이동무선통신환경에서의 다중경로 레일레이 페이딩 채널은 선형 필터 모델로 나타내어 질 수 있고, 지연 경로의 특성에 따라 필터 탭 중 일부만이 수신기 설계에 있어 중요하게 고려될 수 있다. 지연경로를 나타내는 탭 계수의 크기에 따라 채널 등화기에서 선택적으로 탭을 사용함으로써 수신기의 복잡도를 감소시키고 사용 전력을 줄이는 효과를 가져오게 된다. 본 논문에서는 주어진 채널의 선형 필터 모델에서 최적의 방법으로 탭을 선택하는 방법을 제시하고, 기존의 방법과 비교하여 성능 향상을 보였다. 또한 잡음 전력 값에 대한 정보가 있는 경우, 제시된 방법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 판별의 장점을 가지게 됨을 보이고, 잡음 전력을 추정했을 시의 성능을 정확한 수식으로 유도하였다. 잡음 전력 추정을 위한 잡음 샘플 수를 증가시킴에 따라 빠른 속도로 최적 성능으로 수렴함을 유도된 수식과 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.
CDMA(Code Division Multiple Access) 이동통신 시스템은 페이딩에 의한 왜곡을 보상하기 위해 수신기에서 정확한 채널추정을 요구한다. 순간채널추정값은 수신된 신호를 전송된 신호로 나누어 줌으로써 얻게 되며, 추정분산을 줄이기 위하여 필터를 통과함으로써 보다 정확한 채널추정값을 얻는다. 채널추정필터에서 필터 크기의 결정은 채널추정값의 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 중요한 일이다. 기존의 논문들은 필터의 크기 결정을 위해서 일반적으로 속도 추정기만을 사용하지만, 이 논문에서는 결정지향 채널추정 방법의 채널추정필터를 위해서 단말기의 속도뿐만 아니라 심벌오류확률과 신호대잡음비를 고려한 필터 크기 결정 방법을 제안한다. 이 논문은 심벌오류확률과 신호대잡음비가 필터 크기를 결정할 때의 중요한 요소임을 보인다.
음성 구간 추출이란 입력된 음성신호를 음성 구간과 묵음, 또는 잡음구간으로 구분하는 과정이다. 잡음이 섞여있는 음성신호의 무성자음 신호는 잡음신호와 매우 유사하다. 따라서 음성 구간을 추출하거나 잡음을 제거 또는 감소시킬 때 무성자음에 특별히 주의하지 않으면 무성자음을 손상시키거나 잘못된 잡음 추정으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 연속음성신호의 음성 구간을 정확하게 추출하기 위해 잡음과 무성자음사이의 경계를 명시적으로 검출함으로써 무성자음의 구간을 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 추출방법은 Hirsch가 잡음 추정을 위해 사용한 히스토그램 방법과 연속된 프레임 사이의 주파수 성분의 유사성을 나타내는 파라미터들을 이용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성신호에 SNR이 각각 10㏈와 15㏈인 7가지의 잡음을 첨가하여 무성자음신호의 추출 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 음성향상을 위하여 환경잡음분류를 적용한 향상된 음성부재확률 추정방법을 제안한다. 기존의 음성부재확률 추정방법에서는 마이크로폰 입력신호와 추정된 잡음신호 기반의 a posteriori SNR값에 문턱값을 적용하여 음성부재확률을 구하는데 필요한 음성부재의 a priori 확률을 도출하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 보다 효과적인 음성부재확률 추정을 위하여 고정된 문턱값과 스무딩 (smoothing)파라미터를 사용하는 기존의 방법과는 달리 잡음분류 알고리즘인 가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture model)을 사용하여 잡음마다 최적화된 파라미터를 적용한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 composite measure를 이용하여 다양한 환경에서 평가하였으며, 제안된 알고리즘이 기존의 음성부재확률 추정방법보다 향상된 결과를 보였다.
