Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.500-504
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2011
In this paper, we propose an equivalent Wiener-Hopf equation. The proposed algorithm can obtain the weight vector of a TDL(tapped-delay-line) filter and the error simultaneously if the inputs are orthogonal to each other. The equivalent Wiener-Hopf equation was analyzed theoretically based on the MMSE(minimum mean square error) method. The results present that the proposed algorithm is equivalent to original Wiener-Hopf equation. The new algorithm was applied into the identification of an unknown system for evaluating the performance of the proposed method. We compared the Wiener-Hopf solution with the equivalent Wiener-Hopf solution. The simulation results were similar to those obtained in the theoretical analysis. In conclusion, our method can find the coefficient of the TDL (tapped-delay-line) filter where a lattice filter is used, and also when the process of Gram-Schmidt orthogonalization is used. Furthermore, a new cost function is suggested which may facilitate research in the adaptive signal processing area.
In this paper, we carried out recognition experiments for noisy speech having various levels of car noise and output of an audio system using the speech interface. The speech interface consists of three parts: pre-processing, acoustic echo canceller, post-processing. First, a high pass filter is employed as a pre-processing part to remove some engine noises. Then, an echo canceller implemented by using an FIR-type filter with an NLMS adaptive algorithm is used to remove the music or speech coming from the audio system in a car. As a last part, the MMSE-STSA based speech enhancement method is applied to the out of the echo canceller to remove the residual noise further. For recognition experiments, we generated test signals by adding music to the car noisy speech from Aurora 2 database. The HTK-based continuous HMM system is constructed for a recognition system. Experimental results show that the proposed speech interface is very promising for robust speech recognition in a noisy car environment.
통계적 신호 전송에 관한 위너의 MMSE와 정보이론 관점에서 처음으로 증명한 샤논의 상호 정보량을 비교함으로서 둘 사이의 관련성을 연구하였다. 위너가 신호 전송에서 보려했던 것은 잡음이 존재하는 채널에서 복원하려는 신호의 전송 품질의 근본적 극한(limit)를 계산해내려는 것이라 해석할 수 있다. 반면, 샤논은 엔트로피 개념을 적용하여 상호 정보에 대한 불확실성의 차를 최대화로 하는 전송 정보량의 근본적 상한(upper bound)의 극한(limits)을 계산을 계산하려는 것이라 해석할 수 있다. 본 논문의 관심은 샤논의 점 대 점 채널 용량의 근본적 극한을 계산하는 샤논의 공식을 유도함에 있어 위너의 최소 평균 자승 오차(MMSE) 컴바이너에 의한 최적 위너 필터를 사용했을 때 위너의 MMSE와 샤논의 상호 정보량이 미적분관계로 연결되어 있음을 확인하는 것이며, 위너 필터의 MMSE 와 샤논의 상호 정보량이 만나는 점에서 대역 효율성의 상한과 에너지 효율성의 하한을 계산하였다. mod-${\Lambda}$ AWGN 채널 모델에 의한 적절한 성형 격자 ${\Lambda}$의 선택과 ${\alpha}$의 MMSE 추정에 의해 격자형 부호 방식이 샤논의 원래 채널 용량 극한에 미치게 됨을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기반 메쉬 네트워크에서 시간/주파수 선택적 페이딩 채널과 TDoA(Time Difference of Arrival)에 의한 간섭의 영향을 완화하기 위하여, FFT 윈도우 시작 위치에 따른 수신 신호 모델을 기술하고, MMSE 필터를 사용하는 수신기를 위한 사후 검출 SINR과 필터 계수를 유도하였다. 또한, 이를 바탕으로 중복된 FFT 연산을 회피하면서 다중 노드간에 발생하는 간섭을 효과적으로 완화할 수 있는 MMSE-BSD(Bidirectional Successive Detection) 기법을 제안하였다. 제안하는 기법은 기존의 기법과 달리 30dB 이상의 평균 SNR에서도 64QAM uncoded BER 성능에 오차 마루 현상이 없음을 모의실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서 등가의 Wiener-Hopf 공식을 제안한다. 제안된 알고리듬은 입력신호들이 직교하는 경우 TDL 필터의 가중치 벡터와 오차를 동시에 가질 수 있게 된다. 등가의 Wiener-Hopf 방정식은 최소 평균 자승 오차 방식에 근여 이론적으로 분석이 되었다. 제안된 알고리듬의 성능 결과는 원래 Wiener-Hopf 방정식의 성능과 동일함을 확인할 수 있다. 결론적으로 제안된 방식은 격자 필터가 적용되는 경우 TDL 필터 계수를 가지게 된다. 게다가 새로운 비용함수가 제안되어 더욱 우수한 적응신호처리 분야에서의 발전을 보일 것으로 기대된다.
