• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.37-44
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• 2020

The fifth generation (5G) mobile communication has been commercialized and the 5G applications, such as the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT), are deployed all over the world. The 5G new radio (NR) wireless networks are characterized by 100 times more traffic, 1000 times higher system capacity, and 1 ms latency. One of the promising 5G technologies is non-orthogonal multiple access (NOMA). In order for the NOMA performance to be improved, sometimes the additive signal-dependent Gaussian noise (ASDGN) channel model is required. However, the channel capacity calculation of such channels is so difficult, that only lower and upper bounds on the capacity of ASDGN channels have been presented. Such difficulties are due to the specific constraints on the dependency. Herein, we provide the capacity of ASDGN channels, by removing the constraints except the dependency. Then we obtain the ASDGN channel capacity, not lower and upper bounds, so that the clear impact of ASDGN can be clarified, compared to additive white Gaussian noise (AWGN). It is shown that the ASDGN channel capacity is greater than the AWGN channel capacity, for the high signal-to-noise ratio (SNR). We also apply the analytical results to the NOMA scheme to verify the superiority of ASDGN channels.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권1E호
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• pp.33-42
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• 2003

Kuo et al proposed an on-line method for an adaptive prediction error filter for improving secondary path modeling performance in the modeling method of the secondary path. This method have some disadvantages, namely having to use additive noise with the result that noise control performance is not good since it is focused on the estimated performance of the secondary path. In this paper, we proposes a modified Kuo model using gain control parameter and delay. It uses a reference signal for additive noise to improve the problems in the existing Kuo model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.123-130
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• 2007

SAR 영상은 스펙클 잡음의 승법(multiplicative) 특성으로 인하여 영상 분석하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 사용하여 SAR 영상의 스펙클 잡음을 제거하고자 한다. 이를 위해 잡음영상에 대해 로그를 취해 얻은 가법(additive) 잡음 영상에서 웨이블렛 분해 한 후 잡음 성분을 제거하고 원영상을 얻기 위해 지수형태를 취한다. 웨이블렛 변환에서 임계치 처리는 소프트 임계법을 사용하고 VisuShrink, SureShrink, BayesShrink 그리고 수정된 BayesShrink 방법으로 임계값을 선택한다. 영상실험을 통하여 이들 임계값 선택 방법들 간의 비교는 수정된 BayesShrink 방법이 다른 방법들보다 좋은 영상의 질을 유지하고 있으며 또한 PSNR 면에서 좋은 잡음제거 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.898-901
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• 2000

A new 2-D block Kalman filtering method which uses a nonlinear function is presented to generate a more accurate filtered estimate of a range image that has been corrupted by additive noise. Novel 2-D block Kalman filtering method is constructed of the conventional method and nonlinear function which utilizes to control estimation error. We show that novel 2-D Kalman filtering method using a nonlinear function is effective at reducing the additive noise, not distorting shape edges.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.1-17
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• 2013

본 연구에서는 시계열 예측을 위해 선형 모형과 비선형 모형의 하이브리드 모형 및 순수 모형의 성과를 비교 평가하였다. 이를 위해 5가지 서로 다른 패턴을 가지는 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서 고려한 선형 모형은 AR(autoregressive model)과 SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average model)이고 비선형 모형은 인공신경망(artificial neural networks model)과 GAM(generalized additive model)이다. 특히, GAM은 여러 장점에도 불구하고 시계열 예측을 위한 비선형 모형으로 기존 연구들에서는 거의 쓰이지 않았던 모형이다. 시뮬레이션 결과, seasonality를 가지는 시계열에 대해서는 AR 및 AR-AR 모형이, trend를 가지는 시계열에 대해서는 SARIMA 및 SARIMA와 다른 모형의 하이브리드 모형이 다른 모형에 비해 높은 성과를 보였다. 한편, 인공신경망과 GAM을 비교하면, 트렌드와 계절성이 더해진 시계열에 대해 SARIMA와 GAM의 하이브리드 모형이 거의 모든 노이즈(noise) 수준에 대해 높은 성과를 보인 반면, 노이즈 수준이 미미한 경우에 한해 SARIMA와 인공신경망의 하이브리드 모형이 높은 성과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.544-551
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• 2023

