적응신호처리 분야에서 LMS 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응 알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 또한 알고리즘의 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야만 알고리즘이 수렴할 수 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시간영역의 적응알고리즘을 변환영역인 웨이블렛 변환에서 적응알고리즘을 적용한다. 그리고 안정되고 빠른 수렴을 위해 고정된 적응상수를 오차신호의 순시치 절대값에 비례하여 각 반복구간마다 변화시키는 가변스텝사이즈를 갖는 웨이블렛 기반 적응알고리즘을 제안, 적응 잡음제거기에 적용하여 기존의 알고리즘과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.
Accurate suppressive jamming is a prominent problem faced by radar equipment. It is difficult to solve signal detection problems for extremely low signal to noise ratios using traditional signal processing methods. In this study, a joint sensing dictionary based compressed sensing and adaptive iterative optimization algorithm is proposed to counter suppressive jamming in information domain. Prior information of the linear frequency modulation (LFM) and suppressive jamming signals are fully used by constructing a joint sensing dictionary. The jamming sensing dictionary is further adaptively optimized to perfectly match actual jamming signals. Finally, through the precise reconstruction of the jamming signal, high detection precision of the original LFM signal is realized. The construction of sensing dictionary adopts the Pei type fast fractional Fourier decomposition method, which serves as an efficient basis for the LFM signal. The proposed adaptive iterative optimization algorithm can solve grid mismatch problems brought on by undetermined signals and quickly achieve higher detection precision. The simulation results clearly show the effectiveness of the method.
본 논문에서는 소형 위협체를 조기에 탐지하여 위치를 알려주는 파노라믹 적외선 영상 경보 장치를 구현하였고, 경보 성능 향상을 위한 적외선 영상 향상 기법을 제안하였다. 구현 장치는 센서 헤드 유닛, 신호 처리 유닛 등으로 구성된다. 센서 헤드 유닛은 1차원 다중 배열 적외선 센서를 정속으로 고속 회전하여 360도의 넓은 시계 영역을 가지는 파노라믹 열영상을 획득한다. 신호 처리 유닛은 파노라믹 영상을 90도의 부영상으로 나누고, 각 부영역의 통계적 특성에 따라 적응적 평탄역값(adaptive plateau value)을 구한다 그리고 적응적 평탄역값으로 히스토그램을 변화시킴으로써 위협체을 두드러지게 하였으며, 실시간 처리를 위하여 DSP와 FPGA를 이용하여 장치를 구현하였다. 구현 시스템에 제안한 영상 향상 기법을 적용한 결과 기존 기법에 비해 오경보율이 낮음과 시각적으로 위협체의 식별이 용이함을 확인하였다.
본 논문에서는 유 무인항공기 추적 등에 사용이 가능하며, 전송속도가 최대 274 Mbps에서도 추적이 가능한 3채널 RF 모노펄스 수신기에 대해 설계하였다. 통신용 신호를 이용한 모노펄스 수신기는 Ku-대역으로 설계되었으며, 하향 변환모듈, 신호 처리 모듈로 구성된다. 제안된 RF 모노펄스 수신기의 성능을 만족시키기 위해 전송속도에 따른 전송속도별 수신감도의 신호처리 기능이 구현되었고, 이를 위해 다양한 대역폭의 신호 수신 및 상호 주파수 간섭을 최소화하기 위하여 2종의 RF 필터로 구성된 수신기 구조를 적용하였다. 시스템 요구사항의 만족 여부를 확인하기 위해 AWR 시뮬레이션 툴을 이용하였다.
이동 통신 시스템에서 DSP 기능을 수행하는 적응필터를 설계하기 위한 방법으로는 최소-제곱조정(Least-squares adjustment) 알고리즘. Fast-Kalman 알고리즘 그리고 적응 격자(adaptive lattice) 알고리즘이 있다. 최소-제곱 조정 알고리즘은 적응 등화의 신호처리를 위해 고속 수렴하고이동 통신 시스템의 다중 경로 페이딩 채널에서 발생되는 심볼간 간섭을 제거하는데 사용된다. 본 논문에서는 기존의 최소-제곱 조정 알고리즘의 계수를 몇 가지 새로운 데이타 순서에 대한 샘플링 된 신호 벡터의 대수학적인 특성을 적절히 조정하여 구하는 방법을 제시하였고 컴퓨터 시물레이션 결과 기존 알고리즘들보다 고속 수렴하고 반복 수행 속도가 개선됨을 확인하였다.
