본 논문에서는 성층화된 천해 음향도파관 환경에서 빔-시간 강도 패턴을 이용한 음원 거리추정 기법인 배열 불변성 이론에 대한 성능을 분석하였다. 기존의 수중음원 위치추적 방법으로 잘 알려진 정합장 처리, 음향도파관 불변성 추정법 등에 비해 계산량을 절감 할 수 있고, 배열 이득을 충분히 활용할 수 있는 이점을 가진다. 또한, 기타 간섭 신호원의 영향을 크게 받지 않는 상황에서는 수중 환경에 대한 자세한 사전정보가 요구되지 않는다. 기존의 수중 음원 위치 추정법들에 비해 간단하고 순간적인 음원의 거리 추정이 가능한 배열 불변성 방법의 성능을 분석하기 위해 모의 음파 전달 음장을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 광대역을 가지는 수중 충격성 음원에 대하여 SNR 에 따른 거리 추정 결과를 나타내었고 고주파 신호의 다중경로 전파 현상을 억제시키기 위해 공간 스무딩 기법을 적용하였다. 거리추정 성능을 분석한 결과, SNR 10dB의 환경에서 20% 내의 오차율을 보였다.
이동 통신 시스템에서 이동체의 속도 추정은 수신신호의 최대 도플러 주파수를 찾는 과정이다. 하지만 실제적인 이동 통신 환경에서 이동체의 속도 추정은 부가된 잡음의 영향으로 많은 왜곡을 가지게 된다. 본 논문에서는 이동 통신 환경에서 최대 도플러 주파수 추정 시 부가 잡음의 영향을 억제하기 위한 결정 궤환 적응형 대역 제한(Decision Feedback Doppler Adaptive Band-Limit : DF-DABL) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 잡음의 2차 통계 특성을 대역 제한 방법을 통하여 신호의 특성과 일치하게 함으로서 부가된 잡음의 영향을 효과적으로 제거한다. 특히 제안된 방법에서는 신호대잡음비 (SNR)와 같은 추가 채널 정보를 필요로 하지 않는다.
본 논문에서는 시간-주파수 영역에서의 이산 마스킹을 이용하여 잡음환경 음성의 음성 명료도를 높이는 방법에 대해 다루고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역의 신호를 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이러한 이산 마스크를 추정하기 위해서는 각 시간-주파수 영역에서 신호 대 잡음 비를 추정하여 문턱값과 비교해야 하는데, 본 논문에서는 학습 기반의 신호 대 잡음 비 추정방법을 사용하여 문턱값과 비교하여 이산 마스크를 추정한다. 신호 대 잡음 비와 비교하기 위한 문턱값은 모든 주파수 대역에 대해 동일한 값을 이용하는 고정 문턱값 외에도 주파수 대역에 따라 학습 데이터의 분포로부터 최적의 값을 사용하는 최적 문턱값을 제안한다. 제안된 이산 마스크 추정 방법은 잡음 환경 데이터에 적용한 후, 피험자에게 들려주어 음성 명료도를 측정한다.
Space-Time Block Code(STBC)는 수신기에서 간단한 선형 복호화 과정만으로 다이버시티 이득을 얻을 수 있고 STBC의 간섭 제거(Interference Cancellation) 기술은 동일 채널 사용자의 간섭 신호 존재시 무선 시스템의 용량 및 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 다중 사용자 환경에서 STBC를 이용하는 시스템의 간섭 제거 기술들(Minimum Mean-Squared Error(MMSE)과 Zero-Forcing(ZF))은 여러 문헌에서 제안되었고 수신기에서 다중 사용자의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있다고 가정한 상태에서 간섭 제거 기술들의 성능이 분석되었다. 그러나 실제로는 수신기에서 다중 사용자의 채널 상태 정보를 정확하게 알 수 없다. 따라서 수신기에서 다중 사용자의 채널 추정 기법은 필수적이고 특히 MMSE 간섭 제거 알고리즘을 사용하기 위해서는 SNR 추정 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 훈련 프레임을 이용하여 STBC 기법으로 전송하는 동일 채널 사용자의 채널 상태 정보 및 SNR 추정 방법을 제안하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여, 제안된 채널 상태 및 SNR 추정 기법을 MMSE와 ZF 간섭 제거 알고리즘에 적용하여 간섭 제거 기술들의 성능을 비교 평가하였다.
잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위해서는 서로 다른 잡음환경으로 인한 mismatch를 줄이는 것이 중요하다. 이를 위해 계산이 간단하고 잡음환경에서 비교적 우수한 성능을 내고 있는 스펙트럼 차감법이 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법을 적용하기 위한 잡음 스펙트럼 추정방법으로 히스토그램 처리방법을 도입한다. 히스토그램 처리방법은 음성이 아닌 구간의 검출이 필요없으며 시간에 따라 변화하는 시변잡음에도 적용 가능한 장점이 있다. 그러나 히스토그램 처리방법으로 신뢰도 높은 잡음 스펙트럼의 평균값을 추정하더라도 스펙트럼 차감법을 적용했을 때의 잔여 잡음의 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 잡음추정 과정에 사용되었던 히스토그램의 분포특성을 고려한 새로운 over-estimation 적용방식을 제안한다. 제안된 방식은 측정된 잡음의 분포에 따라 적응적으로 over-estimation의 정도를 결정함으로써 SNR 변화에 따른 영향이 적은 장점이 있다. 자동차 소음 환경에서의 화자독립 고립단어 인식실험 결과, 기존의 over-estimation factor를 적용한 경우보다 제안된 방식의 인식성능이 개선되었다.
