유전 알고리즘의 연산을 수정하였다. 제안된 부배열 설계법을 이용하여 40개의 배열 소자를 갖는 선형 배열 안테나에서 합성 빔 및 재밍에 대한 적응 신호 처리 후의 부엽 세기를 최소로 하는 불규칙 구조의 16개로 구성된 부배열구조를 설계하였고, 규칙적인 부배열 구조에서의 최대 부엽 세기보다 약 10 dB 감소된 부엽 세기를 확인하였다.
불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.
적응형 송신 빔 성형 방식에서 순방향 채널 정보의 전달은 시스템 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 다양한 귀환 채널 정보의 오류에 따른 시스템의 성능 연구는 귀환 채널 설계 및 귀환 정보의 정확한 전달을 위한 전송 기술 연구를 위해 요구된다. 이 논문에서는 이동국의 수신 신호 대 간섭과 잡음비 (SINR)를 최대화하는 적응형 빔성형 방식을 적용한 CDMA 시스템을 구성하구 송신 안테나 수 및 귀환 지연에 따른 시스템 성능을 연구한다. 특히 채널의 공간 상관 및 시간 상관 특성에 따라 귀환 지연이 여러 개의 송신 안테나를 갖는 적응형 송신 빔 성형시스템의 성능에 미치는 영향을 주파수 비선택적 페이딩 채널 및 다중경로 페이딩 채널에서 모의 실험을 통해 연구한다. 모의 실험 결과는 시스템 성능이 각 안테나 신호가 겪는 페이딩 채널의 통계적 특성이 공간적으로 서로 독립적일 때 안테나 수가 증가할수록 귀환 지연에 더욱 크게 영향을 받는 것을 보여준다. 각 안테나 신호가 겪는 페이딩 채널의 공간 상관 특성이 매우 높을 경우, 다중 경로 페이딩 환경에서는 귀환 지연에 의한 성능 저하는 약 0.1dB 이하로 매우 적음을 보여준다.
본 논문에서는 양이 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이중 마이크를 사용하여 잔차신호에서 음성신호를 제거한 후 궤환제거 필터의 계수를 갱신시킴으로써 수렴성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 선호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 빔포밍 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 양이 보청기의 안정적 수렴을 보장하기 위해 좌측 및 우측 보청기를 분리하여 먼저 좌측 보청기를 수렴시키고 나서 그 다음 우측 보청기를 수렴시키는 과정으로 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 평균 14.43 dB의 SFR(Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 평균 10.19 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 개선효과를 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.
신호의 도래각(: Angle-of-Arrival, AOA) 추정기법, 간섭제거 기술, 및 송신 빔형성 기법 등을 기반으로 하는 신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 시스템은 다양한 신호정보를 효율적으로 수집하기 위해 요구되는 핵심 기술이다. 본 논문에서는 도래각 추정기, 적응 빔형성기, 신호처리 및 D/B 유닛, 송신 빔형성기로 구성된 신호정보 수집을 위한 위성 시스템의 효율적인 구조를 소개한다. 제시된 구조는 다양한 신호의 정확한 도래각 추정을 위해 MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘을 사용하고, 불필요한 간섭 또는 재밍 신호를 제거하기 위해 MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 기법을 사용하며, 수집된 정보 및 데이터의 효과적인 송신을 위해 MMSE(: Minimum Mean Square Error) 기반의 송신 빔형성 기법을 적용한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 소개된 위성 시스템의 성능을 평가하고 분석한다.
멀티미디어 강의시스템은 첨단 기술로 스마트해지고 있지만 마이크는 손에 들거나 신체에 부착하는 고전 방식에 여전히 의존하고 있다. 본 논문에서는 천정 부착형 배열 마이크를 제안하여 넓은 범위를 지원하면서 화자가 아무 장비를 착용하지 않고 자유롭게 이동이 가능함을 보였다. 제안된 시스템은 복잡한 빔 포밍 방식 대신에 이동통신의 셀(Cell)과 핸드 오버(Handover)를 적용하여 셀 간에 연속되는 마이크를 저가로 구현하였다. 음성에서 무성음 구간이 의사잡음(Pseudo Noise)과 유사한 특징을 이용하여 3개의 마이크에 지연-합의 다중경로 수신기를 연결하여 소프트 핸드오버를 제공하였다. 제안된 마이크 시스템은 강단 범위인 $6.3{\times}1.5m$ 영역에서 동작을 검증하였다. 실시간 처리를 위하여 상관기(Correlator)의 연산 범위를 82% 이상 줄였으며 출력 지연은 지연 적응 필터로 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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