레이더, 소나 및 육해상 통신시스템에 있어서, 어레이 센서에 입사하는 수신신호가 가지는 도래방향 및 신호전력과 같은 파라미터 추정문제는 수십년 동안 많은 연구관심이 되어 왔으며, 현재에도 다양한 응용영역에서 중요한 문제 중의 하나이다. 수신신호의 파라미터 추정방법으로서 종래의 MUSIC 또는 ESPRIT와 같은 방법은 역행렬 연산과 고유치 계산이 필요하므로 계산적 복잡성이 부가된다. 본 논문에서는 어레이 안테나의 기본 신호모델로부터 파라미터 추정의 문제를 비선형 최소화 문제로 정식화 하여 역행렬과 고유치 연산을 요구하지 않는 수신신호의 파라미터 동시추정 알고리즘을 제안하고 평가한다.
도래 방향 추정은 공간상에서 안테나에 수신된 원하는 신호의 입사 방향을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 레이더에서 다중 빔 형성을 이용하여 신호 도래 방향을 추정하였다. 신호 도래 방향의 추정방법으로 본 논문에서는 빔 조향 제안 알고리즘과 공간 상관 행렬 가중치를 이용하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 알고리즘 성능을 기존 알고리즘과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 알고리즘보다 우수함을 나타내었다.
Lakshmanan, N.;Gopalakrishnan, N.;Rama Rao, G.V.;Sathish kumar, K.
Geomechanics and Engineering
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제1권2호
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pp.121-142
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2009
The paper deals with the applications of spectral finite element method to the dynamic analysis of framed foundations supporting high speed machines. Comparative performance of approximate dynamic stiffness methods formulated using static stiffness and lumped or consistent or average mass matrices with the exact spectral finite element for a three dimensional Euler-Bernoulli beam element is presented. The convergence of response computed using mode superposition method with the appropriate dynamic stiffness method as the number of modes increase is illustrated. Frequency proportional discretisation level required for mode superposition and approximate dynamic stiffness methods is outlined. It is reiterated that the results of exact dynamic stiffness method are invariant with reference to the discretisation level. The Eigen-frequencies of the system are evaluated using William-Wittrick algorithm and Sturm number generation in the $LDL^T$ decomposition of the real part of the dynamic stiffness matrix, as they cannot be explicitly evaluated. Major's method for dynamic analysis of machine supporting structures is modified and the plane frames are replaced with springs of exact dynamic stiffness and dynamically flexible longitudinal frames. Results of the analysis are compared with exact values. The possible simplifications that could be introduced for a typical machine induced excitation on a framed structure are illustrated and the developed program is modified to account for dynamic constraint equations with a master slave degree of freedom (DOF) option.
In this paper, the performance of AP(Alternating Projection) and EM(Expectation Maximization) algorithms is investigated in terms of detection of multiple signals, resolvability of coherent signals and the efficiency of sensor array processing. The basic idea of these algorithms is utilization of relaxation technique of successive 1D maximization to solve a direction finding problem by maximizing the multidimensional likelihood function. It means that the function is maximized over only for a single parameter while the other parameters are fixed at each step of the iteration. According to simulation results, the algorithms showed good performance for both incoherent and coherent multiple signals. Moreover, some advantages are identified for direction finding with very small samples and fast convergence. The performance of AP algorithm is compared with that of EM using multiple criteria such as the number of sensor, SNR, the number of samples, and convergence speed over uniform circular array. It is resulted AP algorithm is superior to EM overally except for one criterion, convergence speed. Especially, for EM algorithm there is no performance difference between incoherent and coherent case. In conclusion, AP and EM are viable and practical alternatives, which can be applied to a direction under due to the resolvability of multi-path signals, reliable performance and no troublesome eigen-decomposition of the sample-covariance matrix.
