Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권3호
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pp.333-342
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2008
회귀모형에서의 변수선택에 관한 정리를 공분산분석 모형으로 확장하였다. 공분산분석 모형에서 몇개의 회귀변수를 제거한 축소모형을 세우는 경우에 추정량의 변화를 알아본 결과, 회귀계수 뿐만아니라 분산분석계수도 추정량의 편차는 증가하지만 분산은 감소하며, 어떤 경우에는 평균제곱오차도 감소한다는 결론을 얻었다.
Researchers have recently shown an increased interest in estimating the direction-of-arrival (DOA) of wideband noncircular sources, but existing studies have been restricted to subspace-based methods. An off-grid sparse recovery-based algorithm is proposed in this paper to improve the accuracy of existing algorithms in low signal-to-noise ratio situations. The covariance and pseudo covariance matrices can be jointly represented subject to block sparsity constraints by taking advantage of the joint sparsity between signal components and bias. Furthermore, the estimation problem is transformed into a single measurement vector problem utilizing the focused operation, resulting in a significant reduction in computational complexity. The proposed algorithm's error threshold and the Cramer-Rao bound for wideband noncircular DOA estimation are deduced in detail. The proposed algorithm's effectiveness and feasibility are demonstrated by simulation results.
The performance of speech recognition system is degraded by mismatch between training and test environments. Recently, Stereo-based Piecewise LInear Compensation for Environments (SPLICE) was introduced to overcome environmental mismatch using stereo data. In this paper, we propose several methods to improve the conventional SPLICE and evaluate them in the Aurora2 task. We generalize SPLICE to compensate for covariance matrix as well as mean vector in the feature space, and thereby yielding the error rate reduction of 48.93%. We also employ the weighted sum of correction vectors using posterior probabilities of all Gaussians, and the error rate reduction of 48.62% is achieved. With the combination of the above two methods, the error rate is reduced by 49.61% from the Aurora2 baseline system.
In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and Closed-Form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-Form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a Self-Tuning Weighted Least Square AOA algorithm that is a modified version of the conventional Closed-Form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, a two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.189-200
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2013
In this paper, it will be assumed that there are two distinct populations which are multivariate normal with equal covariance matrix. We also assume that the two populations are equally likely and the costs of misclassification are equal. The classification rule depends on the situation whether the training samples include missing values or not. We consider the conditional bootstrap confidence intervals for classification error rate when a block of observation is missing.
The Position Sensitive Detector(PSD) is an useful which can be used to measurement the position of an incidence light in detail and in real-time. In this paper, light sources, to be predefinded positions, are used as landmarks and the 2-D PSD signals are used to compensate the position of a running mobile robot. To induce the position compensation algorithm, first, we inspect the error factor, make the error model, and evaluate the error covariance matrix between the real position and estimated position in dead reckoning system. Next we obtain an optimal position compensation algorithm to update the estimated position using extended Kalman filler by the relation of the external light position and it's PSD signal. Through the simulation of navigating a robot the effectiveness of the proposed method is confirmed.
금강하구 연안역에서 고주파 레이더를 사용하여 2008년 12월부터 2009년 2월까지 표층류를 관측하였는데, 관측된 표층류 자료는 전파의 간섭과 기상 상황에 따라 일시적으로 관측이 이루어지지 않는 구역들이 있었다. 관측된 구역의 자료를 보충하기 위하여 최적보간 과정을 개발하여 적용하였다. 금강하구 연안역에서 표층류의 공간적 상관성의 특성을 조사하고 최적보간법을 이용하여 공간적 결측 구역을 보충하였으며, 보간된 표층류의 시공간적 분포와 산출유속 오차 패턴을 조사하였다. 연구해역 표층 순환에서 조류가 우세하므로 연안역 관측 지점들 사이의 표층해류간 상관계수가 0.7 이상이었다. 원 자료를 보간하기 위해 관측 자료공분산(C), 지역화한 공간평균 공분산($C^G_{sm}$), 지수함수를 이용한 맞춤 평균공분산($C_{ft}$)을 사용하였다. 최적보간이 결측 구간을 채우고, 관측 자료의 시계열 중에서 뾰족하게 튀어나온 비정상적인 자료 부분을 억제하였으며, 그 결과 보간한 유속 자료의 분산은 원 자료의 분산보다 작았다. 공간적 자료획득률이 70% 이상(이하)일 때, $C^G_{sm}$ ($C_{ft}$)를 이용하면 C를 이용한 경우에 비해 보간 오차가 상대적으로 작았다.
