• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권6호
• /
• pp.177-186
• /
• 2005

이 논문에서는 계산 복잡성이 단순화된 비선형 추정기를 소개하고, 이를 적용한 Bussgang 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 베이즈 추정기가 눈 모형이 닫힌 등화 초기에는 시그모이드 추정기로 잘 근사화되며, 눈 모형이 열린 조건에서는 임계 추정기에 근사화되는 사실을 이용하였다. 제안 방법에서는 매 갱신 마다 채널 왜곡의 정도에 따라 시그모이드 추정기와 임계 추정기를 선택적으로 적용하고, 특히 시그모이드 추정기에 축소 신호점을 도입함으로써 고차 QAM 신호의 블라인드 등화에 적용 시 계산 복잡성을 극히 단순화하는 동시에 블라인드 수렴 특성과 정상상태 성능을 개선할 수 있음을 보인다.

• 한국음향학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.331-339
• /
• 2016

본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 송 수신기의 상대적인 이동으로 인한 도플러 편이가 존재하는 수중 음향 채널 환경에서의 송신 신호 및 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제시한다. 도플러 편이가 존재하는 수중 채널 환경에서 m시퀀스와 같은 도플러 효과에 민감한 탐침 신호를 사용할 경우, 도플러 왜곡에 의한 수신 신호와의 낮은 상관도에 의해 정합 필터 처리만으로는 채널 임펄스 응답 추정에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 음선기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 도플러 편이가 포함되어 있는 송신 신호의 위상을 추정한 후, 이를 수신 신호에 보상함으로써 도플러 편이가 보상된 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제안한다. 해상실험을 통해 측정된 수신 데이터에 대하여 정합 필터만으로는 채널 임펄스 응답 추정이 어려운 반면 제안된 방법을 통한 채널 임펄스 응답 추정 시, 음선 모델에서 예측된 전달경로와 유사한 특성을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 산란 함수를 통해 추정된 도플러를 보상한 송신 신호에 비해 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 복원한 송신 신호가 더 우수한 도플러 보상효과를 나타낸다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2001년도 추계학술발표대회 논문집 제20권 2호
• /
• pp.159-162
• /
• 2001

음장의 공간 음향적인 특성에 영향을 받은 음성신호를 원래 신호로 복원하기 위해서 본 논문에서는 MPSV (Minimum Phase Space Volume) 방법 을 도입한다 MPSV 방법 은 신호를 복원하기 위해 원래 신호의 어떠한 사전 정보나 가정을 필요로 하지 않고 그 신호의 비선형적인 동적 특이성만을 이용하는 블라인드 디콘볼루션 (Blind deconvolution) 방법이다. 또한, 이 방법을 이용하여 원래 신호를 복원하는 동시에 음장의 충격응답과 같은 시스템 특성까지도 유추가 가능하다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.609-612
• /
• 2000

본 논문에서는 음원에 관한 정보가 미지의 상황에서 마이크로폰 어레이를 사용하여 두 음원신호를 분리하는 ,시스템을 제안한다 이 시스템은 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 번째 단계에서는 파워가 큰 제 1음원의 DOA(Direction Of Arrival)를 추정하고, AMUSE(Algorithm for Multiple Unknown Signals Extraction)법을 사용한 Blind Deconvolution에 의해 음원신호의 분리를 행한다 두 번째 단계에서는 파워가 낮은 제 2음원의 강조신호를 사용하여 DSA(Delay and Sum Array)법에 의해 제 2음원의 DOA를 추정하고,AMUSE법의 출력신호와 두 음원의 DOA를 이용하여 ANF(Adaptive Notch Filter)를 구성하고, 두 음원신호의 재 분리를 행한다. 그리고, 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 검토한 결과 두 음원 신호가 분리 가능한 것이 확인되었다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제12권4호
• /
• pp.317-329
• /
• 2010

In recent years, many sparse estimation methods, also known as compressed sensing, have been developed. However, most of these methods presume that the measurement matrix is completely known. We develop a new blind maximum likelihood method-the expectation-sparse-maximization (ESpaM) algorithm-for models where the measurement matrix is the product of one unknown and one known matrix. This method is a variant of the expectation-maximization algorithm to deal with the resulting problem that the maximization step is no longer unique. The ESpaM algorithm is justified theoretically. We present as well numerical results for two concrete examples of blind channel identification in digital communications, a doubly-selective channel model and linear time invariant sparse channel model.

