본 논문에서는 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 FIR 구조를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 궤환 및 잡음제거 성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 신호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 Wiener 필터기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음 제거는 음성신호가 가진 주기적 성질에 따라 선형예측모델을 이용하여 잡음이 포함된 음성신호로부터 음성을 추정해내는 것이다. 한 루프 안에 포함된 두 적응 시스템의 안정적 수렴을 보장하기 위해 궤환제거기 및 잡음제거기의 계수 업데이트를 분리하여 실시하며 제거 후 생성된 잔차신호를 이용하여 수렴시키는 과정을 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 FIR 구조를 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 약 10 dB의 SFR(: Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 약 3 dB의 SNRE(: Signal to Noise Ratio Enhancement) 개선효과를 얻을 수 있는 것으로 확인되었다.
We propose an efficient block least-mean-square (BLMS) adaptive algorithm, in conjunction with error control coding, for direct-sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The proposed adaptive receiver incorporates decision feedback detection and channel encoding in order to improve the performance of the standard LMS algorithm in convolutionally coded systems. The BLMS algorithm involves two modes of operation: (i) The training mode where an uncoded training sequence is used for initial filter tap-weights adaptation, and (ii) the decision-directed where the filter weights are adapted, using the BLMS algorithm, after decoding/encoding operation. It is shown that the proposed adaptive receiver structure is able to compensate for the signal-tonoise ratio (SNR) loss incurred due to the switching from uncoded training mode to coded decision-directed mode. Our results show that by using the proposed adaptive receiver (with decision feedback block adaptation) one can achieve a much better performance than both the coded LMS with no decision feedback employed. The convergence behavior of the proposed BLMS receiver is simulated and compared to the standard LMS with and without channel coding. We also examine the steady-state bit-error rate (BER) performance of the proposed adaptive BLMS and standard LMS, both with convolutional coding, where we show that the former is more superior than the latter especially at large SNRs ($SNR\;\geq\;9\;dB$).
적응 능동 잡음제거를 위한 새로운 방식을 기술했으며, 잡음원이 존재하는 환경에서 물리적인 잡음 제거를 하는데 목표를 두었다. 기존의 시스템 식별 방식과 달리 적응 예측기를 사용하였으며 신호를 검출하는데 쓰이는 마이크를 하나로 구성하였다. 잡음 신호 자체를 예측함으로써 적극적인 대처를 할 수 있으며 적응 알고리즘은 한번만 사용되고 적응 제어형 시스템 식별 방식에서 필요로 하는 피드백 항을 제거시킴으로써 시스템을 간략화시켰다. 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 주기성을 갖거나 혹은 대역 제한된 잡음에 대해서 매우 유용함을 보였다.
본 논문에서는 심음 향상을 위해 단일 채널 적응 잡음 제거기를 제안한다. 청진음은 일상적이거나 응급 상황 시 다양한 소리가 섞여 심음의 판독이 어려운 특징이 있다. 기존의 두 채널의 입력을 가지는 적응 잡음 제거기에서 단일 채널의 구현을 위해 단일 채널로 입력된 청진음은 심음의 특징을 기반을 둔 HS 분석기와 BS-Gate를 제안하여 기준 신호를 생성하였다. 제안한 단일 채널 적응 잡음 제거기는 BIOPAC Systems, Inc의 SS30L과 MP 36을 이용하여 획득한 청진음을 이용하여 실험하였으며, 그 결과 효과적으로 호흡음이 감쇄하여 심음이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 단일 채널을 사용하는 적응 선 스펙트럼 강조기와의 비교 실험을 통해 심박의 변화에도 효과적으로 잡음을 제거하였음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 계산량이 크게 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시키는 잡음에 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 NLMS 알고리즘을 기반으로 적응 상수를 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력합으로 정규화한다. 마이크 입력으로 근단화자의음성신호와 잡음이 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정을 줄일 수있다. 따라서 제안하는 알고리즘은 동시통화와 주변 잡음이 있는 상황에서 반향 제거 기능을 잘 수행한다. 제안하는 알고리즘의 수렴 속도는 반향 신호가 10~20 dBSPL 정도 감쇠되기 때문에 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 느려지지 않는다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하고 기존의 알고리즘과 비교한다.
