단거리와 달리 장거리 수중 음향 통신에서는 전파 손실을 최소화하기 위해 저주파 신호와 심해 음파 채널을 사용한다. 이 경우 대역 확산과 같은 은밀 통신 기법을 이용하더라도 통신 사실을 숨기기 어려우며, 통신 신호가 탐지 신호처럼 작용하므로 감청기에 수중 운동체의 존재가 노출될 수 있다. 수중 운동체의 경우 은밀성 유지가 매우 중요하므로, 감청기가 통신 신호를 이용하여 아군 수중 운동체를 탐지할 가능성을 반드시 고려해야 한다. 본 논문에서는 수중 운동체의 피탐지 성능 분석을 위한 장거리 수중 음향 통신 환경을 모델링하고, 피탐지 성능 분석을 위한 관심영역 설정 방법과 평가 척도를 제안하였다. 전산 모의 실험을 통해 파라미터를 산출하고, 관심영역에서 피탐지 확률 분석 및 피탐지 성능 분석을 수행하였다. 분석 결과는 제안된 수중 운동체의 피탐지 성능 분석 방법이 장거리 수중 통신 장비의 운용에 있어 중요한 역할을 할 수 있음을 보였다.
A large number of wire rope has been used in various inderstiries as Cranes and Elevators from expanding the scale of the industrial market. But now, the management of wire rope is used as manually operated by rope replacement from over time or after the accident.It is caused to major accidents as well as economic losses and personal injury. Therefore its time to need periodic fault diagnosis of wire rope or supply of real-time monitoring system. Currently, there are several methods has been reported for fault diagnosis method of the wire rope, to find out the feature point from extracting method is becoming more common compared to time wave and model-based system. This method has implemented a deterministic modeling like the observer and neural network through considering the state of the system as a deterministic signal. However, the out-put of real system has probability characteristics, and if it is used as a current method on this system, the performance will be decreased at the real time. And if the random noise is occurred from unstable measure/experiment environment in wire rope system, diagnostic criterion becomes unclear and accuracy of diagnosis becomes blurred. Thus, more sophisticated techniques are required rather than deterministic fault diagnosis algorithm. In this paper, we developed the fault diagnosis of the wire rope using probability density estimation techniques algorithm. At first, The steady-state wire rope fault signal detection is defined as the probability model through probability distribution estimate. Wire rope defects signal is detected by a hall sensor in real-time, it is estimated by proposed probability estimation algorithm. we judge whether wire rope has defection or not using the error value from comparing two probability distribution.
본 논문에서는 차량용 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더의 도플러 주파수와 아날로그-디지털 변환기 비트 수에 따른 탐지 성능 분석 및 신호처리부 개발을 진행하고자 한다. 성능 평가를 위한 FMCW 레이더의 시스템 모델은 송신부와 수신부로 구성되어 있으며 채널은 가우시안 잡음 환경을 사용한다. 이론과 시뮬레이션을 통해서 시스템 모델을 검증한다. 수신부에서는 수신 신호와 기준 신호사이의 부정합으로 인한 주파수 오차가 발생하게 된다. 75cm의 분해능를 갖는 FMCW 레이더에서 도플러 주파수가 약 38KHz이하인 경우 탐지 성능의 열화가 발생하지 않음을 알 수 있다. 아날로그-디지털 변환기 비트에 따른 탐지 성능은 6비트가 최소의 비트로 결정될 수 있음을 알 수 있다. 그리고 FPGA를 이용하여 디지털 송신 파형 발생기를 위한 집적 디지털 신디사이저(Direct Digital Synthesis) 칩을 기반한 FMCW 레이더 신호처리부를 설계 및 구현을 진행한다.
본 연구는 100kHz의 대역폭에서 SNR이 0dB 정도인 미소신호의 존재유무를 판단하기 위한 임계치 결정방법에 대하여 기술한 것이다. 검출방법은 니만-피어슨등의 전통적인 방법에 비해서 미소신호에 적합한 LOD방법을 적용한 것이다. 검출의 대상신호는 데이터전송이나 모르스부호 전소에 사용되는 OOK변조신호이고, 잡음은 전송로에서 일반적으로 존재하는 라프라시안형의 비가우시안형을 대상으로 하였다. 실험결과, 오판확률을 임의의 값으로 고정시키고, 한 점의 임계를 취한 경우에서의 검출확률과 두 점의 구간임계점을 상호, 비교한 결과 후자의 검출방법이 현저히 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 VLC (Visible Light Communication)의 새로운 응용 분야인 IoT 도어락 시스템을 위한 신호검출 방법을 제안한다. 보안성에 대한 이슈로 새로운 기술에 대한 수요가 있는 도어락 시스템에 VLC를 적용하기 위해서 극복해야 되는 사용자 인식을 위한 신호 검출 기법에 대해 설명한다. 이 시스템은 기존 인프라를 사용하여 가시광으로 통신을 수행하기 때문에 보안 및 높은 신호 검출 특성을 가진 것을 보인다. FFT를 사용한 신호 검출을 위하여 파일럿 신호를 기반으로 인증 채널에 접근한 사용자의 신호를 검출하고 이에 따른 채널 모델에서 오경보 확률과 검출 확률의 성능을 보인다.
