It is widely known that the leak locating of underground plastic pipelines is much more difficult than that of cast iron pipelines. The precision of the leak locating depends upon the speed of leak signal and the time delay estimation between the two sensors on the pipeline. In this paper, six different windowing filters are considered to improve the time delay estimation especially for the plastic pipelines. The time delay is usually estimated from the peak time of cross-correlation functions. The filtering windows including rectangle, Roth, Wiener, SCOT, PHAT and maximum likelihood are applied to derive the generalized cross-correlation function and compared each other. Experimental results for the actual plastic underground water supply pipeline show that the introduction of the filtering windows improved the precision of time delay estimation. Some window functions provide excellent leak locating capability for the plastic pipe of 98 m long, which is less than 1 % of the pipe lengths. Also a new probabilistic approach that the combinations of all results from each filtering window is suggested for the better leak locating.
In this paper, an efficient target speech detection algorithm is proposed for the performance improvement of multi-input speech enhancement. Using the normalized cross correlation value between two selected channels, the proposed algorithm estimates the probabilistic distribution function of the value from the pure noise interval. Then, log-likelihoods are calculated with the function and the normalized cross correlation value to detect the target speech interval precisely. The detection results are applied to the generalized sidelobe canceller-based algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm significantly improves the speech recognition performance and the signal-to-noise ratios.
본 논문에서는 십자 형태로 구성된 네 개의 마이크로폰을 이용하여 일반화된 상호 상관 기법을 적용한 음성 도달시간 지연을 측정하여 정확한 음원 방향을 실시간으로 계산하는 방식에 대해 제시하였다. 기존 시스템에서는 마이크로폰 어레이 신호처리를 위해 데이터 수집 장치를 필요로 하므로 시스템을 내장하기 힘들고, 또한 DSP 프로세서를 사용한 음원방향 인지는 마이크로폰의 채널의 수가 늘어날수록 실시간 처리가 어려워지는 두 가지 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 마이크로폰 어레이 신호처리를 이용한 향상된 음원방향 인지 하드웨어의 개발을 제안하였다. 공간 구분 기법을 이용한 효율적인 설계 및 검증방식을 제안하였고 이를 통하여 보다 정확한 방향 추정과 설계시간 단축이 가능하다. 최종적으로 음성 코덱과 FPGA를 이용하는 임베디드 시스템을 위해서 사용이 가능한 시스템을 개발하였다. 실험 결과에 의하면 PC 기반이나 DSP 프로세서를 사용한 경우에 비해 보다 빠른 처리 시간을 보였다.
Time of difference of arrival (TDOA) method using passive sonar sensor array has normally been used to estimate the location of a concealed moving target in underwater environment. Particle filter has been introduced for effective target estimation for non-Gaussian and nonlinear systems. In this paper, we propose a GPU-based acceleration of target position estimation using particle filter and propose efficient embedded system and software architecture. For the TDOA measurement from the passive sonar sensor, we use the generalized cross correlation phase transform (GCC-PHAT) method to obtain the correlation coefficient of the signal using FFT and we try to accelerate the calculation of GCC-PHAT based TDOA measurements using FFT with GPU CUDA. We also propose parallelization method of the target position estimation algorithm using the GPU CUDA to update the state of each particle for the target position estimation using the measured values. The target estimation algorithm was verified using Matlab and implemented using GPU CUDA. Then, we realized the proposed signal processing acceleration system using NVIDIA Jetson TX1 as the target board to analyze in terms of the execution time. The execution time of the algorithm is reduced by 55% to the CPU standalone-operation on the target board. Experiment results show that the proposed architecture is a feasible solution in terms of high-performance and area-efficient architecture.
두 개 수신기에 들어오는 신호 간의 시간 지연 추정 기술은 수중 음향 뿐만 아니라 실내 음향 및 로보틱스에 이르기까지 다양한 분야에서 응용되고 있는 기술이다. 시간 지연 추정 기술에는 수신기 사이 상호 상관으로부터 시간 지연량을 추정하는 방법이 한 기술 부류이고, 수신기 사이의 시간 지연을 파라메트릭 모델링을 하여 그 파라미터를 시스템 인식의 방법으로 추정하는 기술 부류가 있다. 두 부류 중 후자의 경우 시스템의 파라미터 중에서 지연과 직접 관련 있는 파라미터는 전체 중 극히 일부라는 특성이 있다. 이 특성을 이용하여 Lasso 정규화 같은 방법으로 추정 정확도를 높이기도 한다. 그러나 Lasso 정규화의 경우 필요한 정보가 소실되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 Lasso 정규화에 Ridge 정규화를 덧붙인 Elastic Net을 사용한 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기존의 일반 상호 상관(Generalized Cross Correlation, GCC) 방법 및 Lasso 정규화를 사용한 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원 및 유색 신호원에서도 추정 오차가 매우 적음을 보인다.
