This paper addresses the way in which we can find where impulsive noise sources are. Specifically, we have an interest in the case that the signal is embedded in noise. We propose a signal processing method that can identify impulsive sources' location. The method is robust with respect to spatially distributed noise. This has been achieved by the modified beamforming method with regard to cepstrum domain is used. It is noteworthy that the cepstrum has the ability to detect periodic pulse signal in noise. Numerical simulation and experiments are performed to verify the method. Results show that the proposed technique is quite powerful for localizing the faults in noisy environments. The method also required less microphones than conventional beamforming method.
사물 인터넷 패러다임에 의해 가능해진 거대한 정보 교환은 즉시 사용 가능한 인프라로 전선을 이용할 가능성이 높아지고 있다. 사전에 설치된 배선 네트워크 인프라를 사용하는 이점은 전력선 통신을 광대역 통신을 위한 경쟁력있는 기술로 만들었다. 따라서 기존의 전력선 통신 채널을 고속 데이터 전송 및 인터넷 서비스를 위한 효과적인 수단으로 사용하는 것에 대한 관심이 높아지고 있다. 전력선 통신 시스템에 영향을 미치는 주요 잡음의 유형 중 하나는 임펄스 잡음이며 본 논문은 임펄스 잡음이 OFDM-QPSK 시스템의 성능에 미치는 영향을 해석하였다. 임펄스 잡음의 성능 분석을 위하여 3가지 환경에서 측정된 데이터를 사용하였다. 분석을 통해 OFDM-QPSK 시스템이 대부분의 임펄스 잡음 사례에서 QPSK 시스템보다 우수한 것으로 나타났다. 또한 RS 부호화된 OFDM-QPSK 시스템은 3 가지 경우의 임펄스 잡음 환경에서 우수한 BER 성능을 달성할 수 있었다.
이 논문에서는 충격성 잡음 감쇄 채널에서 가장 비슷함을 바탕으로 최적 갈퀴수신기를 이끌어 내고, 얼개가 간단한 준최적 갈퀴수신기를 얻는다. 잡음이 충격성이면 충격성 환경을 고려한 갈퀴수신기가 정규 잡음에 최적화된 갈퀴수실기보다 성능이 좋다는 것을 모의실험으로 보인다. 또한, 갈퀴수신기의 가락 수가 늘어날수록, 충격성 환경에 알맞게 만든 갈퀴수신기는 성능이 나아지지만, 정규 잡음에 최적화된 갈퀴수신기는 충격성 환경에서 성능이 떨어짐을 보인다.
Faults of rotating parts of a train normally generate unexpected frequency band or impulsive sound[1] which has a period when it moves with a constant speed. The former can be detected by the moving frame acoustic holography method, which visualizes sound field that is generated by a moving and emitting pure tone or band limited noise source. We have attempted to apply the method to the latter case: the periodic impulsive sound which generate different signal compared with what can be measured by the band limited noise. The signal to noise ratio which determines the success of early fault detection must also be studied with the impulsive and moving signal. This research shows how the problems related with these issues can be resolved. The main idea is that periodic impulsive signal can be expressed by infinite set of discrete pure tones. This enables us to obtain lots of holograms that visualize periodic impulsive sound field including noise by using the moving frame acoustic holography method. Therefore holograms can be averaged to improve the signal to noise ratio until having reliable information that exhibits where the impulsive sources are. Theory and experiment by using the miniature vehicle are described [Work supported by BK21 & KRRI].
This paper presents a beamforming technique for locating impulsive sound source. The conventional frequency-domain beamformer is advantageous for localizing noise sources for a certain frequency band of concern, but the existence of many frequency components in the wide-band spectrum of impulsive noise makes the beamforming image less clear. In contrast to a frequency-domain beamformer, it has been reported that a time-domain beamformer can be better suited for transient signals. Although both frequency- and time-domain beamformers produce the same result for the beamforming power, which is defined as the RMS value of its output, we can use alternative directional estimators such as the peak value and crest factor to enhance the performance of a time-domain beamformer. In this study, the performance of three different directional estimators, the peak, crest factor and RMS output values, are investigated and compared with the incoherent interfering noise embedded in multiple microphone signals. The proposed formula is verified via experiments in an anechoic chamber using a uniformly spaced linear array. The results show that the peak estimation of beamformer output determines the location with better spatial resolution and a lower side lobe level than crest factor and RMS estimation in noise free condition, but it is possible to accurately estimate the direction of the impulsive sound source using crest factor estimation in noisy environment with stationary interfering noise.