Duvall 구조에 기초하여 코히런트(coherent), 인코히런트(incoherent) 간섭을 제거하는 효율적인 적응 빔 형성방법을 제시한다. 하나의 상관벡터를 이용하는 기존방식과 달리, 제안된 방법에서는 여러 개의 상관벡터를 이용하여 가중벡터의 차원을 크게 한다. 가중벡터 차원의 증가로 빔 형성기의 SINR(signal-to-interference plus noise ratio) 성능을 개선할 수 있으며, 더 많은 간섭을 제거 할 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 기존방식에 비해 빠른 수렴특성, 우수한 정상상태(steady-state)에서의 SINR 성능을 보여준다.
Mean active intensity based active control for the cancellation of radiated noise out of the duct exit is studied. The active intensity control strategy is drerived based on the relation of the exterior sound field out of the duct termination and interior sound field of the duct. One of the characteristics of this control strategy is that the control performance can be maintained regardless of the sensor loction, compared with the conventional local pressure control methods at either interior downstream or exterior field positions. It is also suggested that the digital filtering for the active intensity control can be achieved by time-domain filtered-x LMP (Lest-Mean-Product) adaptive algorithm. Experiments for an open-ended duct are performed to compare the active intensity control performance with conventional pressure control one. Active control experiment of local sound pressure is conducted by widely used filtered-x LMS adaptive Algorithm and active intensity control implementaion uses the derived filter d-x LMP algorithm. It is shown that the exterior sound fileds was much better observable by sensing of the active intensity than by just sound pressure. It is also demonstrated that the global control performance of external field by acoustic intensity is superior to the conventional sound pressure control performance.
This paper presents a headphone system which has adopted two algorithm to increase sound clearness and to separate signal from noisy environment. In the field of adaptive signal processing, LMS algorithm which is a kind of steepest decent method, can be implemented with more simple calculation, so that we use it to eliminate unwanted noise elements for the proposed system. Futhermore we generate early echo using some delays, then mix it in signal. This process can increase the clearness of signal. In this paper, we prove that the proposed system can be implemented in real time. The proposed system is satisfied to subject assessment test base on MOS(Mean Opinion Score) of ITU-T.
4G 이동통신 핵심 기술 중 펨토셀 시스템 실제 구현 시에 매크로셀과 펨토셀이 동일 주파수를 사용하면 동일채널 간섭이발생되기 때문에 이를 해결하기 위해 주파수 자원을 서로 다르게 할당하는 간섭 회피 기술이 필요하다. 본 논문에서는 매크로셀과 펨토셀 간의 기존 자원 할당 방식을 분석하여, 문제점을 도출하고 이를 기반으로, 본 논문에서는 FFR (Fractional Frequency Reuse) 기반의 펨토셀이 분포된 환경에서 셀 용량을 증가시키고 주파수 효율을 최대화하기 위한 적응 주파수 자원 할당 방식에 대해 제안하였다. 모의 실험 수행 결과, 기존 방식과 비교하여 SINR (Signal to Interference Noise Ratio) 분포에서는 근소한 개선 효과를 보였고, 전체 셀 용량에서는 큰 개선 효과를 보여주었다. 본 논문의 현실적인 구현을 위해 펨토 및매크로 유저 분포의 검출 방안 등에 대한 연구 및 전력 제어나 다중 신호 간섭 검출을 통해 간섭을 완화하는 방안 과의 결합방식 들에 대한 연구가 향후 추가 적으로 더 진행 되어야 할 것으로 생각 된다.
SD(Sphere Decoding)는 페이딩 환경에서 ML(Maximum Likelihood)성능을 만족하지만 채널환경이 나빠질수록 매우 복잡도가 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 특징을 같은 기존 SD를 개선하고자 기존의 ML성능을 유지 시키면서 복잡도를 줄이기 위한 방안으로 부분적으로 OSIC(Ordered Successive Interference Cancellation)를 결합하는 시스템을 제안하다. 또한, SNR(신호 대 잡음비: Signal to Noise Ratio)에 따라서 복잡도 및 비트오류율(BER : Bit Error Rate)의 성능이 최적으로 동작하는 복호기를 적응적으로 사용 Adaptive OSIC-SD 알고리즘 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 시스템의 비트오류율은 기존의 SD와 거의 비슷한 성능을 보이면서, 일정하고 더 낮은 복잡도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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