본 논문에서는 해상 무선 통신에서 선박의 흔들림으로 인한 신호의 편차문제를 해결하기 위한 새로운 접근방법을 제안하였고, 이를 위해 송신기는 육상에 있고, 수신기는 선박에 위치한 선박과 육상의 통신 시나리오를 가정하였다. 선박은 파도와 바람의 영향으로 인한 해양의 환경 때문에 안정적이지 못하고, 지속적으로 흔들리게 되는데, 이러한 선박의 흔들림은 선박에 위치한 안테나의 흔들림을 유발하여 신호의 수신을 불안정하게 만든다. 여기서, 우리는 신호가 높은 비트 에러율을 발생 수신기에서 상쇄되는 것을 예측할 수 있는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 MIMO기술을 사용하여 해결하였다. 본 논문에서 여러 송신 안테나를 사용하는 빔포밍 기술을 구현할 것을 제안하였으며, 제안 방법에 대한 기술의 구현은 강건한 해상 통신 네트워크를 구성할 수 있다.
기회적 빔포밍(OBF)은 채널이 거의 변하지 않는 환경에서도 기지국에서 랜덤 빔을 발생시켜서 인위적으로 다중 사용자 다이버시티 이득을 얻는 기법이며, 궤환 정보량도 순시 SNR 정보만을 필요로 한다. 이러한 이점에도 불구하고 수신단에서의 채널 추정 오류는 부정확한 순시 SNR의 원인이 된다. 특히 추정된 SNR에 의해 선택된 AMC 레벨이 실제 채널 용량보다 큰 전송율을 요구할 때는 패킷의 손실이 불가피 하다. 본 논문에서는 채널 추정 성능을 고려하여 계산한 보수적 인자를 이용해 추정된 SNR을 인위적으로 감소시킴으로써 성능 저하를 방지하는 보수적 링크 적응 방식을 제안한다. 제안된 보수적 인자는 실제 채널 SNR과 감소된 추정 SNR의 차이의 최대값의 분산을 최소화 하도록 계산된다. 이를 위해 실제 채널 SNR과 추정된 SNR의 차이의 통계량을 수학적으로 분석하였다. 실제 LS 추정기를 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과 채널 추정 오류가 있는 상황에서 제안된 방식이 추정 오류로 저하된 평균 수율 성능을 두 배 이상 향상시키고, 비례적 공정 스케줄러의 공평성 성능을 손상시키지 않음도 확인하였다.
Abstract- In distant-talking environments, speech recognition performance degrades significantly due to noise and reverberation. Recent work of Michael L. Selzer shows that in microphone array speech recognition, the word error rate can be significantly reduced by adapting the beamformer weights to generate a sequence of features which maximizes the likelihood of the correct hypothesis. In this approach, called Likelihood Maximizing Beamforming algorithm (Limabeam), one of the method to implement this Limabeam is an UnSupervised Limabeam(USL) that can improve recognition performance in any situation of environment. From our investigation for this USL, we could see that because the performance of optimization depends strongly on the transcription output of the first recognition step, the output become unstable and this may lead lower performance. In order to improve recognition performance of USL, some post-filter techniques can be employed to obtain more correct transcription output of the first step. In this work, as a post-filtering technique for first recognition step of USL, we propose to add a Wiener-Filter combined with Feature Weighted Malahanobis Distance to improve recognition performance. We also suggest an alternative way to implement Limabeam algorithm for Hidden Markov Network (HM-Net) speech recognizer for efficient implementation. Speech recognition experiments performed in real distant-talking environment confirm the efficacy of Limabeam algorithm in HM-Net speech recognition system and also confirm the improved performance by the proposed method.
이 논문에서는 적응 배열 안테나를 갖는 MC-CDMA를 위한 적응 빔 형성 알고리듬을 제안한다. 다중경로 페이딩에 robust하고 간단히 단일 탭 등화기를 사용하여 고속 데이터 전송에 적합한 것으로 알려진 MC-CDMA 시스템의 수신단에 안테나 배열을 사용함으로서 그 성능을 크게 개선할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제안된 MC-CDMA 시스템의 적응 빔 형성 알고리듬은 원하는 사용자의 파이롯 심벌(기준신호)과 수신된 파이롯 신호의 오차를 주파수 영역에서 계산하고, 그 주파수 영역 오차신호를 시간영역 오차 신호로 변환한 후, MSE가 최소가 되는 방향으로 적응 빔 형성기의 계수를 갱신하므로서 유도된다. 모의 실험과 해석적 방법을 통하여 MC-CDMA 시스템에 제안된 적응 빔 형성기법을 적용할 경우 수렴특성과 성능개선 효과를 확인한다.
본 논문에서는 원형 등간격 어레이를 갖는 이동 릴레이를 위한 셀 탐색과 입사각 동시 추정기법을 제안한다. 제안된 셀 탐색과 입사각의 동시 추정기법은 인접 기지국에서 이동 릴레이로 수신되는 신호간에 심볼 타이밍 옵셋이 존재하는 경우에도 강건한 특성을 갖고, 셀 탐색과 입사각을 각각 독립적으로 추정하는 경우에 비하여 계산량과 수행시간을 감소시킬 수 있다. 제안된 동시 추정기법의 성능을 Mobile WiMAX 환경 하에서 모의실험을 통하여 검증한다.