Random Unitary Beamforming (RUB) 은 다중사용자 다중안테나 broadcast 채널에서 매우 간단하면서도 실제적인 전송 기법이다. 본 논문에서는 일반적인 RUB의 형태를 확장시켜 공간다중화 이득을 얻을 수 있는 방법에 대해 고려하였다. 즉 수신기가 2개의 안테나를 가짐으로써 더 많은 데이터를 가지는 방법을 고려하였다. 이를 위해 송신기와 수신기의 새로운 코드북을 제안하고, 수신기에서 Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation (MMSE-SIC) 기법을 사용함으로써 총 전송율이 증가함을 모의실험 결과를 통해 확인하였다.
This paper analyzes the performance of various single channel speech enhancement algorithms when they are applied to automatic speech recognition (ASR) systems as a preprocessor. The functional modules of speech enhancement systems are first divided into four major modules such as a gain estimator, a noise power spectrum estimator, a priori signal to noise ratio (SNR) estimator, and a speech absence probability (SAP) estimator. We investigate the relationship between speech recognition accuracy and the roles of each module. Simulation results show that the Wiener filter outperforms other gain functions such as minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) and minimum mean square error-log spectral amplitude (MMSE-LSA) estimators when a perfect noise estimator is applied. When the performance of the noise estimator degrades, however, MMSE methods including the decision directed module to estimate a priori SNR and the SAP estimation module helps to improve the performance of the enhancement algorithm for speech recognition systems.
Wavelet packet modulation (WPM) is a multicarrier modulation (MCM) technique that has emerged as a potential alternative to the widely used orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) method. Because WPM has overlapped symbols, equalization cannot rely on the use of the cyclic prefix (CP), which is used in OFDM. This study applies linear minimum mean-square error (MMSE) equalization in the time domain instead of in the frequency domain to achieve low computational complexity. With a modest equalizer filter length, the imperfection of MMSE equalization results in subcarrier attenuation and noise amplification, which are considered in the development of a bit-loading algorithm. Analytical expressions for the bit error rate (BER) performance are derived and validated using simulation results. A performance evaluation is carried out in different test scenarios as per Recommendation ITU-R M.1225. Numerical results show that WPM with equalization-aware bit loading outperforms OFDM with bit loading. Because previous comparisons between WPM and OFDM did not include bit loading, the results obtained provide additional evidence of the benefits of WPM over OFDM.
다중 경로 채널 환경을 이용하는 무선 전송 시스템은 지연확산에 따른 ISI에 의해 많은 영향을 받는다. 이러한 ISI를 효과적으로 제거하기 위한 등화기로는 결정 장치 궤환 필터를 이용하는 결정 궤환 등화기가 있다. 본 논문에서는 ISI를 효과적으로 제거 할 수 있는 적응형 결정 궤환 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 LMS 알고리즘을 이용하는 준 최적의 MMSE 기반의 적응 등화기로써 계층적 궤환 필터 구조와 연판정 장치를 가지는 결정 궤환 등화기이다. 연판정 장치는 결정 부분에 의한 오류로 인해 궤환 필터에서 오류의 전달을 제거하는 역할을 하며 궤환 필터는 크게 두 단계로 나누어져 적응 알고리즘을 이용하여 개별적으로 ISI를 제거한다. 이러한 구조는 기존DFE의 단점인 추정값의 오류로 인한 오류 전달을 제거하여 기존의 DFE에 비해 향상된 ISI제거 성능을 보인다. 또한 궤환 필터 탭의 수를 줄임으로써 보다 큰 step-size를 사용하여 빠르게 MSE를 얻을 수 있다. 본 논문은 컴퓨터 모의 실험을 통하여 UWB 시스템의 채널 모델인 S-V 채널에서 기존의 결정 궤환 등화기와 제안된 등화기의 비트 오류율 성능을 비교한다.
본 논문에서는 고속 이동환경에서 강건성을 향상시킬 수 있는 OTFS(orthogonal time frequency space) 시스템에서 주파수 및 시간영역에서의 선형 MMSE(minimum mean squared error) 필터를 이용한 디코딩 알고리즘과 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 알고리즘의 성능을 비교한다. 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘은 잡음 증폭을 억제함으로써 비트 오류율 성능을 개선할 수 있다. 전산 실험 결과를 통해 주파수 영역에서 MMSE 필터를 이용한 디코딩 알고리즘은 수신기의 이동 속도가 높아짐에 따라 성능 열화가 발생하는 것을 확인할 수 있고, 강화된 Gauss-Seidel 알고리즘을 이용한 디코딩 방법은 120km/h 속도와 500km/h 속도를 가지는 채널 환경에 대해 주파수 영역 및 시간 영역에서의 MMSE 필터 디코딩 알고리즘에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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