서로 다른 품질을 요구하는 데이터들의 동시 전송 또는 효율적인 영상전송시스템에 응용될 수 있는 계층 16QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 시스템에 대한 SNR 추정성능에 대해 분석한다. 계층 16QAM은 계층 변조파라미터를 제어하여 성좌점들의 형태를 변형시켜 사용자에게 고품질과 저품질 데이터서비스를 동시에 제공할 수 있는 변조 시스템이다. AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널환경에서 계층 16QAM 시스템에서 계층변조파라미터와 성좌점별 특성을 고려한 SNR (Signal to Noise power Ratio) 추정성능 특성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 계층 16QAM의 여러성좌점들 중에 SNR 추정이 상대적으로 정확하게 이루어지는 성좌점이 존재함을 확인하였고, 계층변조파라미터 값에 따라 SNR 추정이 유리한 영역이 달라진다는 것을 알아내었다.
본 논문에서는 ADSL, VDSL, DVB-C 등의 통신 시스템에 적용되고 있고, 적응변조나 blind equalization에서 유용하게 사용될 수 있는 Cross QAM의 SNR 추정 성능에 대해 분석하였다. 우선 레일리 페이딩 채널에서의 Cross QAM의 심볼에러율을 분석하였다. 그리고, Cross QAM의 성좌점에 대한 판정영역 특성에 착안하여, 성좌 점별로 EVM 기반의 SNR 추정기법을 사용하는 것을 제안하고, 성좌점별로 SNR 추정성능이 다르게 나타남을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 시뮬레이션 결과로부터 Cross QAM에서 SNR 추정에 사용하는 성좌점을 선택적으로 사용하면, AWGN 채널이나 라이시안 페이딩 채널에서 추정성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
In this paper, Active Noise Control(ANC) algorithm is proposed based on the estimated frequency estimator of the reference signal. The conventional feedforward ANC algorithms should measure the reference and use it to calculate the gradient of the squared error and filter coefficients. For ANC systems applied to aircrafts and passenger ships, engines from which reference signal is usually measured is so far from seats where main part of controller is placed that the scheme might be difficult to implement or very costly. Feedback ANC algorithm which doesn't need to measure the reference uses the error signal to update the filter and is sensitive to unexpected transient noise like a sneeze, clapping of hands and so on The proposed algorithm estimates frequencies of the desired signal in real time using adaptive notch filter. New frequency estimation algorithm is proposed with the improved convergence rate, threshold SNR and computational simplicity. Reference is not measured but created with the estimated frequencies. It has strong similarity to the conventional feedback control because reference is made from error signal. Enhanced error signal is used to update the controller for better performance under the measurement noise and impact noise. The proposed ANC algorithm is compared with the conventional feedback control.
The system air conditioner has an outdoor unit and a number of indoor units, which connected by several long pipes. In comparison with building HAVC system, the system air conditioner doesn't need lots of facilities, such as control of room, cooling tower, etc. At the beginning stage for the market of the system air conditioner, its main application was a school which size is small to use the building HAVC and large to use home air conditioning system, such as PAC (package air conditioner), RAC (room air conditioner). Therefore, because of the advantages of the system air conditioner mentioned above, the market is expanded rapidly. Since it is difficult to evaluate the noise caused by the system air conditioner because it has to be implemented before the finish of construction, the prediction or estimation of the noise by using CAE technology should be very important. In this research, using a commercial code, RAYNOISE, the noise is estimated to improve the design of building.
This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramer-Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.
Signal averaging technique to improve signal-to-noise ratio has widely been used in various fields, especially in electrophysiology. Estimation of the EP(evoked potential) signal using the conventional averaging method fails to correctly reconstruct the original signal under EEG(electroencephalogram) noise especial]y when the latency times of the evoked potential are not identical. Therefore, a technique based on the bispectrum averaging was proposed for recovering signal waveform from a set o noisy signals with variable signal dalay. In this paper an improved bispectrum estimation technique of the RP signal is proposed using a confidence thresholding of the EP signal in frequency domain in which energy distribution of the EP signal is usually not uniform. The suggested technique is coupled with the conventional bispectrum estimation technique such as least square method and recursive method. Some results with simulated data and real EP signal are shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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