KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1131-1145
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2013
Energy detection is a widely used method for spectrum sensing in cognitive radios due to its simplicity and accuracy. However, it is severely affected by the noise uncertainty. To solve this problem, a blind multiband spectrum sensing scheme which is robust to noise uncertainty is proposed in this paper. The proposed scheme performs spectrum sensing over the total frequency channels simultaneously rather than a single channel each time. To improve the detection performance, the proposal jointly utilizes the likelihood function combined with Gerschgorin radii of unitary transformed covariance matrix. Unlike the conventional sensing methods, our scheme does not need any prior knowledge of noise power or PU signals, and thus is suitable for blind spectrum sensing. In addition, no subjective decision threshold setting is required in our scheme, making it robust to noise uncertainty. Finally, numerical results based on the probability of detection and false alarm versus SNR or the number of samples are presented to validate the performance of the proposed scheme.
이 논문에서는 계층변조를 적용하는 AT-DMB (advanced terrestrial digital multimedia broadcasting) 시스템에 적용할 수 있는 블라인드등화 기법을 제시하고 그 성능을 살펴본다. AT-DMB 시스템은 기존 T-DMB의 DQPSK (differential quadrature phase-shift keying) 신호와 역방향 호환성을 보장하고 더 높은 데이터 전송률을 지원하기 위해 16-QAM (quadrature amplitude modulation) 계층변조 방식을 적용한다. 이 결과 SNR (signal to noise ratio)에 따라 기존 T-DMB 심볼과 추가된 심볼은 서로 다른 판정오율 (decision error rate)을 가진다. 따라서 판정한 신호로부터 채널을 추정할 때 판정오율이 낮은 선순위 심볼과 판정오율이 높은 후순위 심볼의 신뢰도에 따라 다른 가중치를 줌으로써 판정치의 전체적인 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 계층변조에 따른 비트 오율(bit error rate) 성능의 악화정도를 분석하고, 모의실험을 통해 판정신호의 신뢰도에 따라 가중치를 주는 제안방식이 가중치를 주지 않은 경우에 비해 비트 오율 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 새로운 교번 등화기와 이를 조정하기 위한 차등 조정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 교번 등화기는 연판정과 경판정 기반의 심벌 판정을 수행하는 알고리즘을 사용하여 등화기를 번갈아 동작시키는 방식으로 블라인드 등화를 효과적으로 달성한다. 아울러 연판정과 경판정에 의한 심벌 판정의 상대적 신뢰도에 따라 등화기를 차등 조정함으로써 초기 블라인드 수렴 속도와 정상상태 오차 성능을 동시에 개선하는 것이 가능하다. 다중경로 전파 채널과 부가 잡음 조건에서 16/64-QAM 신호점에 대한 모의실험 결과가 제안 방식의 유용성을 뒷받침하는 것을 확인하였다.
널리 사용되는 blind 등화 알고리듬의 하나인 constant modulus algorithm (CMA)은 등화기 출력신호의 2차 통계 특성을 이용하여 채널을 등화한다. Quadrature amplitude modulation (QAM) 신호와 같은 다중레벨을 갖는 신호에 대한 CMA의 성능은 모든 신호의 전력을 하나의 modulus에 투영시켜 등화함에 따라 성능이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 QAM 시스템에 대한 등화성능을 개선시키기 위해 오차크기에 따른 shell 분할방법을 제안하였다. 등화기 출력신호의 분포를 가우시안으로 가정하여, 등화기 출력신호전력의 분포가 noncentral $x^2$ 분포를 이룸으로부터 maximum likelihood 추정에 의한 결정경계를 구했다. 결정경계에 의해 분리되는 각 shell이 하나의 modulus를 가짐에 착안하여 제안한 CMA는 다중 modulus 등화시스템을 구성한다. 32-QAM과 64-QAM 신호에 대한 전산모의실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.
동시 등화는 통신 채널을 블라인드 등화 시 수렵 특성 개선에 유용하다. 그러나 동시 등화는 등화기가 정상상태에 수렴한 후에도 동시 적응을 계속함으로써 성능 개선이 제한적이다. 본 논문에서는 동시 등화의 수렴 특성과 함께 정상상태 성능을 개선하기 위해, 가변 수렴상수와 가중치기반의 탭 계수 갱신을 적용하는 새로운 동시 등화 기법을 제안한다. 제안하는 동시 vsCMA+DD 등화는 가변 수렴상수 CMA(variable step-size CMA: vsCMA)와 판정의거 (decision-directed: DD) 알고리즘의 오차 신호를 사용하여 가중치를 산출하고, 이를 이용하여 두 등화기를 각각 가중 갱신한다. 제안 방법은 vsCMA에 의해 CMA의 오차 성능을 개선하고, 가중치기반의 탭 계수 갱신에 의해 수렴 속도와 정상상대 성능을 개선하였다. 모의실험을 통해 제안 방식의 성능 개선을 검증하였다.
