최근 무선트래픽 수요가 폭발적으로 증가하면서 셀룰라 무선망에서 이를 효율적으로 지원하기 위한 스몰셀 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문은 스몰셀 구현의 가장 큰 걸림돌인 다중셀 간섭을 효율적으로 해결하기 위한 간섭상쇄 기법에 대해 연구하였다. 각 사용자의 메시지가 기지국 혹은 릴레이를 통하여 전달되는 경우, 무선채널의 시변특성을 이용한 간섭상쇄 기법을 제안하였다. Amplify-and-forward (AF) 에 기반한 기존 접근방식은 잡음증폭 특성으로 인하여 신호대잡음비가 낮은 영역에서는 심한 성능열화를 보였다. 본 논문은 최근 개발된 compute-and-forward (CF) 에 기반한 간섭상쇄를 제안하여 이러한 문제를 해결하고 신호대잡음비가 작은 영역에서 전송율을 크게 개선하였다.
본 논문에서는 백색 가우스 잡음 Co-channel 간섭이 존재하는 채널에서의 2진 펄스 진폭변조 통신 시스템에서 주기적으로 삽입되는 프레임 동기 문제를 다루었다. Co-channel 간섭이 존재함으로서 발생되는 Correlation Rule의 성능 저하를 보이고 백색 가우스 잡음과 Co-channel 간섭이 존재하는 채널에서의 최대 프레임 동기 공식을 유도하였다. 최대 추정 동기 공식은 신호 에너지에 있어 Correlation Rule 보다 약 1dB 정도의 성능 향상을 보였다. 특히, 신호대잡음비가 0dB 이상일 경우 최대 추정 동기 공식은 최대 2dB 정도의 성능향상을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4930-4951
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2018
The deep learning based speech enhancement has shown considerable success. However, it still suffers performance degradation under mismatch conditions. In this paper, an adaptation method is proposed to improve the performance under noise mismatch conditions. Firstly, we advise a noise aware training by supplying identity vectors (i-vectors) as parallel input features to adapt deep neural network (DNN) acoustic models with the target noise. Secondly, given a small amount of adaptation data, the noise-dependent DNN is obtained by using $L_2$ regularization from a noise-independent DNN, and forcing the estimated masks to be close to the unadapted condition. Finally, experiments were carried out on different noise and SNR conditions, and the proposed method has achieved significantly 0.1%-9.6% benefits of STOI, and provided consistent improvement in PESQ and segSNR against the baseline systems.
본 논문에서는 인지무선통신에서 중요한 기술 중 하나인 스펙트럼 센싱의 Hidden node의 문제나 셀룰라 시스템에서 셀 경계에서 CPE(Customer Premises equipments)의 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)로 인한 센싱 성능 저하를 해결하기 위해 CPE들의 협력 릴레이 기법을 사용한 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 검출확률 성능을 분석한다. 송신단과 수신단 사이의 릴레이(Relay) 적용된 협력 스펙트럼 센싱은 가상의 공간 다이버시티이득(Spatial Diversity Gain)을 얻을 수 있어 센싱 성능이 향상된다. 협력 통신 기법 중 다중안테나를 적용한 AF(Amplify and Forward) 고정형 중계기를 사용하여 다이버시티이득을 얻는 시스템 모델을 제안하고, 검출 성능 향상을 분석한다.
본 논문에서는 대역폭 효율의 향상을 위해 상관 부호에 따른 FM시스템올 설계한다. 상판 부호화된 신호는 연속 위상과 정진폭 특성으로 전력 효율이 높다. 하지만 이 신호는 최소 유콜리언 거리(${d^2}_{mm}$)가 작기 때분에 신호대 잡음비(SNR)의 손실과 수신 성능(BER)의 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 수신 성능의 향상을 위하여 상관 부호화에 따른 수정된 최대 근사 추정을 작용한다. 최대 근사 추정은 사용된 채널에서 bit-by-bit 검파에 비하여 수산 오율을 향상시킨다. 결정 궤환을 적용하지 않은 경우, 최대 근사 추정은 bit by bit 겁파에 비해 약 2dB의 수신 성능이 향상되었다. 결정 궤환을 적용한 경우, 최대 근사 추정은 bit-by bit 검파에 비해 약 4dB의 수신 성능이 향상되었다. 특히 안정된 채널보다 채널이 열악할수록 최대 근사 추정과 결정 궤환의 성능이 우수하다.