본 논문에서는 등간격 선형 배열 센서에서 초점빔형성을 이용한 근접장 거리 추정 시에 방위각 오차의 영향을 극복하기 위하여, 거리 방향 탐색 시에 일정 범위 안의 방위각 오차를 보정하여 추정 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 방위각 오차는 탐색 거리가 주어졌을 때 경사법을 기반으로 빔형성기 출력값이 최대가 되도록 보정하게 된다. 모의실험 결과를 통해, 제안된 기법이 주엽의 폭보다 작은 방위각 오차를 보정하여 거리 추정 오차를 방위각 오차가 없는 경우와 같은 수준으로 감소시킬 수 있음을 확인하였다.
코드분할다중접속(CDMA)시스템의 역방향에서 사용할 수 있는 스마트안테나의 새로운 빔 형성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 적응 빔 형성을 위하여 Least Mean Square 알고리듬과 Conjugate Gradient 알고리듬을 직렬 연결한 것으로 차선의 웨이트벡터를 생성한다. 웨이트벡터의 갱신은 원하는 사용자 신호의 전력이 다른 신호 즉 간섭신호들의 전력보다 훨씬 크다는 가정 하에 수신기의 PN 상관기에 의한 역확산의 뒷단인 심벌 계층에서 이루어진다. 제안된 알고리듬은 웨이트 갱신을 위한 한 번의 과정에서 안테나 숫자의 다섯 배에 해당하는 O(5N)의 낮은 계산량을 요구한다. 제안된 알고리듬의 웨이트벡터가 평형상태에 도달했을 때의 출력 신호대간섭잡음비(SINR)가 수식으로 표현되었고 제안된 알고리듬에 의한 스마트안테나가 한 개의 안테나로 구성된 재래의 시스템보다 출력 SINR을 월등히 향상시키는 것이 모의실험에 의해 입증되었다. CGM-LMS 접목 알고리듬의 과도 상태에서의 웨이트벡터 수렴특성이 CGM 이나 LMS 알고리듬의 과도상태 수렴특성보다 우수하다는 것이 역시 모의실험에서 보여 졌고 빔 형성기 입력 신호대잡음비가 변화할 때의 BER 특성이 설명되었다.
본 논문에서는 예인선배열에 수신되는 자함 소음을 제거하기 위한 소음 제거 기법을 제안한다. 자함 위치에 강인한 소음 기준 신호를 얻기 위하여 선배열의 일부 음향센서로 별도의 조향 빔을 형성한다. 이를 활용하여 Normalized Least Mean Square(NLMS) 적응 필터 기반의 주파수 영역 소음 제거 기법을 적용하였다. 생성한 기준신호와 입력 신호의 상관도를 이용하여 자함 소음 발생 방위를 산출하였으며, 해당 소음 방위로 입사된 소음의 빔패턴을 산출하였다. 소음 빔패턴을 이용해 자함 소음 준위를 추정하여 제거된 소음 성분이 추정 소음 준위를 초과하지 않도록 필터 갱신 여부를 결정함으로써 소음 제거 과정에서 표적신호가 소실되지 않도록 하였다. 모의신호를 이용한 실험을 통하여 동일한 방향에서 자함 기준 신호를 획득할 때 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 자함 방위가 약 40 % 벗어나더라도 자함 소음 제거 성능이 유지됨을 확인하였으며, 자함 소음과 표적 소음의 주파수가 동일하게 수신될 경우에도 기존 기법과 달리 표적 신호를 탐지 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
적응형 송신 빔 성형 방식에서 순방향 채널 정보의 전달은 시스템 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 다양한 귀환 채널 정보의 오류에 따른 시스템의 성능 연구는 귀환 채널 설계 및 귀환 정보의 정확한 전달을 위한 전송 기술 연구를 위해 요구된다. 이 논문에서는 이동국의 수신 신호 대 간섭과 잡음비 (SINR)를 최대화하는 적응형 빔성형 방식을 적용한 CDMA 시스템을 구성하구 송신 안테나 수 및 귀환 지연에 따른 시스템 성능을 연구한다. 특히 채널의 공간 상관 및 시간 상관 특성에 따라 귀환 지연이 여러 개의 송신 안테나를 갖는 적응형 송신 빔 성형시스템의 성능에 미치는 영향을 주파수 비선택적 페이딩 채널 및 다중경로 페이딩 채널에서 모의 실험을 통해 연구한다. 모의 실험 결과는 시스템 성능이 각 안테나 신호가 겪는 페이딩 채널의 통계적 특성이 공간적으로 서로 독립적일 때 안테나 수가 증가할수록 귀환 지연에 더욱 크게 영향을 받는 것을 보여준다. 각 안테나 신호가 겪는 페이딩 채널의 공간 상관 특성이 매우 높을 경우, 다중 경로 페이딩 환경에서는 귀환 지연에 의한 성능 저하는 약 0.1dB 이하로 매우 적음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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