• 제목/요약/키워드: Neyman-Pearson criterion

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Neyman-Pearson 표적 탐지기를 적용한 수중 무기체계 교전수준 모델 개발 연구 (Research on an Engagement Level Underwater Weapon System Model with Neyman-Pearson Detector)

  • 조현진;김완진;김상훈;양호철;이희광
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제28권2호
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    • pp.89-95
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    • 2019
  • 본 연구에서는 수중 무기체계의 효과도 예측을 위하여 개발한 교전 수준 시뮬레이터에 대해서 표적탐지 여부의 확률적 접근 방법을 적용한 개념 및 그 예시를 소개하고 있다. 소나 방정식에 의해서 산출되는 SE(Signal excess)을 이용하여 표적의 존재 여부($H_0$ 혹은 $H_1$)에 따른 확률 분포 함수(PDF, Probability density function)을 유도하였다. 이후 Neyman-Pearson 탐지기에 따라 $P_{FA}$(Probability of false alarm)을 만족하는 $P_D$(Probablity of detection)을 구하고 탐지 여부를 확률적으로 판단하도록 설계하였다. 표적의 탐지와 관련된 현실적인 접근방법을 도입함으로써 시뮬레이터의 충실도를 높일 수 있었으며, 실험 결과는 전술 구상의 보조 정보로 활용할 수 있을 것이라 예상한다.

웨이블릿 영역에서 통계적 판정법을 이용한 고신뢰 워터마크 검출 알고리즘 (Highly Reliable Watermark Detection Algorithm using Statistical Decision Method in Wavelet Domain)

  • 권성근;김병주;이석환;권기구;김영춘;권기룡;이건일
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.67-77
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    • 2003
  • 멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 대상 영상의 분포 특성을 이용하지 않기 때문에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 효율적인 워터마크 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판정법에 근거하여 Bayes판정 이론, Neyman-Pearson 정리, 및 웨이블릿 계수들의 분포 모델을 이용한다. 따라서 제안한 검출 알고리즘에서는 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

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통계적 판단 이론을 이용한 워터마크 검출 알고리즘 (Watermark Detection Algorithm Using Statistical Decision Theory)

  • 권성근;김병주;이석환;권기구;권기용;이건일
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제40권1호
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    • pp.39-49
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    • 2003
  • 멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 상가성 방법을 제외한 워터마크 삽입 방법에 대해서는 효과적이지 못한 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 상승적 방법에 의하여 삽입된 워터마크에 대한 효율적인 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판단 이론에 따라 Bayes 판단 이론, Neyman-Pearson 정의, 및 웨이블릿 계수들의 확률 분포 모델을 기반으로 도출되어서, 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

Sensing of OFDM Signals in Cognitive Radio Systems with Time Domain Cross-Correlation

  • Xu, Weiyang
    • ETRI Journal
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    • 제36권4호
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    • pp.545-553
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    • 2014
  • This paper proposes an algorithm to sense orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signals in cognitive radio (CR) systems. The basic idea behind this study is when a primary user is occupying a wireless channel, the covariance matrix is non-diagonal because of the time domain cross-correlation of the cyclic prefix (CP). In light of this property, a new decision metric that measures the power of the data found on two minor diagonals in the covariance matrix related to the CP is introduced. The impact of synchronization errors on the signal detection is analyzed. Besides this, a likelihood-ratio test is proposed according to the Neyman-Pearson criterion after deriving probability distribution functions of the decision metric under hypotheses of signal presence and absence. A threshold, subject to the requirement of probability of false alarm, is derived; also the probabilities of detection and false alarm are computed accordingly. Finally, numerical simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

Bayes 판단 이론 기반 멀티미디어 워터마크 검출 알고리즘 (Multimedia Watermark Detection Algorithm Based on Bayes Decision Theory)

  • 권성근;이석환;김병주;권기구;하인성;권기룡;이건일
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권7A호
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    • pp.695-704
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    • 2002
  • 멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 대상 영상의 분포 특성을 이용하지 않기 때문에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 상승적 방법에 의하여 삽입된 워터마크에 대한 효율적인 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판단 이론에 따라 Bayes 판단 이론, 웨이블릿 계수들의 확률 분포 모델, 및 Neyman-Pearson 정의에 기반을 둔다. 따라서 제안한 검출 알고리즘에서는 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

DFT 전력스펙트럼 평균화를 기반으로 한 미지의 주파수를 가진 단파대 협대역 신호의 검출 (Detection of HF Narrowband Signal with Unknown Frequency Using DFT Power Spectrum Averaging)

  • 김명진;김성필;오종갑
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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    • pp.29-32
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    • 2000
  • 본 논문에서는 미지의 반송파주파수를 가진 협대역 신호의 존재를 광대역에서 검출하는 문제를 고려하였다. DFT 전력 스펙트럼을 평균화하여 주파수 영역에서 Neyman-Pearson criterion을 사용하여 신호를 검출하는 방법을 사용하였다. 평균화된 DFT 스펙트럼의 통계적 특성과 검출 threshold 및 검출 확률을 분석하여 보았다.