본 논문의 제 1 부에서는 대표적인 제반 디지털 통신시스템, 즉, 진폭변조(ASK), 직교진폭변조(QAM), 동기위상변조(CPSK), 차동위상변조(DPSK), 주파수변조(FSK), 및 최소편이 주파수변조(MSK) 시스템이 가우으성 잡음과 임펄스성 잡음이 존재하는 채널 환경하에서 신호가 영향을 받았을 때의 오율에 관한 식을 유도하여 반송파 전력대 잡음전력비(CNR), 임펄스지수 및 임펄스성 잡음전력에 대한 가우스성 잡음전력비를 함수로 하여 시스템의 성능을 구했다. 각 시스템의 열화 특성을 그래프로 나타내어 임펄스성 잡음이 가우스성 잡음보다 시스템의 성능을 얼마나 더 열화시키는가를 알 수 있게 했다.
In this paper, we compare the performance of channel estimators with the L$_{1}$-norm and L$_{2}$-norm criteria in impulaive noise environment, and show than the L$_{1}$-norm criterion is appropriate for that situation. Also, it is shown that the performance of the conventional maximum likelihood sequence detector(MLSD) can be improved by applying the same principle to mobile channels. That is, the performance of the conventional MLSD, which is known to be optimal under the Gaussian noise assumption, degrades in the impulsive noise of radio mobile communication channels. So, we proposed the MLSD which can reduce the effect of impulsive noise effectively by applying the results of channel estimators. Finally, it is confirmed by computer simulation that the performance of MLSD is significantly affected depending on the types of branch metrics, and that, in the impulsive noise environments, the proposed one with new branch metrics performs better thatn the conventional branch metric, l y(k)-s(k) l$^{[-992]}$ .
지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음영상에 대해서는 주로 백색잡음과 같은 일반적인 환경에서 영상을 처리하였지만, 충격성 잡음 영상에 대해서는 영상과 잡음을 정확히 구별할 수 있는 파리미터를 추출하기가 어렵기 때문에 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 그래서 기존 방법을 이용한 모든 응용분야에는 충격성 잡음에 따른 성능 저하의 잠재성이 항상 내포되어 있다. 본 논문에서는 충격성 잡음 영상에 효과적으로 영상정보 파라미터를 추출할 수 있는 사분위편차(quartile deviation) 기반 쿼드트리 영역분할 방법을 제안한다. 본 방식은 영상데이터의 전송이나 처리과정에서 포함될 수 있는 충격성 잡음을 영상정보로부터 판별할 수 있는 장점을 가기지 때문에 다양한 영상처리 분야에 응용할 수 있다. 실험적인 비교를 통해서 제안한 쿼드트리 영역분할 방법이 충격성 잡음이 첨가된 환경에서 영상정보 파라미터를 정확히 추정할 수 있다는 것을 확인할 수 있음을 검증하였다.
In this paper, we investigate the effects of impulsive noise on the DS/SSMA system using TCM. We obtain the bound on the probability of bit error of the system, considering bothing impulsive noise and Rician fading, which are unavoidable in mobile communication environments. it turns out that we can achieve some coding gain by using TCM under impulsive noise environment. It is observed that the bit error probability is dominated by the background noise variance when the SNR is low and by the tail noise variance when the SNR is high.
In this paper, we analyzed the error rate performance of convolution coded 16 QAM signal in impulsive noise Environments. We used convolution code and selective combining diversity for performance improvement. We analyzed the error rate performance of 16 QAM signal in impulsive noise environments compared with gaussian noise environments. As a result of analysis, there is a BER segment where the efficiency of system does not improve until which limit to raise a signal power potential from impulsive noise environment. when the signal power potential which goes over this limit is supplied, BER efficiency improve much more.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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