본 논문에서는 실내 위치 추정 시스템에서 우수한 성능을 보이는 시퀀스 기반 위치추정(Sequence-Based Localization, SBL) 시스템을 위한 효율적인 양자기 설계 알고리즘에 대해 연구한다. SBL 시스템에서는 목표물 위치공간을 다수개의 영역으로 나누고, 각각의 영역에 고유 시퀀스 번호를 할당해서 위치추정이 수행이 되며, 본 연구에서는 이러한 시스템의 위치추정 방식의 특성을 고려하여 노드와 각 고유 시퀀스간의 거리를 양자기 설계를 위한 샘플로 활용하는 방식을 제안하고 이를 통해 기존기술대비, 복잡도를 혁신적으로 개선됨을 보인다, 또한 성능향상을 위해 SBL 시스템에 특화된 새로운 비용함수를 제시하고 이를 최소화하기 위한 최적의 양자화영역 및 코드워드 검색을 통해 기존 양자기 비해 월등한 성능향상을 이룰 수 있음을 다양한 실험조건을 통해 입증한다.
본 논문에서는 multiple signal classification(MUSIC) 알고리즘을 바탕으로 Bluetooth 저전력 응용 기술에 적용 가능하도록 설계한 각도 추정기를 제안하고, 이를 FPGA로 구현한 결과를 제시한다. MUSIC 알고리즘은 높은 정확도에 따른 많은 연산량이 요구되므로 이를 하드웨어 고속설계 하였고, 실내 시스템의 다양한 해상도의 요구에 대응하기 위해 snapshot 가변을 가능하게 설계하였다. Xilinx zynq-7000으로 구현한 결과 9,081개의 LUTs로 구현함을 확인하였고, 100MHz의 동작주파수로 동작이 가능하도록 설계하였다.
적응형 자원 할당에 대해 낮은 복잡도를 요구하는 이동 채널에서의 다중 사용자 OFDM 시스템을 위해 다중 임계치를 사용하는 자원 할당 알고리듬을 제안한다. 임계치의 내림차순으로 할당을 수행하며, 각 임계치를 넘어서는 채널값을 갖는 부반송파에 대해서만 할당을 고려한다. 또한, 낮은 채널값을 갖는 부반송파들을 제거하여도 요구 데이터율을 여전히 만족시킬 수 있다면, 현재의 임계치를 이용한 할당 과정에서 해당 부반송파를 제거하여 다음 임계치에 대한 할당 과정에서 다른 사용자들을 위해 재할당되도록 한다. 제안된 대역폭 및 부반송파 할당알고리듬은 필요 전력과 할당에 소요되는 시간에 대해서 기존의 알고리듬들에 비해 매우 우수한 성능을 가지기 때문에 이동 환경에서 OFDM 시스템의 스펙트럼 효율을 높일 수 있는 기술로 예상된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2991-3007
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2022
Two dimensional locality preserving projections (2D-LPP) is an improved algorithm of 2D image to solve the small sample size (SSS) problems which locality preserving projections (LPP) meets. It's able to find the low dimension manifold mapping that not only preserves local information but also detects manifold embedded in original data spaces. However, 2D-LPP is simple and elegant. So, inspired by the comparison experiments between two dimensional linear discriminant analysis (2D-LDA) and linear discriminant analysis (LDA) which indicated that matrix based methods don't always perform better even when training samples are limited, we surmise 2D-LPP may meet the same limitation as 2D-LDA and propose a novel matrix exponential method to enhance the performance of 2D-LPP. 2D-MELPP is equivalent to employing distance diffusion mapping to transform original images into a new space, and margins between labels are broadened, which is beneficial for solving classification problems. Nonetheless, the computational time complexity of 2D-MELPP is extremely high. In this paper, we replace some of matrix multiplications with multiple multiplications to save the memory cost and provide an efficient way for solving 2D-MELPP. We test it on public databases: random 3D data set, ORL, AR face database and Polyu Palmprint database and compare it with other 2D methods like 2D-LDA, 2D-LPP and 1D methods like LPP and exponential locality preserving projections (ELPP), finding it outperforms than others in recognition accuracy. We also compare different dimensions of projection vector and record the cost time on the ORL, AR face database and Polyu Palmprint database. The experiment results above proves that our advanced algorithm has a better performance on 3 independent public databases.
본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.
부호화율과 구속장을 선택적으로 지정할 수 있는 다중 표준용 파라미터화된 비터비 복호기의 효율적인 설계에 대해 기술한다. 설계된 비터비 복호기는 부호화율 1/2과 1/3, 구속장 7과 9를 지원하여 4가지 모드로 동작하도록 파라미터화된 구조로 설계되었으며, 각 동작모드에서 공통으로 사용되는 블록들의 공유가 극대화되는 회로구조를 적용하여 면적과 전력소모가 최소화되도록 하였다. 또한, one-point 역추적 알고리듬에 최적화된 ACCS (Accumulate-Subtract) 회로를 적용하여 완전 병렬구조에 비해 ACCS 회로의 면적을 약 35% 감소시켰다. 설계된 비터비 복호기 코어는 0.35-um CMOS 셀 라이브러리로 합성하여 79,818 게이트와 25,600비트의 메모리로 구현되었으며, 70 MHz 클록으로 동작하여 105 Mbps의 성능을 갖는다.