광대역 통신을 위한 비동기 (noncoherent) 수신기인 CMSA (codeword matching and signal aggregation) 방식을 이용한 BCM (block coded modulation) 방식은 TR (transmitted reference) 방식보다 에너지 효율적인 방식으로 알려져 있다. 그러나, 프레임간 간섭/심볼간 간섭 (IFI/ISI : interframe interference/inter symbol interference)가 존재하는 채널 환경에서는 신호대 잡음비 (SNR : signal to noise ratio)가 증가하더라도, 수신 신호의 전력이 증가하는 것과 동시에 인접한 코드간의 간섭의 증가로 인하여 비트오율 (BER : bit error rate) 등과 같은 성능향상이 제한적으로 이루어진다. 제안하는 방식은 BCM의 부호 정합 (code matching) 대신에 TR 신호를 기반으로 블록 부호화된 기준틀 (block coded template)을 구성한 후, 수신신호에 상관기 (correlator)를 통과하여 송신신호를 추정하는 방식이다. 모의실험을 통하여 제안하는 방식이 BCM보다 우수한 성능을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 IEEE 802.15.4a 시스템에 적합한 직렬 검색 비동기 상호 상관(serial search non-coherent correlator)을 이용한 두 단계(two-stage) 방식의 동기 방식(synchronization scheme)을 제안한다. 제안된 방식에서는 다중펄스 신호를 사용하여 단일펄스 신호를 이용하는 기존 방식보다 동기성능을 개선하였고, 적응 임계값(adaptive threshold) 기법을 적용하여 고정 임계값(fixed threshold)을 사용함으로써 생기는 낮은 SNR에서의 성능 열화를 보상하였다. 제안된 기법은 IEEE 802.15.4a 채널 모델에서 기존의 기법과 비교하여 약 0.2~0.3우수한 검출 확률(Detection Probability)을 보였다.
본 논문에서는 인지무선통신에서 중요한 기술 중 하나인 스펙트럼 센싱의 Hidden node의 문제나 셀룰라 시스템에서 셀 경계에서 CPE(Customer-Primise equipments)의 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)로 인한 센싱 성능 저하를 해결하기 위해 CPE들의 협력릴레이 기법을 사용한 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 검출확률 성능을 분석한다. 송신단과 수신단 사이의 릴레이(Relay) 적용된 협력 스펙트럼 센싱은 가상의 공간 다이버시티이득(Spatial Diversity Gain)을 얻을 수 있어 센싱 성능이 향상된다. 협력 통신 기법 중 AF(Amplify and Forward)와 DF(Decoded and Forward)방식이 대표적이다. 따라서 이 두가지 협력통신 기법을 적용하여 협력스펙트럼 센싱의 검출확률의 성능을 비교하고 분석한다.
데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 열화가 발생하고 있으며, 이러한 열화의 주된 원인은 잡음이다. 따라서 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여 웨이브렛을 이용한 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 AWGN 환경에서 잡음을 제거하기 위한 가장 일반적인 연구 동향은 threshold에 기초한 방법들이다. 그러나 이러한 방법은 잡음에 대한 통계적인 특징만을 고려함에 따라 복원된 신호는 여전히 많은 잡음들을 포함한다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛 상세계수의 누적을 통한 새로운 신호 복원 방법을 제시하여, 신호의 edge 성분에 대한 복원과 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
본 논문에서는 비동기 MC-CDMA 상향 링크 시스템의 주파수 옵셋의 영향을 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널에 대하여 분석하였다. 분석을 위하여 모든 사용자의 주파수 옵셋(FO: frequency offset)을 확률 변수들로 가정하였으며 원하는 사용자에 대한 주파수 옵셋 추정과 그 보상이 이루어짐을 가정하였다. 따라서 원하는 사용자의 경우 잔류 주파수 옵셋(residual frequency offset)이 존재하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잔류 주파수 옵셋의 평균 오류율(BER: bit error rate)에 대한 영향을 분석한다. 우선 의사 분석적 기법(Semi-analytical method)으로 평균 오류율을 유도하고 근사화를 통하여 평균 오류율 성능을 받혀진 형태로 유도하였다. 이에 더하여 잔류 주파수 옵셋에 의해 야기되는 SNR(signal to noise ratio) 감쇄를 조사하였다. 유도된 결과를 통하여 원하는 사용자의 주파수 옵셋 추정 오류가 정규화된 값으로 0.1보다 작은 경우에는 시스템 성능 저하정도가 적음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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