항해 및 군용 장비로써 많이 이용되는 능동형 소나 시스템의 문제점 가운데 하나는 잔향 문제이다. 잔향은 하이드로폰으로부터 송신된 신호가 수면, 해저, 공간으로부터 반사되어 수신단에 입사된 신호를 말한다. 이러한 잔향은 원하는 신호를 수신하는데 장애가 되며 성능 향상을 위해 이들은 제거되어져야 한다. 본 연구에서는 잔향을 제거하기 위한 방법에 대하여 연구하였다. 제안된 방법은 고유 부공간중 신호 부공간과 잡음 부공간이 서로 직교하는 성질을 이용하며, 잡음 부공간을 찾음으로써 잔향을 제거한다. 제안된 방법의 성능을 입증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 부공간(subspace) 기반의 다채널 위너 필터를 설계하는 경우, 목적 신호가 단일 음원인 경우는 음성 상관 행렬의 주성분 부공간에서 음성 성분을 추정할 수 있다. 이 때, 음성 상관 행렬은 음성과 간섭 잡음의 교차 상관도가 음성 상관 행렬에 비해 무시할만한 수준이라는 가정하에 신호 상관 행렬에서 간섭 잡음의 상관 행렬을 차감하여 추정하게 된다. 그러나 간섭 잡음 수준이 높아지게 되면 이러한 가정이 더 이상 유효하지 않게 되며 이에 따라 주성분 부공간 추정 오차도 증가하게 된다. 본 연구에서는 음성 존재 확률과 목적 신호의 방향 벡터를 이용하여 주성분 부공간을 보정하는 방법을 제안한다. 주성분 부공간에서 다채널 음성 존재 확률을 유도하고 주성분 부공간 벡터를 보정하는데 적용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음 환경에서 다채널 위너 필터의 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 서브밴드 백색화 필터를 이용한 새로운 부공간 잡음제거 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 접근방법에서는 백색 잡음을 가정하거나, 유색 잡음에 대한 전처리로서 백색화 필터를 사용하였다. 백색화 필터를 서브밴드로 나누어 처리함으로써, 제안된 방법은 잔여잡음을 줄이면서 신호 왜곡의 상한값을 최소화하도록 설계하였다. 또한 서브밴드 백색화 필터를 도입함으로써 부공간 잡음제거 방법에서 약점으로 지적되는 것 중의 하나인 Karhunen-Loeve(KL) 영역에서의 주파수 해상도를 높일 수 있었다. 실험결과에 의하면 제안된 방법은 Ephraim에 의해 제안된 방법 부공간 잡음 제거 방법이나, Boll에 의해 제안된 주파수 차감법에 비해 구분 신호대 잡음 비 (SNRseg: segmental signal-to-noise ratio), 음성의 인지적 성능 평가 (PESQ: perceptual evaluation of speech quality)를 고려하였을 때 향상된 성능을 보였다.
An efficient and reliable subspace iteration algorithm using the block algorithm is proposed. The block algorithm is the method dividing eigenpairs into several blocks when a lot of eigenpairs are required. One of the key for the faster convergence is carefully selected initial vectors. As the initial vectors, the proposed method uses the modified Ritz vectors for guaranteering all the required eigenpairs and the quasi-static Ritz vectors for accelerating convergency of high frequency eigenvectors. Applying the quasi-static Ritz vectors, a shift is always required, and the proper shift based on the geometric average is proposed. To maximize efficiency, this paper estimates the proper number of blocks based on the theoretical amount of calculation in the subspace iteration. And it also considers the problems generated in the process of combining various algorithms and the solutions to the problems. Several numerical experiments show that the proposed subspace iteration algorithm is very efficient, reliable ,and accurate.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제3권2호
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pp.29-36
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1999
It is shown that a new Krylov subspace method for solving symmetric indefinite systems of linear equations can be obtained. We call the method as the projection method in this paper. The residual vector of the projection method is maintained at each iteration, which may be useful in some applications.
Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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제2권3호
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pp.288-294
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2013
This paper introduces a novel method of on-line identifying the stator resistance and leakage inductance of dual three phase induction motor (DTPIM). According to the machine mathematical model, the stator resistance and leakage inductance can be estimated using the voltage and current values in harmonic subspace. Thus a method of voltage vector injection in harmonic subspace (VVIHS) is proposed, which causes currents in harmonic space. Then the errors between command and actual harmonic currents are utilized to regulate the machine parameters, including stator resistance and leakage inductance. The principle is presented and analyzed in detail. Experimental results prove the feasibility and validity of proposed method.
음성 검출기 (VAD, Voice Activity Detector)는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성 검출방식은 이산 푸리에 변환 (DFT, Discrete Fourier Transform)영역에서 통계적인 모델을 기반으로 하여 우도비검정 (LRT, Likelihood Ratio Test)을 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하며 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 신호 준공간 (Signal Subspace)에 기반한 새로운 통계적 음성 검출 기법을 제안하다. 확률적인 주성분 분석 (PPCA, Probabilistic Principal Component Analysis)은 신호 준공간 방법에서 잡음신호에 대한 확률적인 모델을 얻기 위해 사용된다. 제안된 기법은 신호 준공간 영역에서 우도비검정에 기반을 두는 결정규칙을 적용하였다. 음성 검출 실험 결과는 신호 준공간 모델에 근거한 음성 검출기 기법이 주파수 영역에 기반한 가우시안 (Gaussian) 음성 검출기 보다 향상된 검출 결과를 보여준다.
분류기의 앙상블 학습은 여러 개의 서로 다른 분류기들의 조합을 통해 만들어진다. 앙상블 학습은 기계학습 분야에서 많은 관심을 끌고 있는 중요한 연구주제이며 대부분의 경우에 있어서 앙상블 모형은 개별 기저 분류기보다 더 좋은 성과를 내는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 부도 예측 모형의 성능개선에 관한 연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 단일 모형으로 그 우수성을 인정받고 있는 SVM을 기저 분류기로 사용하는 앙상블 모형에 대해 고찰하였다. SVM 모형의 성능 개선을 위해 bagging과 random subspace 모형을 부도 예측 문제에 적용해 보았으며 bagging 모형과 random subspace 모형의 성과 개선을 위해 bagging과 random subspace의 통합 모형을 제안하였다. 제안한 모형의 성과를 검증하기 위해 실제 기업의 부도 예측 데이터를 사용하여 실험하였고, 실험 결과 본 연구에서 제안한 새로운 형태의 통합 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.
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.
본 논문에서는 중복근을 갖는 구조물에 대한 효율적이고 수치적으로 안정한 고유치해석 방법을 제안하였다. 제안방법은 널리 알려진 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법을 개선한 방법이다. 쉬프트를 갖는 부분공간 방법의 주된 단점은 특이성 문제 때문에 어떤 고유치에 근접한 쉬프트를 사용할 수 없어서 수렴성이 저하될 가능성이 있다는 점이다. 본 논문에서는 부가조건식을 이용하여 위와 같은 특이성 문제를 수렴성의 저하없이 해결하였다. 이 방법은 쉬프트가 어떤 단일 고유치 또는 중복 고유치와 같은 경우일지라도 항상 비특이성인 성질을 갖고 있다. 이것은 제안방법의 중요한 특성중의 하나이다. 제안방법의 비특이성은 해석적으로 증명되었다. 제안방법의 수렴성은 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법의 수렴성과 거의 같고, 두 방법의 연산횟수는 구하고자 하는 고유치의 개수가 많은 경우에 거의 같다. 제안방법의 효율성을 증명하기 위하여, 두개의 수치예제를 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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