• Title/Summary/Keyword: Channel Norm

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정규화 혼합 Norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 방식 (A Regularized Mixed Norm Multi-Channel Image Restoration Algorithm)

  • 홍민철;신요안;이원철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권2C호
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    • pp.272-282
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    • 2004
  • 본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.

A MIXED NORM RESTORATION FOR MULTICHANNEL IMAGES

  • Hong, Min-Cheol;Cha, Hyung-Tae;Hahn, Hyun-Soo
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.399-402
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    • 2000
  • In this paper, we present a regularized mixed norm multichannel image restoration algorithm. The problem of multichannel restoration using both within- and between- channel deterministic information is considered. For each channel a functional which combines the least mean squares (LMS), the least mean fourth(LMF), and a smoothing functional is proposed, We introduce a mixed norm parameter that controls the relative contribution between the LMS and the LMF, and a regularization parameter that defines the degree of smoothness of the solution, both updated at each iteration according to the noise characteristics of each channel. The novelty of the proposed algorithm is that no knowledge of the noise distribution for each channel is required, and the parameters mentioned above are adjusted based on the partially restored image.

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희소성 음향 통신 채널 추정 견실화를 위한 백색화를 적용한 l1놈-RLS 알고리즘 (L1 norm-recursive least squares algorithm for the robust sparse acoustic communication channel estimation)

  • 임준석;편용국;김성일
    • 한국음향학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.32-37
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    • 2020
  • 본 논문은 l1놈-Recursive Least Squares(RLS)에 수치 계산상 견실화를 더한 새로운 알고리즘을 제안한다. Eksioglu와 Tanc는 희소성 음향 채널 추정을 위해서 l1놈-RLS 알고리즘을 구현하였다. 그러나 이 알고리즘의 근간인 RLS 계산법 역행렬 계산에서 수치 계산상의 불안정성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 불안정성을 낮추는 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 사용했을 때 수치적 불안정성에 대한 성능이 개선되었음을 보인다.

Toward Developing a Mobile Channel Extension Model: Roles of Compatibility, Subjective Norm, and Media Influences

  • Lee, Hyun-Hwa;Kim, Ji-Hyun
    • 한국의류학회지
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    • 제35권12호
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    • pp.1425-1439
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    • 2011
  • The present research developed and empirically examined a theoretical model called a Mobile Channel Extension Model for consumer behavior toward mobile commerce. We proposed three antecedents: compatibility of, subjective norm regarding, and media influence regarding mobile use for communication purposes that influence the attitude toward the subjective norm and media influences of mobile use for shopping. These in turn positively influenced the consume's intention to use mobile devices for shopping. A Structural equation modeling analysis, using the data collected from a national online survey of 524 U. S. multichannel shoppers, confirmed the proposed model. The theoretical implications of these effects were discussed and managerial suggestions were made for both academicians and practitioners.

충격성 잡음 환경에서의 최우 검출기 (A maximum likelihood sequence detector in impulsive noise environment)

  • 박철희;조용수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.1522-1532
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    • 1996
  • In this paper, we compare the performance of channel estimators with the L$_{1}$-norm and L$_{2}$-norm criteria in impulaive noise environment, and show than the L$_{1}$-norm criterion is appropriate for that situation. Also, it is shown that the performance of the conventional maximum likelihood sequence detector(MLSD) can be improved by applying the same principle to mobile channels. That is, the performance of the conventional MLSD, which is known to be optimal under the Gaussian noise assumption, degrades in the impulsive noise of radio mobile communication channels. So, we proposed the MLSD which can reduce the effect of impulsive noise effectively by applying the results of channel estimators. Finally, it is confirmed by computer simulation that the performance of MLSD is significantly affected depending on the types of branch metrics, and that, in the impulsive noise environments, the proposed one with new branch metrics performs better thatn the conventional branch metric, l y(k)-s(k) l$^{[-992]}$ .

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Descriptor and Non-Descriptor Controllers in Mixed $H_2/H_{\infty}$ Control of Descriptor Systems

  • Choe, Yeon-Wook;Ahn, Young-Ju
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.892-897
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    • 2003
  • This paper considers the design of mixed $H_2/\;H_{\infty}$ controllers for linear time-invariant descriptor systems. Firstly, an $H_{\infty}$ and $H_2$ synthesis problem for a descriptor system are presented separately in terms of linear matrix inequalities (LMIs) based on the bounded real lemma. Then, the existence of a mixed $H_2/\;H_{\infty}$ controller by which the $H_2$ norm of the second channel is minimized while keeping the $H_{\infty}$ norm bound of the first channel less than ${\gamma}$, is reduced to the linear objective minimization problem. The class of desired controllers that are assumed to have the same structure as the plant is parameterized by using the linearizing change of variables. In addition, we show the procedure by which a obtained descriptor controller can be transformed to a non-descriptor one.