본 논문에서는 고속의 적웅 지각 필터에서 잡음 과추정으로 인해서 발생하는 불필요한 반복 계산 및 결과 신호의 SNR 성능 저하를 개선시키는 방법을 제안한다. 적응 지각 필터를 고속연산이 가능하도록 개선하는 과정에서 시간적인 측면에서는 많은 성능의 개선이 있었지만 음질 개선 과정에서 과추정된 잡음의 적용에 의한 성능 저하가 발생하였다. 제안하는 시스템에서는 적웅 지각 필터의 임계값을 조정하고, 임계값이외에 발생하는 잡음 과추정에 대해서 실험적으로 필터 반복 연산량 제한을 통해 향상된 결과를 얻었다. 이 시스템에서 필터 반복 연산량은 입력 구간의 신호에 따라 적응적으로 제한된다. 제안된 알고리즘의 개선 확인을 위해서 감소된 반복 연산량과 SNR 개선량을 측정하여 기존의 방법과 비교하였다.
본 논문에서는 IEEE802.11a에서 STBC를 이용하는 시스템에 적합한 채널 추정 기법을 제안하였다. 일반적으로 STTC를 이용하는 OFDM 시스템에 대해 강인한 채널 추정기법이 제안된 바 있으나, 이 방법은 상당한 계산량을 요구한다. 따라서 이 논문에서는 Curve Fitting을 이용하는 채널 추정 기법으로 계산량을 줄이고 채널 추적 성능을 향상시키기 위한 방법이다. 제안된 방법으로 지연확산 도플러 주파수등 여러 그룹의 크기와 수에 따른 성능을 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 비교분석하였다. 실험결과 도플러 주파수 편이는 주파수 옵셋과 동일한 영향을 미친다는 사실을 확인하였고, 채널추정 성능이 기존방법보다 0.9dB의 SNR 개선을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.
이동통신이 발전해 감으로써 사용자들은 점점 더 높은 데이터율과 신뢰성이 높은 통신 시스템을 요구하고 있다. 최근에는 이러한 사용자 요구에 부합하기 위해 MIMO(Multiple Input Multiple Out)와 OFDM(Orthogonal Frequency Division multiplexing)의 장점을 모두 활용하는 MIMO-OFDM에 기반을 둔 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있다. 또한, 빠른 무선 채널 환경에 대응하여 높은 전송률 및 양질의 데이터를 만족하기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 변조, 코딩, 부 반송 파수 및 파워 할당을 달리하는 시스템 등이 결합되고 있다. 이러한 피드백 기반 시스템은 얼마나 정확히 채널에 대한 상태 정보(CSI : Channel State Information)를 지연 없이 송신기에 전달하느냐에 따라서 시스템 전체 성능이 향상 될 수 있고 저하될 수 있다. 본 논문에서는 송 수신단에서 서로 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하여 채널 추정과정 없이 정확한 SNR (신호 대 잡음비: Signal to Noise Ratio) 추정이 가능한 알고리즘을 제안하고 기존의 프리앰블 기반 SNR 추정 알고리즘들과 여러 가지 평가방법을 통해 성능을 비교 분석하였다. 또한, IEEE 802.11n 시스템에서 각 알고리즘에 의해 추정된 SNR을 피드백 기반으로 AMC를 적용해보았다. 여러 채널에서 각 알고리즘의 성능을 분석 해 본 결과, 제안된 알고리즘 기반으로 AMC 기법을 적용하였을 때 모든 채널에 대해서 가장 높은 전송률을 보임을 확인하였다.
CDMA 시스템에서는 일반적으로 파일럿채널이 존재하며 이를 이용하여 채널추정을 한다. 그러나 CDMA 시스템이 고속전송을 위해 광대역을 사용하면서 한 칩(chip)의 크기가 작아지게 되었고 이에 따라 다경로 분해능력이 커지게 됨에 따라 수신 다이버시티 경로수가 증가하게 되었다. 수신 경로수의 증가에 따라, 주어진 전체 신호대잡음비에서, 이전보다 각 경로의 수신전력은 미약해지고 파일럿만으로는 정확한 채널추정이 힘들어졌다. 파일럿의 에너지가 충분치 않을 경우, 보다 정확한 채널추정을 위해서 파일럿뿐만 아니라 데이터를 사용하는, 결정지향 채널추정방법을 사용할 수 있으나 결정지향 채널추정방법에서는 결정오류의 발생으로 인해 시스템의 성능을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 CDMA 시스템을 위해서, 파일럿채널과 함께 데이터채널을 같이 이용하여 채널추정을 할 때의 최적의 채널추정방법을 제안한다. 제안된 방법은 신호대잡음비와 심벌오류확률을 이용하여 파일럿채널과 데이터채널의 채널추정값을 최적의 비로 결합하여 사용한다. 실험결과에서, 제안된 방법은 파일럿채널만으로 충분한 성능을 얻지 못하는 경우에도 잘 동작한다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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