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.
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.
적응 변조(Adaptive Modulation: AM) 방식은 시간적으로 공간적으로 바뀌는 채널의 상태에 적합한 변조 방식을 적응적으로 할당함으로써, 시스템의 효율을 높이는 중요한 통신 방식이다. 고정 변조 방식은 시간에 따라 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)가 변하는 채널에서 BER(Bit Error Rate) 성능이 변한다. 하지만 적응변조 방식은 모든 채널 상태의 SNR에 대하여 일정한 평균 BER 성능을 유지하므로 채널의 상태가 수시로 변하는 통신 환경에서 시스템의 성능을 확보한다. 이를 위해서 무엇보다도 정확하고, 빠르게 신호 대 잡음비를 추정할 수 있는 간단한 SNR 추정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 적응 변조를 위하여 SNR 추정 성능이 적응 변조 시스템에 미치는 영향을 평균 BER과 평균 데이터 처리율(throughput)을 통하여 분석한다. 또한, 본 논문에서는 decision feedback 신호의 자기 상관 기반의 SNR 추정 방법 및 기존의 SNR 추정 방법들을 적응 변조시스템에 적용하여 각 변조 레벨 변환 점에서 SNR 추정 성능에 따라 결정되는 적응 변조 시스템의 성능 변화를 확인한다. Decision feedback 신호의 자기 상관 기반 SNR 추정 방법은 M-QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 신호에서도 비교적 안정적인 추정 성능을 보이기 때문에 적응 변조 시스템에서 다른 SNR 추정 방법들에 비해 변조 레벨 변환 점에서 성능 열화를 줄인다.
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 묵읍구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 음성신호는 MBE(Multi-Band Excitation) 발성 모델에 따라 유 무성음으로 구분할 수 있다. 그리고 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다. 제안하는 방식은 연속음성신호를 IMBE (Improved Multi-Band Exciation) 보코더를 이용해 유 무성음 대역으로 구분하고, 각각 대역의 에너지 정보를 아용하여 단구간 음성신호의 SNR을 계산한다. 전체 음성구간의 SNR은 단구간 SNR의 평균값을 통해 추정한다.
본 논문에서는 ISDB-T (Integrated Services Digital Broadcasting-Terrestrial) 시스템을 기반으로 한 동기 방식의 OFDM 시스템에서 방송 시스템에서 중요한 지표가 되는 SNR (Signal to Noise Ratio) 추정기를 구현하고자 한다. 다양한 SNR 추정 방법 중 복잡도가 적어 ASIC 설계에 적합한 MSE (Mean Square Error) 알고리즘을 사용하여 ISDB-T 시스템의 OFDM 세그먼트를 구성하고 있는 요소 중 방송 정보 데이터를 사용하여 SNR을 추정하는 방법과 분산 파일럿 신호를 사용하여 SNR을 추정하는 방법을 각각 RTL(Register Transfer Level)로 구현하였다. 두 방법을 이상적인 채널인 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널뿐만 아니라 SFN(Single Frequency Network) 채널 및 주파수 선택적 페이딩 채널과 같이 왜곡된 채널에서 모의실험을 통해 성능을 비교하고 RTL 구현을 통해 복잡도를 비교하여 분산 파일럿 신호를 사용하여 SNR을 추정하는 방법의 성능과 구현의 용이함을 보였다.
본 논문에서는 극심한 가산 잡음에 의해 손상된 음성 신호를 스펙트럼 차감법으로 개선할 때, 잡음 스펙트럼 추정을 위한 무음 구간 추정 방법을 제안한다. 스펙트럼 차감법은 잡음을 효과적으로 제거한다고 알려져 있으나, SNR 0 dB 이하의 잡음 환경에서는 무음 구간의 검출이 힘들어 잡음 스펙트럼 추정치의 정확도가 저하된다. 일반화 스펙트럼 차감법의 과차감(oversubtraction)과 잡음 스펙트럼 추정을 반복하여 얻은 무음 구간은 SNR -10 dB~ 0 dB의 낮은 SNR에서도 비교적 정확하며, 프레임 에너지를 이용한 무음 검출 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.
잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.
본 논문은 위성 통신 시스템에서 심볼율에 대한 사전 지식 없이 다양한 심볼율에 대한 심볼율 추정 방법과BPSK, QPSK, 8PSK 신호를 구분하기 위한 간단화된 변조 방식 구분법을 제안했다. 심볼율을 추정하기 위해 신호의 스펙트럼을 추정하기 위한 슬라이딩 FFT와 단순 moving average를 사용하였고, 슬라이딩 윈도우와 decimation, Low pass filter (LPF) 블록을 이용하여 정확한 심볼율을 추정하였다. 기존의 변조 방식 구분법은 test statistics로써 SNR값을 사용하지만 수신기는 통신 시작시에 변조 방식을 알지 못하기 때문에 SNR 값을 추정할 수 없는 문제와 log, cosh과 같은 비선형 함수를 사용하는 기존의 변조 방식 구분법이 비트 resolution이 높은 문제가 있기 때문에 기존의 변조 방식 구분법에 간단화된 고정된 SNR 방법을 제안하였다. 심볼율 추정과 변조 방식 구분법의 성능은 Monte Carlo 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 보여주었고, 심볼율 추정이 낮은 SNR에서도 좋은 성능을 나타내는 것을 볼 수 있었고, 변조 방식 구분법을 간단화 하였지만 기존의 방법과 비교해서 비슷한 성능을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 이동 기지국 채널 환경에 적용될 수 있는 이동 기지국 Cell ID 검출 및 신호대잡음비 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 Cell ID 추정 알고리즘은, 부공간(Subspace)을 이용하여 이동 셀 내에서 사용 중인 Cell ID를 추정하는 알고리즘이다. 제안된 이동기지국 SNR 추정 알고리즘은 고유값과 잡음 부공간 수를 이용하여 SNR을 추정하는 알고리즘이다. 모의실험을 통하여 기존의 상관계수를 이용한 방법들과 제안된 알고리즘들을 비교한 결과 Cell ID 검출 및 신호대잡음비 추정 성능이 매우 우수함이 입증하였고, 배경 잡음 및 간섭 신호로 인한 열악한 고속 채널환경에서 제안된 알고리즘이 적합함을 보였다.
고해상도 신호처리의 기본적인 문제는, 관찰 데이터의 개수가 작고 신호 대 잡음비(SNR)가 낮아서, 푸리에 분석기법에 의해 주기신호가 분해되지 않는 경우에, 신호의 파라미터를 추정하는 것이라 할 수 있다. 주기신호의 주파수 추정 문제에서는 일반적으로 주기신호의 개수를 알고 있다고 가정하는데, 주기신호의 개수가 사전에 알려져 있지 않은 경우, 주파수 추정은 결국 주기신호의 개수결정문제가 되어, EVD나 SVD를 이용한 개수 결정방법이 활발히 연구되어 왔다. 고해상도 신호처리에서는 EVD나 SVD의 비선형 특성 상임게치 신호 대 잡음비가 존재하며 이 SNR보다 낮은 경우 심각한 왜곡현상을 보이게 되어, 주파수 추정 또는 주기신호의 개수결정에 큰 오차를 보이게 된다. 주기신호의 개수를 사전에 알고 있는 경우, 임게치 SNR를 낮추려는 노력으로는 overdetermined over-ranked structured correlation matrix의 rank reduction과 averaging을 이용한 신호 향상방법(signal enhancement)이 연구되어 왔다. 그러나 사전에 주기신호의 개수를 알아야만 하는 결점이 있고, 잡음이 백색이여야 하는 제약이 있었다. 일반적으로 환경 잡음은 유색이고, 주기신호의 개수를 사전에 모르는 경우이므로, 낮은 SNR에서의 주파수 추정문제는 유색잡음을 고려한 신호향상으로 임게치 SNR을 낮추고 주기신호의 개수를 결정한 후 주파수 추정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 광대협 유색잡음에서의 신호향상과 그 과정 중 중 주기신호의 개수를 결정하는 알고리즘ㅇ르 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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