본 논문에서는 부정확한 채널 정보가 주어진 환경에서 multi-user peer-to-peer 증폭 및 전달 릴레이 시스템에 대한 robust 릴레이 및 수신기 필터 설계 방법을 제안한다. 구체적으로, 평균 자승 오류율 합을 최소화 하는 관점에서 릴레이 및 수신기 필터를 구한다. 우선 iterative 연산이 필요한 joint 최적화 필터 설계 방법을 제시한다. 그리고 iterative 방법의 연산 복잡도를 개선하기 위해 릴레이 필터의 분해능에 기반을 둔 두 가지 robust non-iterative 부최적화 방법을 제안한다. 또한 릴레이와 특정 수신기 간의 local channel state information 만을 이용하는 변형된 수신기 설계 방법을 추가적으로 제안한다. 연산 복잡도 분석과 평균 자승 오류율 합 및 비트 오류율 성능을 확인하는 실험을 통해, 제안하는 robust non-iterative 부최적화 방법이 robust iterative 최적화 방법과 비교해 연산량 감소 효과는 크면서 성능 열화는 제한적임을 확인하였다. 그리고 채널 정보의 부정확함이 존재하는 시스템 환경에서 제안하는 방법의 상당한 robustness 를 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 다채널 위너 필터를 설계하는 경우, 목적 신호가 단일 음원인 경우는 음성 상관 행렬의 주성분 부공간에서 음성 성분을 추정할 수 있다. 이 때, 음성 상관 행렬은 음성과 간섭 잡음의 교차 상관도가 음성 상관 행렬에 비해 무시할만한 수준이라는 가정하에 신호 상관 행렬에서 간섭 잡음의 상관 행렬을 차감하여 추정하게 된다. 그러나 간섭 잡음 수준이 높아지게 되면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않게 되며 이에 따라 주성분 부공간 추정 오차도 증가하게 된다. 본 연구에서는 음성 존재 확률과 목적 신호의 방향 벡터를 이용하여 주성분 부공간을 보정하는 방법을 제안한다. 주성분 부공간에서 다채널 음성 존재 확률을 유도하고 주성분 부공간 벡터를 보정하는데 적용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
높은 도플러 확산에 의한 채널 통계의 정확한 전송 및 추정은 최근 및 미래의 이동 통신 시스템에서 고려되는 주요 문제중 하나이다. 따라서 기존 채널 추정 기법의 한계를 극복하는 새로운 채널 추정 기술을 연구하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 첫 번째 OFDM symbol의 간단한 추정 후 새로운 채널 추정 방법인 파일럿 부반송파와 OFDM symbol의 나머지 채널을 추정하기 위해서 Kalman Filter를 사용하는 것을 제안한다. 또한 지금까지의 대부분 연구에서는 block-type이나 comb-type 파일럿 배열에 초점 맞춰져 있는 것과 달리 LTE-Advanced의 파일럿 부반송파의 lattice-type 배열을 고려하여 설계한다. 이 외에도 결과를 최적화하기 위해서 나머지 부반송파에 대한 채널 주파수 응답을 추정하기 위해 채널 임펄스 응답의 필터링과 Winer Filter를 사용한다.
뇌-컴퓨터 인터페이스는 정신 작업 동안 다채널에서 생성된 뇌파의 신호를 측정, 분석하여 컴퓨터를 제어하거나 의사를 전달하는 기술이다. 이때 최적의 뇌파 채널 선택은 뇌-컴퓨터 인터페이스의 편의성과 속도뿐만 아니라 정확도 향상을 위해 필요하다. 최적의 채널은 중복 채널들 또는 노이즈 채널들을 제거함으로써 얻는다. 이 논문에서는 최적 뇌파 채널을 선택하기 위해 이중 filter-기반의 채널 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 채널들 간의 중복성을 제거하기 위해 spearman's rank correlation을 사용하여 중복 채널들을 제거한다. 그 뒤, F score를 이용하여 채널과 클래스 라벨 간의 적합성을 측정하여 상위 m개의 채널들만을 선택한다. 제안한 방법은 클래스 라벨과 관련되고 중복이 없는 채널들을 사용함으로써 좋은 분류 정확도를 이끌어 낼 수 있다. 제안한 채널 선택 방법은 채널의 수를 상당히 줄임과 동시에 평균 분류 정확도를 향상시켰다.