본 논문에서는 3GPP LTE (3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution) MIMO-OFDMA(multiple-input multiple-output-orthogonal frequency division multiple access) 시스템의 하향 링크 수신기를 위한 asynchronous ICI (Inter-Cell Interference) 완화 기법을 제안한다. Multi-cell 환경을 고려한 celluar OFDMA 시스템에서는 기본적으로 frequency reuse factor가 1로 설정되기 때문에 셀 경계에 위치한 UE (User Equipment)의 경우 ICI 영향을 받게 되며, 특히 각기 다른 셀 반경 및 nodeB 간의 거리 차이 등 현실적인 celluar 환경을 고려 할 경우에는 UE 간 타이밍 오류가 가중되어 수신 신호의 주파수 영역의 직교성이 파괴될 가능성이 있다. 따라서 이러한 인접 셀 간섭을 제거 및 완화하기 위하여 수신 OFDM 심볼에 대한 SCM (Spatial Covariance Matrix) 추정이 필요하다. 일반적으로 SCM 추정은 training symbol을 이용함을 가정하지만, 긴 시간 동안 간섭의 통계적 특성을 측정하는 것은 어려울 뿐만 아니라 training symbol이 고려되지 않는 LTE와 같은 MIMO-OFDMA 시스템에는 적합하지 않다. 또한 추정의 정확성을 높이기 위하여 noise reduction 방식이 적용된 추정 기법이 제시되고 있으나, 기존 time-domain low-pass type weighting 방식은 spectral leakage에 의한 추정 에러를 유발하는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 noise reduction 효과를 얻으면서 spectral leakage에 의한 SCM 추정 오류를 최소화할 수 있으며, 주파수 영역에의 moving average filter로 구현 가능한 time-domain sinc-type weighting 방식의 SCM 추정 기법을 제안하였으며, 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식보다 약 3dB 의 SIR (Signal to Interference Ratio) 이득을 보임을 입증하였다.
본 연구는 자료동화에 필요한 매개변수의 최적화된 값를 산정하기 위해 서남해안을 포함하는 한반도 중심해역에 해양순환수치모델 FVCOM(Finite Volume Community Ocean Model)을 구축 및 검증하고 이에 연속관측된 수층별 유속자료와 OI(Optimal Interpolation)를 자료동화하였다. 자료동화에는 서남해안에 위치한 4정점에서 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)을 통해 관측된 수층별 유속자료를 사용하였다. 자료동화에 사용된 배경 모델은 복잡하고 불규칙한 지형적 특성을 가진 서남해안 중심의 한반도 해역을 비구조격자체계의 해양순환수치모델인 FVCOM으로 구성하고 이를 조석검증하였다. 최적내삽법의 Correlation length와 Scale factor는 자료동화 과정에서 관측값의 영향 범위를 결정하고 오차를 보정할 수 있는 매개변수다. 자료동화기법 내 매개변수는 연구 지역에 존재하는 해양학적 특성에 따라 능동적으로 변동되기 때문에 이를 토대로 경험적인 산정 연구가 필요하다. 따라서 서남해안에서 요구되는 각 매개변수들을 Taylor diagram을 활용하여 관측정점별로 분석하고 최적값을 산정하였다. 산정된 최적매개변수는 관측정점마다 요구되는 값이 상이하며 연안에서 외해로 갈수록 증가하는 추세를 보인다. 추가로 조석검증 전과 후에 따른 배경 모델이 갖는 정확성이 자료동화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 조석검증을 통해 정확성이 높아진 배경 모델은 배경오차공분산이 상대적으로 감소됨에 따라서 총 비중 함수가 0에 가까워지고 결과적으로 최적매개변수값이 감소하였다. 이러한 최적매개변수는 광역 모델이 갖고 있는 연안역까지 도달하는 개방경계의 한계점을 완화시켜줄 것으로 기대하며 향후 관측정점별로 요구되는 최적매개변수값을 독립적으로 적용하도록 개선한다면 향상된 해양예측 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 수중에서 빠른 속도로 기동하는 표적 환경에 적합한 조향각 오차 보정기법을 제안한다. 기존의 협대역 조향각 오차 보정기법에서는 다수의 시간 데이터 단편을 이용한 반면, 제안한 기법은 하나의 시간 데이터 단편에서 다수의 주파수 성분들로부터 모드 공분산행렬을 구성하고, 이를 이용하여 얻어진 광대역 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔출력을 최대화시키는 조향각 오차를 추정함으로써 짧은 관측시간 내에 정확한 표적의 방위각을 추정할 수 있다. 모의신호와 실제 해상 실험 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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