Three-dimensional high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) provides fine-level anatomical information for disease diagnosis. However, there is a limitation in obtaining high resolution due to the long scan time for wide spatial coverage. Therefore, in order to obtain a clear high-resolution(HR) image in a wide spatial coverage, a super-resolution technology that converts a low-resolution(LR) MRI image into a high-resolution is required. In this paper, we propose a super-resolution technique through filter learning based on information on the surrounding gradient information in 3D space from 3D MRI images. In the learning step, the gradient features of each voxel are computed through eigen-decomposition from 3D patch. Based on these features, we get the learned filters that minimize the difference of intensity between pairs of LR and HR images for similar features. In test step, the gradient feature of the patch is obtained for each voxel, and the filter is applied by selecting a filter corresponding to the feature closest to it. As a result of learning 100 T1 brain MRI images of HCP which is publicly opened, we showed that the performance improved by up to about 11% compared to the traditional interpolation method.
본 논문에서는 신호원의 도착방향을 추정하기 위한 새로운 방안으로 직교가중치 탐색(OWS : Orthogonal Weight Searching)이라고 명명되어진 새로운 기술을 제안한다. 신호공간에 직교하는 가중치 벡터는 개선된 공액기울기 방식(Conjugate Gradient Method)을 이용하여 신호행렬로부터 직접 계산되어진다. 본 논문에서 제안되는 기술은 고유치 및 고유벡터를 구할 필요가 없으며, 어레이 입력신호의 개수가 웨이트의 수보다 크지 않다는 가정하에 신호갯수의 탐지과정을 포함하지 않는다. 제안기술이 탐지절차와는 무관하게 수행되기 때문에 어레이 입력의 개수가 몇개인지 성공적으로 파악할 수 없는 열악한 신호환경하에서 제안기술은 우수한 성능을 나타 낸다. 제안된 기술의 성능은 기존의 잘 알려진 고유분해방법과 신호대 잡음비에 따른 각해상도 변에서 비교되어 지고, 계산상의 복잡도 변에서도 기존의 알고리즘과 비교하여 우수함을 보인다.
데이터 증강(Data Augmentation)은 적은 양의 데이터를 바탕으로 다양한 알고리즘을 통해 데이터의 양을 늘리는 기술이다. 현실문제를 해결하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기법을 사용하는 경우, 데이터 셋이 부족한 경우가 많다. 데이터의 부족은 모델 학습 시, 데이터 셋의 특징을 잘 반영하지 못하는 것 이외에도 과소적합 및 과적합에 빠질 위험이 크다. 따라서 본 논문에서는 오토인코더와 고유값 분해를 기반으로 하는 데이터 증강 기법을 통해 데이터를 증강 시키고 이를 심층 신경망의 각 층 마다 적용하여, 심층 신경망을 효과적으로 사전 학습하는 방법을 제시한다. 이후, WOBC 데이터와 WDBC 데이터에 대해 실험을 통하여 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도를 향상시키는지 측정하고 기존 연구들과 비교함으로써 제안한 방법이 실질적으로 의미가 있는 데이터를 생성하고 모델의 학습에 효과적임을 보인다.
두 개 수신기에 들어오는 신호 간의 시간 지연 값을 추정하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 그중에서 채널 추정 기법을 기반으로 한 방법의 경우는 두 수신기의 입력 신호간의 상대적인 지연을 채널의 임펄스 응답처럼 추정하는 방법이다. 이 경우에는 해당 채널의 특성이 희소 채널의 특성을 가지고 있다. 기존의 방법들은 채널의 희소성을 이용하지 못하고 있는 방법이 대부분이다. 본 논문에서는 채널의 희소성을 이용하기 위하여 희소 신호 최적화 방법의 하나인 BPD(Basis Pursuit Denoising) 최적화 기법을 사용한 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기존의 일반 상호 상관(Generalized Cross Correlation, GCC) 방법과 적응 소유치 분해법 및 희소 신호 추정법의 일종인 RZA-LMS(Reweighted Zero-Attracting Least Mean Square)들과 비교하여, 백색 가우시안 신호원과 유색 신호원 및 해양 포유류 신호원에 대해서 비교 실험을 하였다. 그 결과 갑자기 추정성능이 열화되는 문턱 현상이 늦게 나타나거나 훨씬 줄어드는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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