미 연방통신위원회 FCC가 디지털 방송 전환으로 인해 발생되는 유휴 주파수 대해 비면허 시스템의 사용을 허가함에 따라 비면허 시스템은 사용에 앞서 데이터베이스 혹은 센싱 정보를 통해 면허 사용자로의 간섭을 방지하도록 하고 있다. 미국 디지털 TV 표준인 ATSC 신호는 특정 주파수에 강한 파일럿 신호를 포함하고 있어 센싱 알고리즘들은 이 파일럿 신호를 검출하는 메카니즘으로 연구되어 왔으나 페이딩 등의 영향으로 파일럿 주파수 감쇄가 심한 경우에는 검출이 어려운 특징을 나타냈다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방식으로 수신 신호의 에너지를 가중치로 가지는 싸이클로 스테이셔너리 특성을 이용한 새로운 검출 알고리즘 및 데이터 통합 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 약한 파일럿을 가진 신호의 경우 기존 싸이클로 스테이셔너리 특성 최대값만을 이용한 결과보다 제안된 검출 방식을 적용하였을 때 90% 검출 성능 기준으로 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타났으며, 제안 검출 방식을 이용한 데이터 통합 방식의 경우에도 기존 방식에 비해 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타남으로써 이 방식을 적용할 경우 전송 휴지 기간 감소 흑은 검출 성능 향상 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
For dual-channel time-frequency (TF) overlapped signals with low sparsity in underdetermined blind source separation (UBSS), this paper proposes an effective method based on interval probability to estimate and expand the types of mixing matrices. First, the detection of TF single-source points (TF-SSP) is used to improve the TF sparsity of each source. For more distinguishability, as the ratios of the coefficients from different columns of the mixing matrix are close, a local peak-detection mechanism based on interval probability (LPIP) is proposed. LPIP utilizes uniform subintervals to optimize and classify the TF coefficient ratios of the detected TF-SSP effectively in the case of a high level of TF overlap among sources and reduces the TF interference points and redundant signal features greatly to enhance the estimation accuracy. The simulation results show that under both noiseless and noisy cases, the proposed method performs better than the selected mainstream traditional methods, has good robustness, and has low algorithm complexity.
This paper proposes an algorithm to sense orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signals in cognitive radio (CR) systems. The basic idea behind this study is when a primary user is occupying a wireless channel, the covariance matrix is non-diagonal because of the time domain cross-correlation of the cyclic prefix (CP). In light of this property, a new decision metric that measures the power of the data found on two minor diagonals in the covariance matrix related to the CP is introduced. The impact of synchronization errors on the signal detection is analyzed. Besides this, a likelihood-ratio test is proposed according to the Neyman-Pearson criterion after deriving probability distribution functions of the decision metric under hypotheses of signal presence and absence. A threshold, subject to the requirement of probability of false alarm, is derived; also the probabilities of detection and false alarm are computed accordingly. Finally, numerical simulations are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
협력 통신에서 중계기는 송신단으로부터 수신한 데이터를 수신단으로 전송함으로서 다이버시티 득을 얻게 해준다. 그러나 송신단과 중계기가 수신단으로 신호를 전송하기 위해서는 자신에게 할당된 주파수가 있어야 한다. 만약 중계기가 2차 사용자이고 할당된 주파수가 없는 경우 중계기는 송신단으로부터 수신한 데이터를 수신단으로 전송하지 못하므로 협력 통신의 장점인 다이버시티 이득을 얻을 수 없다. 따라서 2차 사용자가 중계기로 참여하는 인지통신 네트워크의 성능분석을 위해서는 2차 사용자의 검출확률을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 검출확률을 고려한 고정형 중계기법을 제안하고 고정형 중계기법과 동일한 오수신확률을 가지는 증분형 중계기법과 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 실시한 모의실험을 통해 고정형 및 증분형 중계기법의 오수신확률 및 BER성능 그래프를 얻고 인지통신에서 고정형 중계기법의 BER이 증분형 중계기법의 BER보다 우수함을 증명한다.
본 논문에서 다중 경로 T-DMB 환경에서 신호검출 알고리즘을 적용하여 성능을 분석하였다. 가우시안, Rayleigh, COST 207 채널을 각각 적용하여 다중 환경에서 다양한 파라미터를 변화시켜 연구하였다. 최종 실험결과는 주파수 유무에 따라 비트화로 정의하여 비교 분석하였으며, 검출하기 위한 신호는 T-DMB 표준을 참고하여 생성하였다. 실험에 있어서 적용된 신호검출 기법은 에너지 검출 기법을 적용하였으며, 생성 신호의 길이에 따라 실험을 하였다. 실험결과로써는 다중 환경에 따른 다양한 결과값을 얻을 수 있었으며, 뿐만 아니라 신호 길이에 따른 성능 분석을 할 수 있었다. 신호의 길이가 증가할수록 검출시간이 길어져 성능과 비례함을 확인할 수 있었다. 우리는 이번 신호검출 실험을 실제 T-DMB 환경에서 적용할 수 있도록 연구를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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