• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-6
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• 2007

본 논문에서는 AWGN 채널 환경에서 likelihood 함수를 사용하여 변조 신호를 구분하는 새로운 구조의 변조 신호 구분 방식을 제안한다. 제안된 방식은 각 변조 신호가 전송된다는 가정하에 likelihood 함수를 사용하지만 기존의 maximum likelihood 방식보다 더 양호한 특성을 갖는다. 기존의 maximum likelihood 방식은 구조의 복잡성과 위상 및 주파수 옵?V을 갖는 채널에서 변조 신호 구분 성능이 열화되는 특성을 갖는다. 제안된 방식은 기존 방식의 impaired 채널 환경에서의 열화 성능을 보완하는 간단한 구조의 blind 변조 구분 성능을 제공한다. 제안된 방식은 위상 및 주파수 옵?V을 갖는 채널 환경에서 기존의 maximum likelihood 방식과 성능을 모의 실험하여 비교 분석 되었다. 제안된 방식의 변조 신호 구분의 정확성은 실험 결과에서 기존 방식보다 더 양호한 성능을 보였으며, 단순한 계산 방식으로 보다 더 간단한 구조를 갖는다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1807-1810
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• 2002

This paper presents a technique for avoid- ing indefiniteness in Maximum Likelihood (ML) criteria for Direction-of-Arrival (DOA) finding using a sensor ar- ray with arbitrary configuration. The ML criterion has singular points in the solution space where the criterion becomes indefinite. Solutions fly iterative techniques for ML bearing estimation may oscillate because of numerical instability which occurs due to the indefiniteness, when bearings more than one approach to the identical value. The oscillation makes the condition for terminating iterations complex. This paper proposes a technique for avoiding the indefiniteness in ML criteria.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.747-749
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• 2017

본 논문에서는 maximum-likelihood (ML) 신호검출을 사용하는 공간다중화 multiple-input multiple-output (MIMO) 시스템을 위한 새로운 unequal error protection (UEP) 프리코더 선정기술을 제안한다. 기존 프리코더 선정기술들은 UEP를 고려하지 않고 설계되었으나, 제안된 기술은 다중안테나 UEP를 고려한다. 모의실험을 통해 제안된 기술의 적용에 따른 향상된 다중안테나 UEP 성능을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권1C호
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• pp.110-116
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• 2008

ML(Maximum Likelihood) 방법 기반의 도래각(Direction-of-Arrival, DOA) 추정은 본질적으로 다차원 비선형 비용 함수의 최적화 과정이다. 초기 추정치에 기울기(gradient) 기반 탐색을 적용하여 최종 추정치를 구하기 때문에, 초기 추청치의 정확성은 매우 중요하다. 본 논문은 균등한 전체탐색(uniform exhaustive search)과 개선된 전체탐색(improved exhaustive search)의 다차원 탐색 방법을 제안한다. 개선된 전체탐색 기법은 균등한 전체탐색의 기법에 비하여 정확성 측면과 계산량 측면에서 우수하다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.87-93
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• 2017

이 논문에서는 Swerling III 표적의 radar cross section (RCS)을 추정하기 위한 최대공산 (maximum likelihood (ML)) 추정방식을 제안하고 ML 추정값을 계산하기 위한 수치적 방법에 대해 검토하였다. 특히, ML 추정값을 계산하는 과정에서 expectation maximization (EM) 알고리즘에 바탕한 근사식을 활용하고, Monte Carlo 실험을 통해 이 수치적 방법의 정확도와 계산시간을 비교하여 가장 효율적인 방법을 제시한다. 이 결과는 기존에 제시된 방법의 성능과도 비교하여 제시한다. 나아가 Swerling I 표적의 경우에도 마찬가지로 동일한 방법이 가장 효율적이라는 것도 확인한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1016-1026
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• 2017

An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권6호
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• pp.971-978
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• 2009

Poisson generalized linear mixed models(GLMMs) have been widely used for the analysis of clustered or correlated count data. For the inference marginal likelihood, which is obtained by integrating out random effects is often used. It gives maximum likelihood(ML) estimator, but the integration is usually intractable. In this paper, we propose how to obtain the ML estimator via Laplace approximation based on hierarchical-likelihood (h-likelihood) approach under the Poisson GLMMs. In particular, the h-likelihood avoids the integration itself and gives a statistically efficient procedure for various random-effect models including GLMMs. The proposed method is illustrated using two practical examples and simulation studies.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권4호
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• pp.365-370
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• 2013

본 논문에서는 비정규 잡음에 강인한 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 블라인드 주파수 옵셋 추정기들을 제안한다. 먼저 복소 등방성 코시 과정으로 모델링 된 비정규 잡음 환경에서 최대 우도 (maximum likelihood: ML) 추정기를 제안한다. 또한, ML 기반의 보다 간단한 추정기를 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 추정기들이 비정규 잡음에 강인하며 기존 추정기보다 우수한 주파수 옵셋 추정 성능을 가짐을 보인다.

• ETRI Journal
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• 제34권5호
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• pp.684-689
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• 2012

A mode-singular-value-decomposition (SVD) maximum likelihood (ML) estimation procedure is proposed for the source localization problem under an additive measurement error model. In a practical situation, the noise variance is usually unknown. In this paper, we propose an algorithm that does not require the noise covariance matrix as a priori knowledge. In the proposed method, the weight is derived by the inverse of the noise magnitude square in the ML criterion. The performance of the proposed method outperforms that of the existing methods and approximates the Taylor-series ML and Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권1C호
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• pp.34-42
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• 2007

여러 입력 여러 출력 시스템에서 쓰는 복호 방식인 공 복호기는 깊이를 먼저 탐색하는 가장 비슷함 복호 방식이다. 이 논문에서는 너비를 먼저 탐색하는 방법을 바탕으로, 여러 입력 여러 출력 시스템에 알맞은 새로운 가장 비슷함 복호기를 제안한다. 제안한 복호기는 가장 비슷함 검파기와 비트 오류율이 같으며 공 복호기보다 계산량이 꽤 적다는 것을 모의실험으로 보인다.