This paper prolposes a VFM (Variable Fading Memory)Kalman filtering and applies it to the parameter estimation for time-varying signals. By adaptively calculating the fading memory, the proposed algorithm does not require any predetermined fading memory when estimating the time-varying signal parameter. Moreover, the proposed algorithm has faster convergence speed than fixed fading memory one in case the signal contains an impulsive outlier. The performance of parameter estimation for time-varying signal is evaluated by computer simulation for two cases, one of which is the chirp signal whose frequency varies linearly with time and the other is the chip signal with an impulsive outlier. The experimental results show that the VFM Kalman filtering estimates the parameter of the chirp signal more rapidly than the fixed fading memory one in the region of an outlier.
Tracking filter plays a key role in accurate estimation and prediction of maneuvering vessel's dynamics. The third-order ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter is one of the special cases of the general solution provided by the Kalman filter. Fading memory algorithm performs a better performance in numerous of ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter algorithms. This study aims to optimize the fourth-order fading memory algorithm ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}-{\eta}$ filter, which is extended form ${\alpha}-{\beta}-{\gamma}$ filter, to get much more accurate position of high dynamic target on the condition that the own ship is also high dynamic.
유도탄과 표적 사이의 거리는 유도명령을 산출, 탄두의 폭발 시간을 결정하는데 활용 가능하다. 거리는 유도탄의 온보드 센서에 의해 직접 측정되지 않기 때문에 일반적으로 각도정보를 이용하여 필터기반 기법을 통해 이를 추정한다. 그러나 기존의 필터 기반의 기법들은 복잡하고 많은 연산량을 요구하는 단점이 있다. 본 논문에서는 유도탄의 두 지점과 표적에 대한 기하관계를 이용하여 삼각 측량법에 기반한 거리 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순한 구조를 가지며 측정 오차에 의해 추정 성능이 크게 좌우된다. 추정의 정확도 향상을 위해 Digital Fading Memory Filter(DFMF)를 적용하였으며 수치 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다.
In this paper, the dual-mode burst-error-correcting decoding algorithm is adapted to the multiple trellis-coded .pi./4 shift QPSK in order to achieve the improvement of bit error rate (BER) performance over fading channels. The dual-mode adaptive decoder which combines maximum likelihood decoding with a burst detection scheme usually operates as a Viterbi decoder and switches to time diversity error recovery whenever an uncorrectable error pattern is identified. Rayleigh fading channels and Rician fading channels having the Rician parameter K=5dB are used in computer simulation, and the simulation results are compared with those of interleaving techniques. It is shown that under the constraint of the fixed overall memory quantity, the dual-mode adaptive decoding scheme gains an advantage in the BER performance with respect to interleaving strategies.
본 논문에서는 CPM(continuous phase modulation) 변조방식에 연집 에러 검출및 최대 확률론적 복호방식으로 구성된 연집에러 정정을 위한 이중모드 적응 복호 알고리듬을 제시한다. 이중모드(dual mode) 적응 복호기는 비터비 복호기로 동작하다가, 비터비 복호기에 의해 정정될 수 없는 에러가 검출될 경우 연집 에러 정정모드로 전환되어 복호가 수행된다. 페이딩 채널에서 이중모드 적응 복호 알고리듬과 인터리빙 방식이 같은 메모리의 양을 사용했을 때에, 이중모드 적응 복호기의 성능이 인터리빙을 사용했을 때의 성능 보다 우수함을 알 수 있다. 본 논문의 실험 결과에서 얻어진 성능 향상의 이점 이외에도 이중모드 적응복호 알고리듬을 사용하면 인터리빙 방법을 사용할 때에 발생되는 긴 시간지연의 문제점도 극복할 수 있다.
OFDM 신호의 복조를 위해서는 시스템 초기화 과정에서 심벌의 시작 부분을 올바로 찾아내는 심볼 타이밍 복원 기능이 수행되어야 한다. 이 논문은 심볼 타이밍 옵셋이 신호에 미치는 영향을 분석하고, 보호 구간을 이용한 새로운 심볼 타이밍 복원 알고리즘을 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 계산량, 필요 메모리양을 현저하게 줄이면서, 주파수 옵셋과 위상 옵셋의 영향을 받지 않는 장점을 가진다. 그리고, OFDM을 표준 방식으로 채택한 유럽형 디지털 TV 방송 규격을 기반으로 한 시스템 모델에 제안한 알고리즘을 적용하여 AWGN과 다중 경로 페이딩 채널에서 컴퓨터 모의실험을 통하여 성능을 평가하였다.
This paper deals with the problem of channel identification for Single Input Multiple Output (SIMO) slow fading channels using clustering algorithms. Due to the intrinsic memory of the discrete-time model of the channel, over short observation periods, the received data vectors of the SIMO model are spread in clusters because of the AWGN noise. Each cluster is practically centered around the ideal channel output labels without noise and the noisy received vectors are distributed according to a multivariate Gaussian distribution. Starting from the Markov SIMO channel model, simultaneous maximum ikelihood estimation of the input vector and the channel coefficients reduce to one of obtaining the values of this pair that minimizes the sum of the Euclidean norms between the received and the estimated output vectors. Viterbi algorithm can be used for this purpose provided the trellis diagram of the Markov model can be labeled with the noiseless channel outputs. The problem of identification of the ideal channel outputs, which is the focus of this paper, is then equivalent to designing a Vector Quantizer (VQ) from a training set corresponding to the observed noisy channel outputs. The Linde-Buzo-Gray (LBG)-type clustering algorithms [1] could be used to obtain the noiseless channel output labels from the noisy received vectors. One problem with the use of such algorithms for blind time-varying channel identification is the codebook initialization. This paper looks at two critical issues with regards to the use of VQ for channel identification. The first has to deal with the applicability of this technique in general; we present theoretical results for the conditions under which the technique may be applicable. The second aims at overcoming the codebook initialization problem by proposing a novel approach which attempts to make the first phase of the channel estimation faster than the classical codebook initialization methods. Sample simulation results are provided confirming the effectiveness of the proposed initialization technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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