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A Study on High Resolution Ranging Algorithm for The UWB Indoor Channel

  • Lee, Chong-Hyun
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.96-103
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    • 2007
  • In this paper, we present a novel and numerically efficient algorithm for high resolution TOA(Time Of Arrival) estimation under indoor radio propagation channels. The proposed algorithm is not dependent on the structure of receivers, i.e, it can be used with either coherent or non-coherent receivers. The TOA estimation algorithm is based on a high resolution frequency estimation algorithm of Minimum-norm. The efficiency of the proposed algorithm relies on numerical analysis techniques in computing signal or noise subspaces. The algorithm is based on the two step procedures, one for transforming input data to frequency domain data and the other for estimating the unknown TOA using the proposed efficient algorithm. The efficiency in number of operations over other algorithms is presented. The performance of the proposed algorithm is investigated by means of computer simulations.. Throughout the analytic and computer simulation results, we show that the proposed algorithm exhibits superior performance in estimating TOA estimation with limited computational cost.

공간적 채널 상관도에 따른 통계적인 채널 특성을 이용한 다중 안테나 선택 및 스위칭 시스템의 성능 분석 (Theoretical Analysis of MIMO Antenna Selection & Switching System to Spatial Channel Correlation using Channel Statistics)

  • 이학주;박승일;이충용;박현철;홍대식
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제42권4호
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    • pp.15-20
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    • 2005
  • 일반적으로 공간적 상관도가 존재하는 채널에서 다중 안테나 시스템은 그 성능이 열화되는 것으로 알려져 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로 안테나 선택을 통해 공간적 상관도를 극복하고 다이버시티와 공간 다중화의 스위칭을 통해서 시스템의 에러 확률을 개선하는 안테나 선택 및 스위칭 시스템 방식을 들 수 있다. 그러나 이러한 시스템의 경우 채널의 공간적 상관도에 대한 모델링의 어려움으로 인해 이론적인 분석이 미비한 실정이다. 본 논문에서는 채널의 Frobenius norm과 최소 고유치들의 통계적인 특성을 이용하여 안테나 선택 및 스위칭 시스템의 성능을 이론적으로 분석하고, 모의 실험 결과와의 비교를 통해 유사한 성능을 보이고 있음을 확인한다.

수중음향채널에서 Sparse 채널 추정 기법에 관한 연구 (A Study on the Sparse Channel Estimation Technique in Underwater Acoustic Channel)

  • 권병철;이외형;김기만
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.1061-1066
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    • 2014
  • 천해에서 음파 전달은 매우 복잡하며, sparse한 전달 특성을 갖는다. 이러한 환경에서 수중음향통신 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 채널을 추정하기 위한 여러 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 기존의 sparse-aware LMS(Least Mean Square) 알고리즘들보다 빠른 수렴속도를 갖는 LMS 기반 채널 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 $L_p$-norm LMS 알고리즘과 soft decision 과정을 결합한 것이다. 모의실험은 실제 해상 실험을 통하여 얻은 수중 음속 데이터를 바탕으로 수행되었다. 그 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 빠른 수렴속도와 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

Weighted $l_1$-최소화기법을 이용한 Sparse한 채널 추정 기법 (Sparse Channel Estimation using weighted $l_1$-minimization)

  • 권석법;하미리;심병효
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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    • pp.50-52
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    • 2010
  • 통신 시스템의 성능을 향상시키는 핵심 문제 중에 하나인 채널을 추정하는 문제는 다양한 분야에서 연구되고 있다. 채널의 sparse한 특징으로 인해 기존의 linear square나 minimum mean square error보다 발전된 $l_1$-norm minimization 방법 등이 많이 연구되고 있다. 이에 본 논문은 sparse한 채널의 특징과 천천히 변화하는 채널환경 특징을 이용하여 기존의 방법에 비해 더 높은 성능의 채널 추정 기법을 연구한다. 천천히 변화하는 채널환경의 특징으로 인해 이전 채널 정보를 현재 채널 추정에 사용할 수 있고 sparse한 채널의 특징으로 $l_1$-norm minimization을 사용할 수 있다. 이러한 두 가지의 정보를 이용하여 weighted $l_1$-norm minimization 이용한 support detection후 MMSE를 이용한 채널 추정기법을 연구한다.

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