예제기반 초해상도 영상복원은 영상 패치의 대한 학습 및 검색을 통해 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 방법으로써 성능이 좋고 한 장의 저해상도 영상에 대하여도 적용 가능하다. 그러나 복원 과정에서 패치 검색에 많은 비교 연산이 요구되기 때문에 속도가 매우 느리다. 복원 속도를 향상시키기 위해서는 효과적인 패치 검색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 패치 검색에 사용 가능한 다양한 고차원 특징 검색 방법들을 실제 초해상도 영상복원 시스템에 적용하여 그 성능을 비교하였다. 또한 문자 인식 분야에서 성공적으로 적용되어왔으나 초해상도 영상복원에서는 사용되지 않았던 단계적 후보축소 방법을 패치 검색 단계에 적용할 것을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법 중에서는 LSH가 가장 좋은성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 단계적 후보 축소에 의한 패치 검색 방법은 LSH보다 더욱 우수하여 $1024{\times}1024$ 영상의 복원 시 LSH보다 최대 3.12배 빠른 복원 속도를 나타내었다.
음성 인식 연구에서 잡음이 존재하는 음성 발음의 처음과 끝을 찾아내는 것은 매우 중요하다. 음성 종점 탐지를 위한 기존의 방식으로는 2개의 간단한 시간 영역 측정법인 단시간 에너지와 단시간 영점교차 비율 방법이 있다. 위의 방법들은 낮은 신호 대 잡음비의 환경에서는 정확한 결과를 보장 할 수 없기 때문에 본 논문에서는 시간 영역 파형의 리아프노프 지수를 이용하여 음성의 시작과 종점을 구별하는 새로운 접근법을 제시하였다. 제안한 방법은 Mel-Scale특징 방법에서 요구되는 종점 탐지 과정을 위한 주파수 영역 매개변수를 얻는 과정이 필요 없기 때문에 보다 간단하다. 제안한 방법의 성능 검증을 위해 아라비아 숫자의 음성단어 분석에 적용해 보았으며, 결과를 통하여 제안한 방법이 인식률을 현저히 증가시킴을 확인하였다.
본 논문에서 역방향 DS-CDMA(Direct Sequence-Code Division Multiple Access)에서 요구하는 QoS(Quality of Services)를 보장하기 위한 호 수락 제어를 제안한다 물리적 채널수에 의한 방법과 MODEM (modulator/ demodulator)부분으로부터 수신된 신호의 품질에 기반한 방법이 이미 연구되어졌다. 다른 방법으로, BTS(Base Transceiver Station)에서 수신된 파워 레벨을 사용한 방법과 사용자들의 위치를 통계적으로 분석한 방법으로 그 기준을 정하기도 한다. 이러한 방법들은 시스템의 과부하를 가져올 뿐만 아니라 시간 지연 또는 실제 환경에 적용하는데 큰 어려움이 있다. 이러한 문제를 풀기 위해, 실시간으로 BTS부분의 LNA(Low Noise Amplifier)에서 측정한 값을 기반으로 호 수락 제어를 목적으로 호 절단 추정을 제안한다. 본 논문에서 이러한 방법의 제안은 실시간에서 제공하는 서비스의 품질을 추정하고, 시스템의 부하를 줄이며, 짧은 시간지연을 가질 수 있다. 그러나 BTS에서 호 절단 률을 측정하고 수신 신호의 전력을 측정하기 위해 BTS에서 하드웨어 복잡성이 더해진다.
본 논문은 최대 전송률에 가까운 성능을 보이는 선형 preceding 기법을 제안한다. MMSE preceding은 ZF preceding 방식보다 우수한 평균 자승 오차 성능을 가진다. 반면 MMSE preceding 방식의 전송률은 낮은 SNR 범위에서는 ZF 방식에 비해 개선된 성능을 보여주지만 높은 SNR에서는 오히려 성능 열화현상을 보인다. 이와 같은 사실에 착안하여 본 논문에서는 최대 전송률에 근접하는 선형 preceding 기법을 제안한다. 제안된 방식은 ZF precoding방식에서 사용되는 역행렬 연산을 전송율이 최대화될 수 있도록 정규화하는 방식이고 이를 위한 간단한 수치 알고리즘이 제안된다. 또한 그 과정에서 낮은 복잡도를 가지는 간단한 전력 재할당에 의한 정규화 방식이 제안된다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 제안된 방식이 모든 SNR 범위에서 기존의 ZF preceding 방식과 MMSE preceding방식보다 높은 전송률을 가짐을 보인다. 또한 제안된 방식은 채널 추정 오차가 존재하는 경우에도 기존의 선형 preceding 방식들과 비교하여 성능 이득을 유지하면서 채널 추정 오차에 강인함을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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