• 한국음향학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.196-205
• /
• 2018

본 논문은 선박소음 데이터에 음선 역전파 기법을 적용하여 수동 선박 위치 추정 알고리듬을 제시한다. 기존의 방법 [S. H. Abadi, D. Rouseff and D. R. Dowling, J. Acoust. Soc. Am. 131, 2599-2610 (2012)]은 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 활용하여 배열의 기울기가 없는 근거리 환경에서 음원의 위치를 추정하였다. 하지만 위 방법은 배열의 기울기에 따른 위치 추정 오차가 크게 발생한다는 단점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 및 음선 역전파 기법을 사용하되, 배열의 기울기를 보정하여 음원의 위치를 추정할 수 있는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬의 성능은 SAVEX15(Shallow-water Acoustic Variability EXperiment in 2015)해상 실험의 선박소음 데이터를 이용하여 검증하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권2호
• /
• pp.210-217
• /
• 2022

수동 소나 시스템에서 음원 깊이 추정 분야는표적 식별, 추적 등 다양한 전술에 활용할 수 있기 때문에 많은 연구가 지난 수십년간 진행되어 왔다. 본 논문은 기존 논문[조성일 외, 한국음향학회지 제38권 제1호, 120-127(2019)]의 문제점이었던 음원 깊이가두 곳에서 추정되는 모호성을 해결하는데 목적이 있다. 해수면과 해저면에 반사되어 나타나는채널 임펄스 응답의 위상천이 패턴을 이용하여 모호성을 제거하며, 제거 후 하나의 깊이에서 채널 임펄스 응답의 교차점을 통해 음원의깊이를 추정한다. 음원에 대한 정보가 없고, 연속적인 신호 혹은 소음에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되며, 제안된 알고리즘은 시뮬레이션를 통하여 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권2호
• /
• pp.855-870
• /
• 2019

In this paper, an adaptive iterative algorithm is proposed for motion deblurring by using the salient intensity prior. Based on the observation that the salient intensity of the clear image is sparse, and the salient intensity of the blurred image is less sparse during the image blurring process. The salient intensity prior is proposed to enforce the sparsity of the distribution of the saliency in the latent image, which guides the blind deblurring in various scenarios. Furthermore, an adaptive iteration strategy is proposed to adjust the number of iterations by evaluating the performance of the latent image and the similarity of the estimated blur kernel. The negative influence of overabundant iterations in each scale is effectively restrained in this way. Experiments on publicly available image deblurring datasets demonstrate that the proposed algorithm achieves state-of-the-art deblurring results with small computational costs.

• 전기학회논문지
• /
• 제56권10호
• /
• pp.1859-1864
• /
• 2007

Existing barcode signal restoration algorithms are not robust to unmodeled outliers that may exist in scanned barcode images due to scratches, dirts, etc. In this paper, we describe a robust barcode signal restoration algorithm that uses the hybrid $L_1-L_2$ norm as a similarity measure. To optimze the similarity measure, we propose a modified iterative reweighted least squares algorithm based on the one step minimization of a quadratic surrogate function. In the simulations and experiments with barcode images, the proposed method showed better robustness than the conventional MSE based method. In addition, the proposed method converged quickly during optimization process.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.114-117
• /
• 2015

본 논문에서는 Non-blind 디컨벌루션 알고리듬 중 하나인 Richardson-Lucy(RL) 디컨벌루션을 영상 분할을 통해 성능을 향상시킨 알고리듬을 제안한다. RL 디컨벌루션은 영상의 크기가 커질수록 연산 양이 크게 증가한다. 따라서 크기가 큰 영상의 RL 디컨벌루션은 계산에 많은 시간을 필요로 한다. 이를 개선하기 위하여 영상을 적절한 크기로 분할하여 각각 RL 디컨벌루션을 계산한다. 또한 분할 시 생기는 왜곡을 줄이기 위해 리플 제거를 위한 알고리듬을 추가한다. 이를 통해 기존의 알고리듬보다 연산 양을 줄여 빠른 RL 디컨벌루션이 가능하도록 개선한다.