본 논문은 기준 화소의 인접 가해 성분값과 선형 축소 성분값의 평균으로 축소 성분값을 정하는 적응형 선형 축소기를 제안하고 주관적 화질과 하드웨어 복잡도 측면에서 그 성능을 분석함에 목적이 있다. 제안된 적응형 선형 축소기는 우선, 일차 미분 연산자를 이용하여 기준 화소의 우측 및 하측 인접화소의 기울기의 크기를 각각 계산한다. 이후, 두 기울기의 크기를 합산한 결과로 각 기울기의 크기를 나누어 우측 및 하측 인접 화소 각각의 국부 가해 가중치를 구한다. 다음으로, 각각의 국부 가해 가중치를 우측 및 하측 인접 화소값에 곱한 후에 그 결과를 합산함으로써 인접 가해 성분값을 정의한다. 제안된 방법은 인접 화소들의 유효 가해 정보를 각각의 국부 가해 가중치에 따라 축소 성분값에 적응적으로 반영함으로써 선형 축소기의 단점인 몽롱화 현상을 효과적으로 억제시킬 수 있다. 또한 적은 연산량을 요하면서도 평균적으로 양호한 결과를 제공하는 선형 축소 방식의 장점을 취할 수 있는 이점이 있다.
일반적인 ATR시스템에서는 대부분 FLIR센서에 의존하여 영상을 획득하나, 표적의 경계가 모호한 경우 견실한 표적 분할을 보장할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 논문은 FLIR과 CCD센서를 통해 획득된 영상에 대한 적응적 가중치 기반의 융합 방법을 제안함으로써 보다 정확한 표적 분할 성능을 재현한다. 융합을 위한 FLIR영상의 가중치는 모호한 경계를 구분하기 위한 bi-modality 척도와 표적 경계와의 거리를 통해 결정되고, CCD영상의 가중치는 표적과 배경의 질감차이를 나타내는 질감 척도와 거리 척도를 통해 도출된다. 제안 방법의 타당성 검증을 위하여 다양한 환경에서 획득된 표적 영상에 대한 제안 방법과 단일 센서 기반의 표적 분할의 성능 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.
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 2007년 11월 거제 연안에서 실해역 실험을 통하여 취득한 데이터를 이용하여 수중음향통신을 위한 적응 결정제환 등화기의 비트 오율 성능 분석 결과에 대해서 논한다. 전방먹임 필터 길이, 되먹임 필터 길이, 훈련신호열 길이, 시간지연 등의 변수를 변화시키면서 RLS 알고리듬을 적용한 적응 결정궤환 등화기의 비트 오율을 분석한 결과, 오류정정부호를 적용하지 않았을 때, 전달 거리 9.7km, 4km에서 각각 $4{\times}10^2\;and\;1.5{\times}10^{-2}$ 비트 오율을 얻었다. 얻어진 $10^{-2}$ 수준의 비트 오율은 오류정정부호를 적용할 경우에 $10^{-3}$ 이하로 낮아지므로, 적응 결정궤환 등화기는 모뎀의 무게 및 부피가 작아야 하는 자율무인잠수정에서 고속의 통신 수단을 제공할 수 있는 기술로서 활용 가치가 클 것으로 예상된다.
본 논문에서는 간단한 시공간 블록 부호 (STBC)를 적용한 MC-CDMA 시스템에서 상수 모듈러스 (CM) 기반의 블라인드 적응 수신기를 설계하는 방법을 제시한다. 전송 심볼들을 검파하기 위하여 사용되는 여파기 계수 벡터들을 부분 벡터들로 분할하고, CM 메트릭을 최소화시키는 최적의 부분 벡터들 간의 특별한 관계식을 유도한다. 이러한 특별한 관계를 이용하여 변형된 CM 메트릭을 제시한다. 그리고 나서, 변형된 CM 메트릭을 최소화시키는 블라인드 적응형 통계적 변화율 CM 알고리즘 (SG-CMA)을 제안한다. 제안하는 기법의 여파기 계수 벡터들은 유도한 특별한 관계를 만족하는 영역에서만 갱신되기 때문에, 제안하는 블라인드 적응 SG-CMA 기법이 기존의 SG-CMA 기법보다 더 빠른 수렴 속도를 갖는다. 그리고, 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안하는 SG-CMA 기법의 우수성을 검증한다.
능동위상배열안테나는 적절한 급전신호 가중치 선택에 따라 대국을 향해 주 빔을 조향할 수 있을 뿐만 아니라 간섭원 방향으로 패턴 널을 형성할 수 있다. 주 빔의 조향을 위한 급전신호 가중치는 방사소자의 위치를 기반으로 쉽게 산출할 수 있다. 그리고 패턴 널 형성을 위한 급전신호 가중치 또한 적절한 요구 방사패턴 설정과 WLSM(Weighted Least Squares Method)을 이용하면 산출할 수 있다. 그러나 일반적인 무선 통신망 환경에서 간섭원의 위치는 미인지 상황에 있다. 따라서 적응형 패턴 널 형성 기법이 필요하다. 본 논문에서는 요구 방사특성 설정에 따른 패턴 널 형성이 가능함을 확인하고, 이를 기반으로 관측 영역 기준 이진탐색 알고리즘을 이용하여 간섭원 적응형 패턴 널 형성 기법에 관하여 연구하였다. 제시된 기법을 기반으로 모의실험을 수행한 결과, 효율적으로 간섭 적응형 패턴 널 형성이 가능함을 확인하였다.
Herein, we consider uplink multiuser massive multiple-input multiple-output systems when multiple users transmit information symbols to a base station (BS) by applying simple space-time block coding (STBC). At the BS receiver, two detection filters for each user are used to detect the STBC information symbols. One of these filters is for odd-indexed symbols and the other for even-indexed symbols. Using constrained output variance metric minimization, we first derive a special relation between the closed-form optimal solutions for the two detection filters. Then, using the derived special relation, we propose a new blind adaptive algorithm for implementing the minimum output variance-based optimal filters. In the proposed adaptive algorithm, filter weight vectors are updated only in the region satisfying the special relation. Through a theoretical analysis of the convergence speed and a computer simulation, we demonstrate that the proposed scheme exhibits faster convergence speed and lower steady-state bit error rate than the conventional scheme.
The spatial resolution of multispectral images can be improved by merging them with higher resolution image data. A fundamental problem frequently occurred in existing fusion processes, is the distortion of spectral information. This paper presents a spatially adaptive image fusion algorithm which produces visually natural images and retains the quality of local spectral information as well. High frequency information of the high resolution image to be inserted to the resampled multispectral images is controlled by adaptive gains to incorporate the difference of local spectral characteristics between the high and the low resolution images into the fusion. Each gain is estimated to minimize the l$_2$-norm of the error between the original and the estimated pixel values defined in a spatially adaptive window of which the weight are proportional to the spectral correlation measurements of the corresponding regions. This method is applied to a set of co-registered Landsat7 ETM+ panchromatic and multispectral image data.
In this paper, adaptive high-order neural network controller(AHONNC) is adopted to control an induction servomotor. A algorithm is developed by combining compensation control and high-order neural networks. Moreover, an adaptive bound estimation algorithm was proposed to estimate the bound of approximation error. The weight of the high-order neural network can be online tuned in the sense of the Lyapunov stability theorem; thus, the stability of the closed-loop system can be guaranteed. Simulation results for induction servomotor drive system are shown to confirm the validity of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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