잡음 음성의 지각적 품질과 명료도 향상을 위해 활용되는 음성 향상은 크기 스펙트럼을 이용한 방법에서 크기와 위상을 같이 향상시킬 수 있는 복소 스펙트럼을 이용한 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 잡음 음성의 명료도와 품질을 더욱 향상시키기 위해 복소 스펙트럼 기반 음성 향상 시스템에 어텐션 기법을 적용하는 방안에 관해 연구를 수행하였다. 어텐션 기법은 additive attention을 기반으로 수행하며 복소 스펙트럼의 특성을 고려하여 어텐션 가중치를 계산할 수 있도록 하였다. 또한 특징 맵의 중요도를 고려하기 위해 전역 평균 풀링 연산을 같이 사용하였다. 복소 스펙트럼 기반 음성 향상은 Deep Complex U-Net(DCUNET) 모델을 기반으로 수행하였으며, additive attention은 Attention U-Net 모델에서 제안된 방법을 기반으로 연구를 수행하였다. 거실 환경의 잡음 데이터에 대해 음성 향상을 수행한 결과, 제안한 방법이 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short Time Objective Intelligibility(STOI) 평가 지표에서 기준 모델보다 개선된 성능을 보였으며, 낮은 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 조건의 다양한 배경 잡음 환경에 대해서도 일관된 성능 향상을 보였다. 이를 통해 제안한 음성 향상 시스템이 효과적으로 잡음 음성의 명료도와 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2200-2203
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• 2003

In an active noise control(ANC) system using the Filtered-X least mean square(LMS) algorithm, the online secondary path modeling method by exploiting a random noise generator is applied. This method is suitable for secondary path modeling. However, it is increased the residual error of the ANC system. In this paper, we presents an ANC system improved online secondary path modeling method which is modified Kuo and Zhang model that is the secondary path estimation by the additive noise. In addition, our proposed model is used that additive noise is transformed into the signal multiplied reference signal by gain control parameter and delayed.

• 전기학회논문지
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• 제63권3호
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• pp.395-403
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• 2014

This paper presents a new approach to improve the signal to noise ratio (SNR) for local seismic disaster preventing system in densely populated area. The seismic data measured in the local site includes various sensing noises (offset or measurement noise) and man-made/natural noises (road and rail traffic noise, rotating or hammering machinery noise, human activity noise such as walking and running, wind/atmospheric pressure-generated noise, etc.). These additive noises are different in time and frequency characters. The proposed method uses 3-stages processing to reduce these different additive noises. In the first stage, misalignment offset noise are diminished by time average processing, and then the second and third stages, coherent/incoherent noises such as man-made/natural noises are suppressed by array stacking. In addition, we derived the theoretical equation of the SNR gain improved by the proposed method. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulations were performed with real seismic data and test equipment generated data as the input.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.713-718
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• 1987

In this paper, an iterative restoration algorithm from power spectral density with 1 bit sign information of real part of two dimensional Fourier transform of image corrupted by additive white Gaussian noise is proposed. This method is a modified version of image reconstruction algorithm from power spectral density. From the results of computer simulation with original 32 gray level imgae of 64x64 pixels, we can find that restorated image after each iteration converge to original image very fast, and SNR gain be at least 8[dB] after 10th iteration for corrupted image with additive white Gaussian noise.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.215-218
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• 2000

In this paper, a new algorithm for adaptive IIR filters based on equation error methods using the RLS algorithm is proposed. In the proposed algorithm, the concept of feedback of the scaled output error proposed by tin and Unbehauen is employed and the forgetting factor is varied in adaptation process for avoiding the accumulation of the estimation error for additive noise . The proposed algorithm has the good convergence property without the parameter estimation error under the existence of mea-surement noise.