이 논문에서는 바이어스된 충격성 잡음에 취약한 문제점을 해결하기 위해, 디락 델타함수를 기반으로 만들어진 정보 포텐셜을 수정하여 송신 심볼점을 평행 이동시킬 수 있는 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜과 증강된 필터 구조에 기반하여 새로운 블라인드 알고리듬을 도출하였다. 시뮬레이션 결과로 부터, 기존의 알고리듬은 바이어스된 충격성 잡음하에서 15 dB 정도 성능 저하를 나타내는 반면 제안된 알고리듬은 채널의 열악 정도에 관계없이 바이어스된 충격성 잡음의 유입에 성능 저하를 보이지 않으며 초기 수렴의 정상상태 MSE 값인 -25 dB 이하를 그대로 유지하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.119-124
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2009
In this paper, we propose a novel approach to estimating the real-time moving trajectory of an object is proposed in this paper. The object's position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Extended Kalman Filter(EKF) and neural networks are utilized cooperatively. Since the EKF needs to approximate a nonlinear system into a linear model in order to estimate the states, there still exist errors as well as uncertainties. To resolve this problem, in this approach the Kohonen networks, which have a high adaptability to the memory of the input-output relationship, are utilized for the nonlinear region. In addition to this, the Kohonen network, as a sort of neural network, can effectively adapt to the dynamic variations and become robust against noises. This approach is derived from the observation that the Kohonen network is a type of self-organized map and is spatially oriented, which makes it suitable for determining the trajectories of moving objects. The superiority of the proposed algorithm compared with the EKF is demonstrated through real experiments.
출력 샘플과 수신단에서 랜덤한 순서로 발생된 심볼의 정보 포텐셜을 기반으로 한 블라인드 알고리즘은, 바이어스된 충격성 잡음이 채널에 더해질 때, 정보 포텐셜을 바탕으로 한 비용함수에 바이어스된 신호를 처리할 변수가 포함되어 있지 않아 성능저하를 겪게 된다. 이러한 바이어스된 충격성 잡음에 대한 강건성을 목표로, 이 논문에서는 수정된 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜에 기반하여 증강된 필터 구조와 랜덤 심볼을 사용한 새로운 블라인드 알고리즘을 도출하였다. 다중 경로 채널의 블라인드 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 정보 포텐셜에 기반한 블라인드 알고리즘이 바이어스된 강한 충격성 잡음 환경에서 탁월한 수렴 성능을 나타냈다.
동적 신경망은 신호예측과 같이 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(CRNN)으로 구성된 합성 신경망을 제안하고, 적응필터로 제안된 신경망을 사용하여 비선형 적응예측을 다루고 있다. 합성 신경망은 LRNN으로 IIR-MLP와 CRNN으로 Elman RNN 신경망으로 구성되어 있다. 제안된 신경망은 비선형 신호예측을 통해 평가되었으며, 예측 성능의 상대적인 비교를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 상호 비교하였다. 실험결과에 의하면 합성 신경망은 수렴속도과 정확도에서 더 우수한 성능을 보여줌으로써, 제안된 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 비정적 신호에 대한 비선형 예측에 더 효과적인 예측모델임을 확인하였다.
본 논문에서는 부밴드 적응 필터 구조에서 음향 신호에 부가된 잡음을 제거하기 위한 새로운 비용함수와 블록 공액 경사 알고리듬을 제안하였다. 제안한 비용함수를 위하여 부밴드로 나뉘는 신호를 블록으로 구성한 후 각 대역에서의 신호를 하나의 블록으로 조합하였다. 이러한 과정을 통해 제시된 비용함수는 부밴드 적응 필터 구조에서 적응 필터에 대한 2차 형식을 가짐으로서 제안한 알고리듬의 수렴성이 보장되었다. 또한 제안한 비용함수를 최소화하는 알고리듬으로 사용한 부밴드 블록 공액 경사 알고리듬은 전대역 블록 공액 경사 알고리듬에 비해 잡음제거 성능이 뛰어난 것을 컴퓨터 모의 실험으로 확인하였다.
랜덤 순서로 발생된 심볼 열을 기반으로 하는 확률 분포 매칭 타입의 알고리듬들은 그 성능 기준이 바이어스된 신호에 대한 변수를 지니고 있지 않아서 바이어스된 충격성 잡음 하에서는 제한된 성능을 나타낸다. 이 논문에서는 바이어스된 충격성 잡음을 이겨내기 위한 수정된 성능기준을 제안하고, 증강된 필터구조와 랜덤 심볼 열을 사용하는 확률 분포 매칭 방법에 기초한 블라인드 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 의해 만들어진 제안된 알고리듬이 바이어스된 강한 충격성 잡음에 대해 동요됨이 없이 탁월한 수렴성능을 보였다.
X-선 스펙트럼 데이터는 물질의 성분과 관련이 없는 신호(백그라운드, 노이즈)들을 포함 하고 있다. XRF는 스펙트럼에서 가우시안 형태의 피크 위치와 크기를 이용하여 시료의 성분을 분석하며, 시료의 성분을 정확히 분석하기 위해서는 노이즈와 백그라운드를 제거 하여야 한다. 백그라운드를 제거하기 위한 방법으로는 SNIP, Threshold, Morphology 방법 등을 적용하고 있으며, Threshold 기법을 중에서 블록별로 각기 다른 임계값을 적용하는 Interval Threshold기법이 하나의 임계값을 적용하는 Level Threshold 방법보다 더 좋은 성능을 발휘한다. 본 논문에서는 Interval Threshold를 적용하기 위하여 웨이블릿을 이용하여 블록을 분리하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 동일채널 이중편파를 적용하는 디지털무선중계장치의 직교편파간섭을 제거할 목적으로 직교편파간섭제거기(XPIC)의 이론적 모델링, 디지털 설계를 분석하였다. 또한 유한임펄스응답 여파기를 이용한 복소 시간영역 적응등화기(ATDE)를 설계하고, 이를 이용한 XPIC의 구조 및 제어방법을 ATDE와의 연동하여 제시하였다. XPIC와 ATDE를 연동으로 약 25㏈ 이상의 시그너쳐(signature)와 약 23㏈ 이상의 XPIC 개선인자를 얻을 수 있음을 모의실험으로 보였다. 설계된 직편파간섭제거기의 동작검증을 위해 동일채널 이중편파용의 64-QAM모뎀과 연동하여 탭의 수, 알고리즘의 수렴, 장치의 성능, 직교편파간섭제거기의 개선인자에 대한 결과도 검토하였다.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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제3권1호
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pp.1-7
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2003
For system identification of large structures, it is not practical to identify the entire structure due to the prohibitive computational time and difficulty in numerical convergence. This paper explores the possibility of performing system identification at substructure level, taking advantage of reduction in both the number of unknowns and the number of degrees of freedom involved. Another advantage is that different portions (substructures) of a structural system can be identified independently and even concurrently with parallel computing. Two substructural identification methods are formulated on the basis whether substructural approach is used to obtain first-order or second-order model. For substructural first-order model, identification at the substructure level will be performed by means of the Observer/Kalman filter Identification (OKID) and the Eigensystem Realization Algorithm (ERA) whereas identification at the global level will be performed to obtain second-order model in order to evaluate the system's stiffness and mass parameters. In the case of substructural second-order model, identification will be performed at the substructure level throughout the identification process. The efficiency of the proposed technique is shown by numerical examples for multi-storey shear buildings subjected to random forces, taking into consideration the effects of noisy measurement data. The results indicate that both the proposed methods are effective and efficient for damage identification of large structures.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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