본 논문에서는 비변수 추정 알고리즘을 토대로 선형배열 안테나와 원형배열 안테나로부터 수신되는 다중신호의 DOA와 적응 빔성형 알고리즘을 연구하고 분석하였다. 비변수 추정 알고리즘에서는 입사각의 함수로써 신호에너지를 추정하기 위하여 고분해능과 잡음억압을 도출하도록 비이차놈을 사용하여 규칙화 목적함수를 최소화하였다. 그리고 나서, 신호와 잡음공간 조정벡터로부터 DOA를 추정하였고, 공간벡터에 의하여 도출된 가중치 벡터를 적용하여 적응 빔성형 패턴을 개선하였다. 특히, 안테나 배열방법과 배열소자의 수에 따라 입사되는 다중신호의 방향성 판별 능력과 적응빔을 성형하는 능력을 비교하고 고찰하였다.
본 논문에서는 M-ary 변조 방식을 사용하는 적응형 전송 시스템에서 효율적으로 사용할 수 있는 신호 대 잡음비 추정 알고리즘 및 하드웨어 구현 결과를 소개한다. 본 논문에서는 제안된 방식을 차세대 위성방송 규격인 DVB-S2 시스템에서 효과적으로 동작할 수 있도록 설계된 결과를 소개하며, 본 논문에서 제안된 방식은 향후 적응형 전송 방식을 사용하는 다른 디지털 통신 시스템에서도 용이하게 적용이 가능하다. 제안된 알고리즘은 수신신호의 분포에 대한 이론적 배경을 바탕으로 설계된 룩업테이블을 이용하여, 하드웨어 구현시 두 개의 비교기와 카운터를 이용하여 신호 대 잡음비 추정이 가능하다. 따라서, 제안된 알고리즘에 의해 고안된 하드웨어는 복잡도가 현저히 낮으면서도 높은 정확도를 가진다. 본 논문에서 살펴본 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 추정기는 DVB-S2 시스템에서 규정된 신호대 잡음비 추정 범위 내에서 약 1 dB의 추정오류를 만족하기 위하여 수 백 개의 샘플만을 필요로 한다.
Manoj Khaniya;Yasuto Tachikawa;Kodai Yamamoto;Takahiro Sayama;Sunmin Kim
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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pp.25-25
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2023
The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.
적응 신호 처리 및 머신 러닝 등에 활용되고 있는 정보 이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈() 설정이 성능에 큰 영향을 미친다. ITL 기반의 학습법의 하나인 코렌트로피 알고리듬은 충격성 잡음에 강인성과 채널 왜곡 보상 특성을 함께 지니고 있으나 커널 사이즈 선택에 매우 민감하거나 불안정한 특성도 지니고 있다. 이에, 이 논문에서는 기울기 분모에 나타나는 커널 사이즈의 세제곱이 미치는 민감성을 고려하고, 커널 사이즈의 미세 변동에 대한 오차 전력 변화율을 이용하여 커널 사이즈를 적응적으로 갱신하는 방법을 제안하여 코렌트로피 알고리듬에 적용하였다. 제안된 적응 커널 사이즈 추정 방법을 다중 경로 채널과 충격성 잡음 환경에 대해 실험하였다. 제안한 방식은 고정 커널사이즈의 기존 알고리듬에 비해 2배 빠른 수렴 속도를 나타냈고 초기 커널 사이즈 2.0 에서 6.0 에 대해 모두 적절히 수렴하는 능력을 보였다. 이에 초기 커널 사이즈 선택에 큰 여유도를 가지고 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.
The major difficulty of using Bayesian probabilistic inference for system identification is to obtain the posterior probability density of parameters conditioned by the measured response. The posterior density of structural parameters indicates how plausible each model is when considering the uncertainty of prediction errors. The Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is a widespread medium for posterior inference but its convergence is often slow. The differential evolution adaptive Metropolis-Hasting (DREAM) algorithm boasts a population-based mechanism, which nms multiple different Markov chains simultaneously, and a global optimum exploration ability. This paper proposes an improved differential evolution adaptive Metropolis-Hasting algorithm (IDREAM) strategy to estimate the posterior density of structural parameters. The main benefit of IDREAM is its efficient MCMC simulation through its use of the adaptive Metropolis (AM) method with a mutation strategy for ensuring quick convergence and robust solutions. Its effectiveness was demonstrated in simulations on identifying the structural parameters with limited output data and noise polluted measurements.