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유도추적용 표적탐지 시스템을 위한 다중프레임 표적탐지 (Multifarme traget detection for guidance-purposed target detection systems)

  • 임형준;김태정
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.1416-1424
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    • 1996
  • The problem of optimaizing multiframe targe detection (MFTD) performance si discussed. The MFTD problem is treated as a multiple hypothesis desision problem, and a ne optimality criterion for the MFTD problem is established. It is of Neyman-Pearson (NP) type which is extended to multiple hypothesis cases. An optimal solution with respect tot eh established criterion is derived, and also proposed is a suboptimal solution which reduces the compelexity accompanying the optimal one. The trade-off between the reduction of complexity and the amount of loss in the detection performance is also studied. The proposed algorithm is applied to an active sonar system and the performance is evaluated via Monte-Carlo simulations.

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비가우시안 잡음 채널을 갖는 무선 센서 네트워크의 준 최적화 결정 융합에 관한 연구 (Suboptimal Decision Fusion in Wireless Sensor Networks under Non-Gaussian Noise Channels)

  • 박진태;구인수;김기선
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.1-9
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    • 2007
  • 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 비 가우시안 채널 환경에서, 결정 융합 검출 규칙에 관한 연구를 수행하였다. 결정 융합에 대한 잡음 분포의 테일 특성이 갖는 영향을 고려하기 위하여 exponentially-tailed 분포를 사용하였다. 페이딩과 잡음 채널로 구성된 병렬 결정 융합 모델로부터 우도비율 기반 융합 규칙을 Neyman-Pearson 평가 하에서 최적화 규칙으로 고려하였으며, 이 최적화 규칙으로부터 높은 신호대 잡음비와 낮은 신호대 잡음비 근사를 통하여 몇 가지 준 최적화 규칙들을 구하였다. 또한 최소한의 사전 정보를 가지고 강인한 검파 성능을 제공하기 위하여 리미터 형태의 간략화 된 준 최적화 검출 규칙을 제안하였다. 모의실험을 통하여 결정 융합 규칙들의 성능을 비교 분석 하였으며 실험 결과들로부터 제안된 리미터 형태의 결정 융합 규칙의 강인성을 입증하였다.

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Adaptive Watermark Detection Algorithm Using Perceptual Model and Statistical Decision Method Based on Multiwavelet Transform

  • Hwang Eui-Chang;Kim Dong Kyue;Moon Kwang-Seok;Kwon Ki-Ryong
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.783-789
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    • 2005
  • This paper is proposed a watermarking technique for copyright protection of multimedia contents. We proposed adaptive watermark detection algorithm using stochastic perceptual model and statistical decision method in DMWT(discrete multi wavelet transform) domain. The stochastic perceptual model calculates NVF(noise visibility function) based on statistical characteristic in the DMWT. Watermark detection algorithm used the likelihood ratio depend on Bayes' decision theory by reliable detection measure and Neyman-Pearson criterion. To reduce visual artifact of image, in this paper, adaptively decide the embedding number of watermark based on DMWT, and then the watermark embedding strength differently at edge and texture region and flat region embedded when watermark embedding minimize distortion of image. In experiment results, the proposed statistical decision method based on multiwavelet domain could decide watermark detection.

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Multimedia Watermark Detection Algorithm Based on Bayes Decision Theorys

  • Kwon, Seong-Geun;Lee, Suk-Hwan;Kwon, Kee-Koo;Kwon, Ki-Ryong;Lee, Kuhn-Il
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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    • pp.1272-1275
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    • 2002
  • Watermark detection plays a crucial role in multimedia copyright protection and has traditionally been tackled using correlation-based algorithms. However, correlation-based detection is not actually the best choice, as it does not utilize the distributional characteristics of the image being marked. Accordingly, an efficient watermark detection scheme for DWT coefficients is proposed as optimal for non-additive schemes. Based on the statistical decision theory, the proposed method is derived according to Bayes' decision theory, the Neyman-Pearson criterion, and the distribution of the DWT coefficients, thereby minimizing the missed detection probability subject to a given false alarm probability. The proposed method was tested in the context of robustness, and the results confirmed the superiority of the proposed technique over conventional correlation-based detection method.

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