• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.173-180
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• 2014

압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제2권4호
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• pp.315-323
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• 2018

A new multiple-image encryption scheme that is based on a compressive ghost imaging concept along with a Fourier transform sampling principle has been proposed. This further improves the security of the scheme. The scheme adopts a Fourier transform to sample the original multiple-image information respectively, utilizing the centrosymmetric conjugation property of the spatial spectrum of the images to obtain each Fourier coefficient in the most abundant spatial frequency band. Based on this sampling principle, the multiple images to be encrypted are grouped into a combined image, and then the compressive ghost imaging algorithm is used to improve the security, which reduces the amount of information transmission and improves the information transmission rate. Due to the presence of the compressive sensing algorithm, the scheme improves the accuracy of image reconstruction.

• Journal of Power Electronics
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• 제19권2호
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• pp.443-453
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• 2019

As the core component of transmission systems, converters are very prone to failure. To improve the accuracy of fault diagnosis for wind power converters, a fault feature extraction method combined with a wavelet transform and compressed sensing theory is proposed. In addition, an improved AdaBoost-SVM is used to diagnose wind power converters. The three-phase output current signal is selected as the research object and is processed by the wavelet transform to reduce the signal noise. The wavelet approximation coefficients are dimensionality reduced to obtain measurement signals based on the theory of compressive sensing. A sparse vector is obtained by the orthogonal matching pursuit algorithm, and then the fault feature vector is extracted. The fault feature vectors are input to the improved AdaBoost-SVM classifier to realize fault diagnosis. Simulation results show that this method can effectively realize the fault diagnosis of the power transistors in converters and improve the precision of fault diagnosis.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.29-36
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• 2012

무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.952-958
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• 2014

본 논문에서는 불완전한 radar-cross-section(RCS) 데이터로부터 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상 복원과 동시에 표적의 회전각도를 추정하기 위한 compressive sensing(CS) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ISAR 영상을 복원할 수 있고, 동시에 표적의 회전각도를 추정할 수 있다. 또한, 불완전한 RCS 데이터 샘플에 대하여 영상의 엔트로피 관점에서 본 논문에서 제안한 방법의 성능과 전통적인 보간법의 성능을 서로 비교 관찰한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.246-254
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• 2020

본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권11호
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• pp.1029-1043
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• 2013

CS(Compressed Sensing)는 오늘날 신호 처리 영역에서 많은 주목을 받고 있는 이론 중의 하나이다. 이 CS 분야에서 효과적인 복구 알고리즘을 설계하는 것은 가장 큰 도전적 연구 중의 하나로 인식되고 있다. 이에 따라 다양한 복구 알고리즘이 많은 문헌을 통해서 제안 되었으며 최근에 Maleki와 Donoho에 의해 제안된 AMP(Approximation Message Passing) 알고리즘은 기존에 제시된 알고리즘에 비해 간단한 구조를 가지고 있지만 좋은 성능을 보여줌으로써 상당한 주목을 받고 있다. 기존의 (BP) Belief Propagation 알고리즘은 오직 희소(Sparse) 센싱 행렬에서만 좋은 성능을 보여 준 것에 반해, AMP 알고리즘은 밀집(Dense) 센싱 행렬에 기초를 둔 Belief Propagation 알고리즘임에도 불구하고 이와 비슷한 성능을 보여준다. 본 논문은 다양한 영역에서 AMP 알고리즘이 적용되기 위하여 이에 대한 지침 및 기존의 고전적 Message Passing 알고리즘과의 관계에 대해 분석하였다. 또한 기존의 알고리즘과의 비교 분석을 통해 AMP 알고리즘의 우수성을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권10호
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• pp.2338-2356
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• 2013

In cognitive radio networks, acquiring the position information of the primary user is critical to the communication of the secondary user. Localization of primary users can help improve the efficiency with which the spectrum is reused, because the information can be used to avoid harmful interference to the network while simultaneity is exploited to improve the spectrum utilization. Despite its inherent inaccuracy, received signal strength based on range has been used as the standard tool for distance measurements in the location detection process. Most previous works have employed the path-loss propagation model with a fixed value of the path loss exponent. However, in actual environments, the path loss exponent for each channel is different. Moreover, due to the complexity of the radio channel, when the number of channel increases, a larger number of RSS measurements are needed, and this results in additional energy consumption. In this paper, to overcome this problem, we propose using the Bayesian compressive sensing method with a calibrated path loss exponent to improve the performance of the PU localization method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권4호
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• pp.703-719
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• 2011

In multi-user wireless communication systems, adaptive modulation and scheduling are promising techniques for increasing the system throughput. However, a mass of wireless recourse will be occupied and spectrum efficiency will be decreased to feedback channel quality indication (CQI) of all users in every subcarrier or chunk for adaptive orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Thus numerous limited feedback schemes are proposed to reduce the system overhead. The recently proposed compressive sensing (CS) theory provides a new framework to jointly measure and compress signals that allows less sampling and storage resources than traditional approaches based on Nyquist sampling. In this paper, we proposed two novel CQI feedback schemes based on general CS and subspace CS, respectively, both of which could be used in a wireless OFDM system. The feedback rate with subspace CS is greatly decreased by exploiting the subspace information of the underlying signal. Simulation results show the effectiveness of the proposed methods, with the same feedback rate, the throughputs with subspace CS outperform the discrete cosine transform (DCT) based method which is usually employed, and the throughputs with general CS outperform DCT when the feedback rate is larger than 0.13 bits/subcarrier.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.437-446
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• 2018

This paper describes the real-time logic implementation of orthogonal matching pursuit(OMP) algorithm for compressive sensing digital receiver. OMP contains various complex-valued linear algebra operations, such as matrix multiplication and matrix inversion, in an iterative manner. Xilinx Vivado high-level synthesis(HLS) is introduced to design the digital logic more efficiently. The real-time signal processing is realized by applying dataflow architecture allowing functions and loops to execute concurrently. Compared with the prior works, the proposed design requires 2.5 times more DSP resources, but 10 times less signal reconstruction time of $1.024{\mu}s$ with a vector of length 48 with 2 non-zero elements.