음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 GCC (Generalized Cross-Correlation) 대표적이지만, 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법도 많이 쓰인다. 이 방법은 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 이용한다. 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법은 낮은 신호 대 잡음비 환경에서나 상관도가 있는 잡음환경에서, 최소 고유치에 해당하는 고유 벡터를 추정하는데 어려움이 있어서, 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 정준형 상관 분석 (CCA)를 이용한 새 기법을 제안한다. 이 방법은 일반 고유치 분해 중에서 최대 고유치에 대응하는 고유벡터를 사용한다. 따라서 추정에 사용하는 고유벡터는 시간 지연 추정에 필요한 정보가 충분히 들어있다. 본 논문에서는 여러 서로 다른 신호 대 잡음비 환경 하에서 상관도가 없는 경우와 상관도가 있는 경우의 잡음 에 대해 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 CCA 기반 알고리즘이 기존 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 사용하는 시간 지연 추정법의 성능보다 더 우수하다는 것을 보인다.
In this paper, the Automatic Tracking Window(ATW) algorithm is applied to the Generalized Cross-Correlation(GCC) time delay estimation algorithm as a preprocessing. The Linear Prediction(LP) algorithm, which is a pararmetric spectral estimation algorithm, is applied to the time delay estimation. And the ATW, a preprocessing algorithm is applied to this algorithm too. This paper shows that the ATW algorithm attenuates the sidelobes very much and improves the resolution of the timedelay estimation.
CDMA는 여러 사용자가 시간과 주파수를 공유하면서 각 사용자에게 확산코드라고 하는 서로 다른 의사잡음수열(pseudonoise sequence)을 할당한다. 각 사용자는 할당된 확산코드를 이용하여 송신할 신호를 변조한다. 신호를 변조하는데 사용하는 코드를 선택하는 것은 CDMA 시스템의 수행능력을 결정하는 데 있어 매우 중요하다. 왜냐하면 품질이 좋은 수열은 사용자들 사이의 신호들의 간섭을 줄이고 신호를 잘 복호할 수 있도록 하기 때문이다. 수신자는 데이터를 복호하기 위해 수신된 부호를 동기화한다. 서로 독립인 코드를 사용하는 것은 동시 다중접속을 가능하게 한다. 본 논문에서는 확산 스펙트럼 통신에서 다중접속 충돌을 최소화하고, 시스템의 보안을 증가시키고 사용자의 수를 늘이는데 도움을 주는 비선형 수열을 생성하고 상호상관관계를 분석한다.
소리를 이용한 위치 추적은 마이크로폰을 이용하여 신호를 수집하고 수집된 신호로 부터 마이크로폰 간의 신호 도달 시간차를 추정한 뒤 추정된 시간차를 이용하여 소리의 발생 위치를 추정하는 과정을 거치게 된다. 실내 환경에서 이를 활용하기 위해서는 잡음과 반향음에 대한 강건성을 확보해야만 하는 제약이 따른다. 특히 실시간으로 구현하기 위해서는 계산의 효율성까지 고려되어야 한다. 본 논문에서는 네 개의 저가 콘덴서 마이크로폰을 이용하여 비용적인 측면과 계산량에서의 효율성을 모두 추구하였다. 네 개의 마이크로폰을 이용하여 마이크로폰 간의 소리 도달 시간차를 구하는 계산량을 줄였고 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) 알고리즘을 이용해서 강건성을 높였으며 iterative least square 방식을 이용하여 높은 정확도의 위치 데이터를 얻을 수 있었다.
음원의 위치를 찾는 SSL(Sound Source Localization)은 로봇과의 인터페이스, 화상회의, 스마트 자동차 등 여러 분야에서 꼭 필요한 기술이다. 일반적으로 음원의 위치 정보를 활용하는 기술들은 주로 측정 장치에 대한 음원의 각도 정보를 찾아서 이용하고 있다. 그러나 음원의 위치에 대한 각도를 추정할 때 이용하는 사인 역함수의 비선형적인 특성으로 추정된 각도에 오차가 발생하며, 이에 대한 방안으로 마이크가 담당하는 영역을 분할하는 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 마이크 어레이 패턴에 따른 영역분할 방법을 제안하고 음원의 위치를 2차원상의 평면 좌표로 특정하는 방법으로 위치 추정 성능을 평가하였다. 실험에서 잡음에 강인한 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation Phase Transform) 방법을 사용했으며, 마이크 어레이의 패턴은 마이크 3개와 4개로 삼각형과 사각형 두 종류로 구성하였으며, 100개의 음성 데이터로 실험한 결과 실제 환경에서는 3개의 마이크 어레이를 사용해서는 영역 분할 해상도가 낮아서 음원의 위치를 정해진 특정 범위내로 추정하는데 실패했으나, 4개 마이크를 이용하여 해상도를 높였더니 위치추정 성공률이 67 %로 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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