본 논문에서는 불규칙하게 변화하는 혼합 잡음이 부가되는 추적 계통의 상태 추정을 위한 적응 추정계통을 제안하였다. 유한수(N)의 이산벡터를 혼합 잡음의 존재 가능한 크기의 범위로 설정하기 위하여 binomial분포, edge분포, binomial-edge혼합 분포, Tchebyscheff분포, Tchebyscheff-edge 혼합 분포 등 불규칙 분포시켰으며, zero detector와 data selector로 구성된 feed forward path를 기존의 적응추정 계통에 삽입시킴으로써 정확한 추정이 가능하였다. 이산 벡터를 불규칙하게 분포시킴으로써 불규칙하게 변화하는 어떠한 크기의 혼합잡음에도 적응 추정이 중단되지 않고 효율적으로 진행되는 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 얻었다.
Vincent Vincent;Effrina Yanti Hamid;Al Kautsar Permana
ETRI Journal
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제46권3호
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pp.392-403
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2024
Even though generalized frequency division multiplexing is an alternative waveform method expected to replace the orthogonal frequency division multiplexing in the future, its implementation must alleviate channel effects. Least-squares (LS), a low-complexity channel estimation technique, could be improved by using the discrete Fourier transform (DFT) without increasing complexity. Unlike the usage of the LS method, the DFT-based method requires the receiver to know the channel impulse response (CIR) length, which is unknown. This study introduces a simple, yet effective, CIR length estimator by utilizing LS estimation. As the cyclic prefix (CP) length is commonly set to be longer than the CIR length, it is possible to search through the first samples if CP is larger than a threshold set using the remaining samples. An adaptive scale is also designed to lower the error probability of the estimation, and a simple signal-to-interference-noise ratio estimation is also proposed by utilizing a sparse preamble to support the use of the scale. A software simulation is used to show the ability of the proposed system to estimate the CIR length. Due to shorter CIR length of rural area, the performance is slightly poorer compared to urban environment. Nevertheless, satisfactory performance is shown for both environments.
This research presents an adaptive fast motion estimation (ME) computation on the stage of uneven multi-hexagon grid search (UMHGS) algorithm included in an unsymmetrical-cross multi-hexagon-grid search (UMHexagonS) in H.264 standard. The proposed adaptive method is based on statistical analysis and previously obtained motion vectors to reduce the computational complexity of ME. For this purpose, the algorithm is decomposed into three processes: skipping, terminating, and reducing search areas. Skipping and terminating are determined by the statistical analysis of the collected minimum SAD (sum of absolute difference) and the search area is constrained by the slope of previously obtained motion vectors. Simulation results show that 13%-23% of ME time can be reduced compared with UMHexagonS, while still maintaining a reasonable PSNR (peak signal-to-noise ratio) and average bitrates.
This paper proposes a multiresolution surface parameter estimation method for range images. Based on robust estimation of surface parameters, it approximates a patch to a planar surface in the locally adaptive window. Selection of resolution is made pixelwise by comparing a locally computed homogeneity measure with th eglobal threshold determined by te distribution of the approximation error. The proposed multiresolution surface parameter estimation method is applied to range image reconstruction. Computer simulation results with noisy rnag eimages contaminated by additive gaussian noise and impulse noise show that the proposed multiresolution reconstruction method well preserves step and roof edges compared with the conventional methods. Also the segmentation method based on the estimated surface parameters is shown to be robust to noise.
Kim, Jung-Ha;Seong, Ju-Hyeon;Ha, Yun-Su;Seo, Dong-Hoan
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.179-186
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2015
In the indoor location estimation system, which has recently been actively studied, the received signal strength indicator contains a high level of noise when measuring the signal strength in the range between two nodes consisting of a receiver and a transceiver. To minimize the noise level, this paper proposes an improved adaptive smoothing filter that provides different exponential weights to the current value and previous averaged one of the data that were obtained from the nodes, because the characteristic signal attenuation of the received signal strength indicator generally has a log distribution. The proposed method can effectively decrease the noise level by using a feedback filter that can provide different weights according to the noise level of the obtained data and thus increase the accuracy in the distance and location without an additional filter such as the link quality indicator, which can verify the communication quality state to decrease the range errors in the indoor location recognition using ZigBee based on IEEE 802.15.4. For verifying the performance of the proposed improved adaptive smoothing filter, actual experiments are conducted in three indoor locations of different spatial sections. From the experimental results, it is verified that the proposed technique is superior to other techniques in range measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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