LMS(Least mean square) 적응 알고리즘은 radar, sonar, 음성처리, 이동통신 분야 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 이동통신 분야에서는 LMS 적응 알고리즘의 빠른 수렴속도가 더욱 중요하다. 하지만 LMS 알고리즘은 수렴속도가 느리고 일정치 않은 수렴을 하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다양한 가변 스텝 LMS 적응 알고리즘들이 최근에 많이 연구되어왔다. 연구된 많은 LMS 알고리즘들은 빠른 수렴속도를 얻기 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 LMS 알고리즘의 최대 장점인 단순성과 강인성을 약화시킨다. 제안하는 결정함수 가변스텝 LMS 알고리즘은 스텝 값을 간단한 결정함수에 따라 결정하므로 단순성을 최대한 강화하면서 빠른 수렴속도를 얻도록 한다.
본 논문에서는 GPS 수신기로 유입되는 간섭 및 재밍 신호를 효율적으로 제거 또는 억압하기 위해 배열 안테나(way antenna)를 적용한 항 재밍(anti-jamming) GPS 시스템을 설계하고 운용 방안을 제시하였다. 특히 제안하는 안테나 구조 및 운용 방안은 전통적인 6 원형 배열 안테나(6 circular array antenna) 구조에서 중앙에 1개의 소자를 추가한 7 배열 원형 안테나 구조로써 주어진 간섭 및 재밍 환경 하에서 전력 효율적으로 운용된다. 아울러 적응형 배열 안테나를 사용하여 디지털 신호처리를 수행할 경우 성능이 우수한 것으로 잘 알려진 STAP(Space Time Adaptive Process)와 SFAP(Space Frequency Adaptive Process)를 적용하고 두 방식의 구조 및 복잡도에 관한 분석, 그리고 동일한 복잡도(Complexity) 조건에서 다양한 재밍 환경에서의 BER 성능 비교를 수행하였다.
본 논문은 미지의 마찰력을 갖는 로봇 매니퓰레이터에 대하여 퍼지시스템을 이용한 적응보상기를 제안한다. 일반적인 로봇제어이론에서는 대부분 마찰력을 무시하거나 단순히 다이나믹 마찰력만을 고려한다. 본 논문에서는 다이나믹 마찰력뿐만 아니라 비스코스 마찰력까지도 고려한 제어방식이다. 마찰력이 관절마다 결부되지 않는다는 성질을 이용하여 각 관절에 해당하는 마찰력을 SISO 퍼지시스템으로 근사하며 전체제어시스템이 안정도를 Lyapunov 안정도 이론을 이용하여 증명하고 적절한 적응법칙을 설계한다. 제안된 제어방식의 타당성을 보이기 위해 2-링크 로봇 매니퓰레이터에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 보이고 각 링크에 대한 마찰력을 퍼지시스템이 잘 근사한다는 것을 보인다.
적응신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Squar) 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고, 기존의 wavelet 변환을 고속으로 처리하는 고속화 알고리즘과 비교하여 적은 계산량으로 동일한 성능을 보이는 새로운 형태의 fast running FIR 필터 구조를 제안한다. 제안한 구조를 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용하였다. 실제로 합성 음성을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교 및 분석한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수한 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 모폴로지에 의한 중요 클러스터 추출과 적응양자화를 이용한 웨이브릿 영상부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 MRWD방법에서의 클러스터 전송시의 부가정보의 비중이 전체 데이터 비트에서 큰 것을 고려하여 모폴로지를 적용하여 중요클러스터를 추출하여 코딩의 효율을 개선하였고 MRWD 양자화기에서 생기는 불필요한 비교연산수를 줄이기 위해 적응 양자화기를 제안하여 양자화 시 발생하는 불필요한 비교연산을 줄일 수 있었다. 본 논문은 양질의 PSNR을 유지하면서 정보량을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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