본 논문에서는 이동통신 시스템의 반향을 제거하기 위해 음성부호화기에서 얻은 음성 분석 정보를 이용하여 반향을 제거하는 방법을 제시하였다. 반향 제거기 적응 알고리즘의 입력 신호로서 기존의 방법인 음성부호화기의 출력 음성신호를 사용하지 않고 음성 부호화기 디코더 과정에서 제공되어지는 여기 신호, 선형 예측 오차 신호를 사용하였다. 모의 실험을 위해 Normalized Least Mean Square(NLMS) 알고리즘을 이용한 적응 반향 제거기를 구성하였고, 기존의 음성신호를 사용하는 반향제거기에 비해 음성 부호화기에서 제공되어지는 음성의 여기 신호 성분을 적응 알고리즘 입력신호로 사용함으로써 40 dB Echo Return Loss Enhancement(ERLE)를 얻는데 걸리는 시간에 있어서 약 4배 정도의 빠른 속도를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 비디오 압축에서 성능의 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들은 연산량 감축으로 인하여 프레임에 따라 심각한 예측화질 저하의 문제점과 여전히 많은 연산량의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포를 이용하여 탐색영역을 중요도 별로 나누고 적응적인 매칭기준을 이용하여 예측화질은 유지하면서 불필요한 계산만을 줄일 수 있는 방법이다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색방법과 비교하여 예측 화질의 저하가 0.01dB 이하이며, 사용되는 계산량은 3~5%이내이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-4 AVC 및 H.265를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.
이동체에서 어댑티브 어레이 안테나를 사용하는 경우 가중계수벡터를 전파 환경의 변화에 고속으로 적응시킬 필요가 있다. 4소자 등간격 선형 어레이 안테나 시스템에 있어서 일정 진폭의 포락선을 갖는 BPSK신호나 BFSK 신호에 대하여 신호의 자기상관성을 향상시켜 주므로서 효과적인 다중 간섭파를 제거할 수 있는 대역분할 합성법에 의한 신호처리 기법을 보고한다. 본 논문에서는 S/I=2, S/N=10인 BPSK 신호에 대하여 대역분할ㆍ합성형 신호처리 기법을 LMS 및 Kalman 알고리즘에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과 대역분할ㆍ합성형 기법을 사용하므로서 알고리즘의 수렴성이 빠르고 신호의 추종성이 매우 뛰어남을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 반올림 오차의 누적으로 인하여 발산하는 FTF(fast transversal filter) 알고리즘의 새로운 안정화 방법에 대해 서술하였다. FTF 알고리즘에서 특정한 변수들을 각각 다른 방법으로 구할 수 있는데, 본 논문에서는 이 차이를 반올림 오차의 누적을 표시하는 양으로 정의하고 이 양을 줄이기 위해 FTF 알고리즘의 변수들을 정정하는 새로운 안정화 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 등화기 필터 차수에 선형적인 계산량으로 기존의 방법보다 안정된 알고리즘을 구현할 수 있었다. 그리고 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘이 육상 이동통신 채널의 적응 보상에 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.67-76
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1996
In the present paper we propose two new improved iterative restoration algorithms. One is to accelerate convergence of the steepest descent method using the improved search directions, while the other accelerates convergence by using preconditioners. It is also shown that the proposed preconditioned algorithm can accelerate iteration-adaptive iterative image restoration algorithm. The preconditioner in the proposed algorithm can be implemented by using the FIR filter structure, so it can be applied to practical application with manageable amount of computation. Experimental results of the proposed methods show good perfomance improvement in the sense of both convergence speed and quality of the restored image. Although the proposed methods cannot be directly included in spatially-adaptive restoration, they can be used as pre-processing for iteration-adaptive algorithms.
This paper proposes indirect adaptive pole placement adaptive controller using a modified least squares method. If an adaptive controller has good performance, it is necessary that an estimator have fast convergence. This paper presents a modified least squares method which guarantees the stability of estimator and has fast convergence. In this algorithm, information on signal level is obtained from the determinent of covariance matrix and according to it, weighting factor is tuned.
Convex combination of two adaptive filters is an efficient method to improve adaptive filter performances. In this paper, a subband convex combination method of two adaptive filters for fast convergence rate in the transient state and low steady state error is presented. The cost function of mixing parameter for a subband convex combination is defined, and from this, the coefficient update equation is derived. Steady state analysis is used to prove the stability of the subband convex combination. Some simulation examples in system identification scenario show the validity of the subband convex combination schemes.
통신과 신호처리 분야에서 다양한 LMS 적응 알고리즘이 단순성과 강인성 때문에 사용되고 있다. 하지만 LMS 알고리즘의 느리고 균일하지 못한 수렴 특성은 잘 알려져 있다. 수렴 속도를 높이기 위하여 여러 가지 가변 스텝 사이즈 LMS 적응 알고리즘이 제안되고 연구되어왔다. 스텝 사이즈를 조절하기 위하여 오류 차이를 활용한 가변 스텝 사이즈 LMS 알고리즘을 제안한다. 제안된 LMS 알고리즘은 다른 알고리즘과 비교하였을 때 실험 결과로 볼 때 수렴속도가 빨랐다. 또한 제안된 알고리즘에 대한 이론적 성능을 평형상태에 대하여 분석하였다.
본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 거의 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터의 확률분포에 따라 탐색패턴을 달리하며, 블록매칭 기준의 비교값을 다르게 함으로써 예측화질을 유지하면서 계산량만 효율적으로 감축할 수 있다. 제안한 알고리즘은 기존의 전영역 탐색 기반인 H.264 PDE 고속 알고리즘과 비교하여 예측화질의 저하가 0~0.02dB이며, 소요된 계산량은 20%~30%정도이다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2/4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
Compressed sensing is a signal processing technique for efficiently acquiring and reconstructing in an under-sampled (i.e., under Nyquist rate) representation. A block compressed sensing with projected Landweber (BCS-SPL) framework is most widely known, but, it has high computational complexity at decoder side. In this paper, by introducing adaptive exit criteria instead of fixed exit criteria to SPL framework, an effective fast algorithm is designed in such a way that it can utilize efficiently the sparsity property in DCT coefficients during the iterative thresholding process. Experimental results show that the proposed algorithm results in the significant reduction of the decoding time, while providing better visual qualities than conventional algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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