• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.982-987
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• 2012

본 논문에서는 AWGN 채널에서 특정 판정영역 내에 수신된 샘플들을 이용해 DD(Decision Directed) 방식으로 SNR을 추정하는 경우에 발생하는 SNR 추정 오차에 대해서 분석하였다. 수신기에서 특정 성좌점에 해당하는 기준 판정영역에 수신된 샘플들로 이상적인 수신점과의 에러벡터를 이용하여 SNR을 추정하는 경우, 다른 판정영역에 대응되는 송신심볼이 잡음의 영향으로 기준 판정영역으로 넘어온 샘플들까지 포함되므로, 추정된 신호 성좌점의 평균치가 이동함으로써 DD방식의 SNR 추정이 부정확하게 이루어진다. 이러한 현상을 변형된 확률밀도 함수를 기반으로 설명하고 실제 SNR과 추정 SNR과의 오차를 유도하여 정량적으로 분석하였다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 SNR 추정오차가 이론적으로 유도된 SNR 추정오차와 일치하고, 제안한 보정기법을 통해 SNR 추정 성능을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.369-371
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• 2015

본 논문은 신호대잡음비(signal-to-noise ratio:SNR) 기반의 선택적 전달 기법에서의 아웃티지 성능을 분석한다. 전달 단말은 수신된 신호대잡음비의 값이 정해진 값보다 크면 수신된 신호를 재전송하고 정해진 값보다 작으면 수신된 신호를 재전송하지 않는다. 제안된 시스템에 대해서 정확한 아웃티지 확률을 구한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1287-1296
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• 2009

채널의 상태가 시간에 따라 수시로 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음 비를 추정하는 것이 중요하다. 대부분의 SNR 추정기는 MF(Matched Filter) 후 수신된 샘플로 추정이 이루어진다. 하지만 이런 기법들은 무선 통신에서 채널의 상태에 민감한 특성을 갖는다. 하지만 수신기의 front-end에서 모아진 데이터들을 이용하는 선형 예측(LP: Linear Prediction) 기법을 기반으로 하는 신호 대 잡음 비 추정 알고리즘은 이에 비해 안정된 성능을 보인다. 본 논문에서는 LP 기반의 SNR 추정기를 소개하고, 기존의 LP 기법 기반으로 하는 SNR 추정 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위한 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 Linear Prediction 오차를 구하는 과정에서 순방향 오차와 그 conjugate 값을 이용하여 SNR 추정 과정을 보다 간단하게 한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권4호
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• pp.383-391
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• 2009

음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제36권4호
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• pp.591-598
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• 2014

This paper proposes a new min-sum algorithm for low-density parity-check decoding. In this paper, we first define the negative and positive effects of the received signal-to-noise ratio (SNR) in the min-sum decoding algorithm. To improve the performance of error correction by considering the negative and positive effects of the received SNR, the proposed algorithm applies adaptive scaling factors not only to extrinsic information but also to a received log-likelihood ratio. We also propose a combined variable and check node architecture to realize the proposed algorithm with low complexity. The simulation results show that the proposed algorithm achieves up to 0.4 dB coding gain with low complexity compared to existing min-sum-based algorithms.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.995-1004
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• 2010

채널의 상태가 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음비를 추정하여, 보다 효율적으로 신호를 전송하는 것은 현대 통신 시스템에서 중요한 기술이다. 기존 NDA(Non-Data-Aided) SNR 추정 방법은 M진 APSK 또는 같은 고차원 신호의 SNR 추정 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 블록 단위 수신 신호의 영점 자기 상관과 decision feedback 신호의 자기 상관 및 상호 상관을 이용하는 SNR 추정 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 decision feedback 신호의 2차 모멘트인 영점 자기 상관을 이용하여 SNR을 추정하는 Type 1 방식과 4차 모멘트 성질을 갖고 있는 영점 자기 상관과 상호 상관을 이용한 Type 2 방식이다. 이 두가지 SNR 추정 방식은 OFDM 시스템에서 블록 단위 수신을 할 때, 신호의 상관 관계에 기반을 두고 있어 SNR 추정 방법의 실용적인 구현이 가능하게 하고, decision feedback 신호를 사용함으로써 QAM 신호에서도 종전의 SNR 추정 방식들보다 비교적 안정적인 추정 성능을 보인다. 또한, decision feedback 신호를 사용할 때 자기 상관과 상호 상관의 오차에 따른 SNR 추정 식을 수식적으로 유도한다. 그리고 Monte Carlo 시뮬레이션을 통해 제안한 SNR 추정 방법의 성능을 확인한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.601-606
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• 2006

복호 후 전달 협력 통신 프로토콜(DFP: Decode-and-Forward Cooperative Communication Protocol)은 하나의 안테나를 쓰는 사용자에게 물리적인 안테나의 증가 없이 다중 안테나 시스템의 강력한 장점을 얻을 수 있는 통신 방법이다. 지금까지는 신호 대 잡음 비율(SNR: Signal to Noise Ratio)이나 경로이득 크기의 루트를 취한 값들을 이용하여 중계 노드에서 복호한 데이터를 전달할지 안 할지를 결정하여 중계 노드에서 부정확한 검파가 되지 않도록 방지하였다. 본 논문에서는 기존의 DFP에서 사용되던 SNR을 대체할 수 있는 LLR(Log-Likelihood Ratio)를 이용하는 방법을 제안하였다. 여러 가지 많은 모의 실험을 통해 레일리 페이딩 환경과 AWGN환경에서 기준 값이나 중계 노드의 위치에 상관없이 LLR기반의 DFP가 SNR기반의 DFP보다 아주 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제29권5호
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• pp.607-613
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• 2007

Most signal-to-noise ratio (SNR) estimation techniques in digital communication channels derive the SNR estimates solely from samples of the received signal after the matched filter. They are based on symbol SNR and assume perfect synchronization and intersymbol interference (ISI)-free symbols. In severe channel distortion where ISI is significant, the performance of these estimators badly deteriorates. We propose an SNR estimator which can operate on data samples collected at the front-end of a receiver or at the input to the decision device. This will relax the restrictions over channel distortions and help extend the application of SNR estimators beyond system monitoring. The proposed estimator uses the characteristics of the second order moments of the additive white Gaussian noise digital communication channel and a linear predictor based on the modified-covariance algorithm in estimating the SNR value. The performance of the proposed technique is investigated and compared with other in-service SNR estimators in digital communication channels. The simulated performance is also compared to the Cram$\acute{e}$r-Rao bound as derived at the input of the decision circuit.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.50-57
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• 1994

In the non-destructive evaluation techniques using ultrasonic signal, backscattering noise from grain interface decreases the SNR of received signal. In this paper, SSP(split-spectrum processing) based on the constant FBR decomposition method has been applied to enhance the SNR. This algorithm helps to find optimal parameters of filter bank through a simple theory and has an advantage that reduce the signal processing time compared with the conventional constant bandwidth decomposition method. In this experiment, the 304 stainless steel sample is heat-treated and received ultrasonic signal is processed by SSP using the constand bandwidth decomposition method and the constand FBR decomposition method enhanced the SNR by 1.4 dB and reduced the required number of filters by 4 compared with the constant bandwidth decomposition method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2271-2272
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• 2008

Recently, LDPC codes received a lot of attention in 4G. LDPC codes perform good error correction at high SNR. But LDPC codes are complex design and not good at low SNR. At low SNR, convolution codes and turbo codes show more good performance than LDPC codes. The main subject presented in this study is that parallel encoding and decoding according to SNR. The system chooses convolution codes at low SNR and chooses LDPC codes at high SNR.