채널 재구성 기법이란 통신시스템에서 의도되지 않은 수신자가 수신 신호로부터 어떤 채널 부호가 사용되었는지, 주요 파라미터는 무엇인지를 알아내는 기법이다. 본 논문은 수신한 신호가 길쌈부호로 부호화된 경우, 사용된 길쌈부호의 주요파라미터인 입출력단의 비트수인 k와 n, 그리고 $k{\times}n$ 생성다항식행렬(Polynomial Generator Matrix, PGM)을 찾아내는 기법에 대해 다룬다. 본 논문은 M. Marazin 등이 제안한, 피버팅을 통한 가우스 조단소거법(Gauss Jordan Elimination Through Pivoting, GJETP)을 사용한 길쌈부호의 채널 재구성 기법에서 채널오류율과 무관하게 임계값을 설정해주던 것과 달리, 수신한 시퀀스로부터 2진 대칭 채널(Bynary Symetric Channel, BSC)의 채널오류확률을 추정하고 이로부터 임계값을 설정하는 방식을 제안하고, S. Shaojing 등의 연판정(soft decision) 값을 이용한 기법을 적용시켜서 채널 재구성 기법의 성공률을 향상시켰다.
기존의 MMA(Multi-Modulus Algorithm)는 심벌간 간섭(Intersymbol Interference: ISI)이 심한 등화 초기에는 부정확한 판단을 할 가능성이 매우 높기 때문에 눈모형을 열리게 하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 피하기 위해 최근에 MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)를 기반으로 한 SMMA(Sliced MMA)가 제안되었다. SMMA는 높은 SNR 조건에서는 MMA보다 개선된 성능을 보이나, 낮은 SNR 조건에서는 비용함수에 사용되는 판정 값이 부정확할 가능성이 매우 높다는 사실을 알 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 등화 초기에 블라인드 수렴 특성을 저하시키지 않으면서 정상상태 성능을 개선하는 다중 modulus 블라인드 등화 알고리즘 기법을 제시한다. 제안한 방법에서는 단일 modulus와 다중 modulus의 선택적 적용을 위해 등화기 출력의 잔류심벌간 간섭 양을 이용한 초기수렴검출 기법을 고안${\cdot}$적용하여 최적의 전환 시점을 자동으로 겨??ㅇ하였다. 제안 알고리즘의 성능을 모의실험을 통하여 수렴 속도와 잔류 ISI 성능에서 기존방식에 비해 제안한 방식의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 교통기본법(안)에 명시된 대중교통 사각지대 설정과 평가를 위한 3가지 평가척도를 제시하였다. 평가척도는 행정동 단위의 대중교통 노선 및 운행실태에 대한 기초 DB를 적용하여 대중교통 서비스권역, 대중교통 배차간격, 1일 총 운행시간을 각각 A-F(6등급)으로 구분하였다. 대중교통 사각지대 평가척도는 정부 및 지자체에서 대중교통 서비스 낙후지역의 최저 대중교통 공급 및 연계노선 계획, 최저배차계획, 1일 대중교통 총 운행시간 계획에 기준으로 활용할 수 있을 것이다.
MCT-Adaboost 학습 알고리즘은 각 학습 단계에서 배경과 객체를 구분하는 가장 좋은 특징을 찾는 학습 알고리즘이다. 각 학습 단계에서는 최적의 특징을 검출하기 위해 학습 데이터에서 각 특징의 각 커널에서 모든 오차율을 산정하고, 각 특징에서 모든 커널들의 합을 하였을 경우 최소 오차율을 가지는 특징을 선택하도록 되어 있다. 이를 선택하고 다음 학습때 영향을 주는 약분류기에서 기존의 MCT-Adaboost 방법은 경판정 방법으로 사용하였다. 이 방법은 특정 커널에서 객체 데이터와 배경 데이터의 오류율이 유사할 경우, 한쪽으로 판정하기 때문에, 제대로 된 결과값을 산정할 수 없는 문제가 있다. 이를 유연하게 하기 위해 본 연구에서는 연판정을 이용한 약분류기 방법을 제안한다. 기존의 MCT-Adaboost는 초기 가중치를 동일하게 산정한다. 하지만, 이는 데이터의 특성을 모른다는 가정하에 설계된 초기 가중치 설정이다. 본 논문에서는 데이터 분포를 이용하여 가중치를 확률적으로 다르게 할당함으로서, 적은 학습에도 좋은 결과를 보이는 방법을 제안한다. 실험 결과에는 기존의 MCT-Adaboost가 제안하는 성능평가를 통해, 본 연구가 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 좋은 결과를 보였다.
Due to the availability of easy-to-use and powerful image editing tools, the authentication of digital images cannot be taken for granted and it gives rise to non-intrusive forgery detection problem because all imaging devices do not embed watermark. Forgery detection plays an important role in this case. In this paper, an effective framework for passive-blind method for copy-move image forgery detection is proposed, based on Gabor filter which is robust to illumination, rotation invariant, robust to scale. For the detection, the suspicious image is selected and Gabor wavelet is applied from whole scale space and whole direction space. We will extract the mean and the standard deviation as the texture features and feature vectors. Finally, a distance is calculated between two textures feature vectors to determine the forgery, and the decision will be made based on that result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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