This paper concerns an effective dual-channel noise reduction method to increase the performance of speech recognition in a car environment. While various single channel methods have already been developed and dual-channel methods have been studied somewhat, their effectiveness in real environments, such as in cars, has not yet been formally proven in terms of achieving acceptable performance level. Our aim is to remedy the low performance of the single and dual-channel noise reduction methods. This paper proposes an effective dual-channel noise reduction method based on a high-pass filter and front-end processing of the eigendecomposition method. We experimented with a real multi-channel car database and compared the results with respect to the microphones arrangements. From the analysis and results, we show that the enhanced eigendecomposition method combined with high-pass filter indeed significantly improve the speech recognition performance under a dual-channel environment.
Recurrent neural networks have been successfully applied to communications channel equalization. Major disadvantages of gradient-based learning algorithms commonly employed to train recurrent neural networks are slow convergence rates and long training sequences required for satisfactory performance. In a high-speed communications system, fast convergence speed and short training symbols are essential. We propose decision feedback equalizers using a recurrent neural network trained with Kalman filtering algorithms. The main features of the proposed recurrent neural equalizers, utilizing extended Kalman filter (EKF) and unscented Kalman filter (UKF), are fast convergence rates and good performance using relatively short training symbols. Experimental results for two time-varying channels are presented to evaluate the performance of the proposed approaches over a conventional recurrent neural equalizer.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권4호
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pp.205-208
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2004
In this paper, we analyzed the performance of SDR-based dual-band CDMA system in wideband multipath channel employing RAKE receiver with MRC diversity. For the simulation of SDR-based dual-band CDMA system, we used digital IF techniques, polyphase analysis filter bank as channelizer. Also, Remez exchange algorithm is employed in the realization of the digital filter in the polyphase analysis filter bank. For performance analysis of dual-band CDMA system, we consider power loss of IF signal after passing through channel and the filter. Also, the performance for different sampling rates is analyzed.
This paper describes the implementation of a real time fetal ECG monitoring system in which an adaptive multi-channel noise canceller is realized using the Texas Instruments TMS32020 progrmmmable ditital signal processor. An ECG signal from the electrode placed on the mother's abdomen and three ECGs from those on the chest are applied as the desired signal and the referened inputs, respectively, of the multi-channel filter. The coefficients of the filter are updated using the LMS algorithm such that the output of the multi-channel filter copies the maternal ECG embedded in the abdominal ECG. The enhanced fetal ECG is obtained by subtracting the filter output from the abdominal ECG, and the difference signal is recorded. Both off-line and on-line experimental results are presented to verify the effectiveness of the parameters for the digital signal processing algorithms and the prototype system.
We propose a nonreciprocal filter based on coarse wavelength division multiplexing (CWDM) that reduces the upstream channel insertion loss in a passive optical network (PON). We also propose a method to increase the number of channels/optical network units (ONUs) in PON systems using the proposed filter to reduce the service cost per subscriber. Experimental results show that the PON system with the proposed 4-channel filter can reduce the power budget of the upstream and increase the number of ONUs by 3 to 4 times that of a conventional time-division multiplexing PON.
In this paper an adaptive channel estimator is proposed and investigated which improves the receiving performance for the DVB-T system. A conventional estimator for the system consists of a two-dimensional Wiener filter which is implemented as a cascade of one-dimensional filters, and the filter is operating with the filter coefficients set which is selected from the four different sets according to the channel environment. Our proposed estimator uses the filter coefficients which is interpolated by the two closest coefficients sets. The proposed scheme shows an improvement of 5 to 10dB in SNR compared to the conventional scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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