Researchers have recently shown an increased interest in estimating the direction-of-arrival (DOA) of wideband noncircular sources, but existing studies have been restricted to subspace-based methods. An off-grid sparse recovery-based algorithm is proposed in this paper to improve the accuracy of existing algorithms in low signal-to-noise ratio situations. The covariance and pseudo covariance matrices can be jointly represented subject to block sparsity constraints by taking advantage of the joint sparsity between signal components and bias. Furthermore, the estimation problem is transformed into a single measurement vector problem utilizing the focused operation, resulting in a significant reduction in computational complexity. The proposed algorithm's error threshold and the Cramer-Rao bound for wideband noncircular DOA estimation are deduced in detail. The proposed algorithm's effectiveness and feasibility are demonstrated by simulation results.
본 논문은 이상적인 균일한 무손실 유전체를 갖는 일반적인 3차원 연결선 구조에서의 커패시턴스 추출 시, 널리 사용되는 일차 대조법(First-order collocation) 외에 고차 구적법을 결합하여 사용함으로써 정확성을 제고하고, 반복적 행렬-벡터의 곱을 효율적으로 수행하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 연결선에서 전기적 성질이 집중되어 있는 코너나 비아를 포함한 경우에 일차 대조법 대신에 구적법을 이용하여 고차로 근사함으로써 정확성을 보장한다. 또한, 이 기법은 경계 요소 기법에서 행렬의 대부분이 수치적으로 저차 계수(low rank)를 이룬다는 회로상의 전자기적 성질을 이용하여 모형차수를 축소함으로써 효율성을 증진한다. 이 기법은 SVD(Singular Value Decomposition)에 기반한 저차 계수 행렬 축소 기법과 신속한 행렬의 곱셈 연산을 위한 Krylov-subspace 차수 축소 기법인 Gram-Schmidt 알고리즘을 도입함으로써 효율적인 연산을 수행할 수 있다. 제안된 방법은 허용 오차 범위 내에서 효율적으로 행렬-벡터의 곱셈을 수행하며, 이를 기존의 연구에서 제시된 기법과의 성능 평가를 통하여 보인다.
배열 안테나를 이용한 부공간 (subspace) 기반의 도래각 추정 알고리즘은 다중 경로에 의해 나타나는 coherent 신호가 입사하는 경우 원 신호 공분산 행렬의 특이성 (singularity)으로 인해 도래각 추정 정확도가 급격히 감소한다. Coherent 신호에 의한 도래각 추정 알고리즘의 성능 저하를 극복하기 위해 제안된 공간 차이 기법 (spatial differencing method)은 coherent 신호의 도래각 추정뿐만 아니라 안테나 개수 이상의 신호원을 추정하는 기법으로 주목받았다. 그러나, 공간 차이 기법은 수신 신호의 유한한 표본 수에 의해 발생하는 uncorrelated 신호 간의 상관관계 (correlation)에 따라 도래각 추정 성능이 크게 영향을 받는 구조적 문제가 존재한다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 획득한 수신 신호의 정보를 최대한 활용하여 uncorrelated 신호간의 상관관계를 효과적으로 제거하는 일반화된 공간 차이 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 도래각 추정 정확도와 추정 가능 신호원의 수의 관점에서 성능을 평가하여 제안한 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.
본 논문은 rotation of subspaces 개념을 이용한 도래각 추정 방법을 제시한다. 이 방법은 여러 응용분야에서 대두되는 부공간들(subspaces)의 각도 및 거리와 밀접한 관련이 있다. 먼저 최소 자승을 이용하여 한 부공간을 다른 부공간으로 변환 시켜주는 최적 변환 행렬을 구하기 위한 효율적인 방법을 유도하고 이를 이용하여 다중 광대역 신호들 (인코히어런트, 부분적인 코히어런트와 완전한 코히어런트의 혼합신호들)의 도래각을 추정한다. 대표적인 응용으로, 잡음의 배열 스펙트럼 밀도 행렬이 변하지 않는 액티브 시스템(e. g. sonar system) 경우에 성능을 높이기 위하여 효율적인 ROSS (rotation of signal subspaces) 알고리듬을 제안한다. ROSS 알고리듬은 Wang-Kaveh's CSS-focusing 방법에서 사용하는 예비처리와 공간 필터링을 필요로 하지 않는 장점이 있으며 일반적인 모든 배열 안테나에도 적용될 수 있다. 시뮬레이션 결과, 제안된 새로운 알고리듬이 CSS-focusing 방법 및 Forward-Backward Spatial Smoothed MUSIC 보다 높은 성능을 가짐을 알 수 있었다.
일반적으로 회전체나 초기 하중 하의 구조물 또는 열변형된 파이프 등의 프리스트레스 구조물은 이러한 프리스트레스 효과로 인하여 고유진동수 및 고유진동모드가 변화되기 때문에 정확한 고유진동해석을 위해서는 프리스트레스 고유진동해석을 수행해야 한다. 시스템에 따라서는 그 복잡성으로 인하여 수십만~수백만의 큰 자유도를 갖는 대형 유한요소모델이 요구되어 이러한 대형 모델의 프리스트레스 영향을 파악하기 위한 프리스트레스 고유진동해석을 주어진 설계시간 내에 반복적으로 수행하기에는 여전히 시간적 어려움이 많은 형편이다. 따라서, 본 논문에서는 크리로프 부공간에 근거한 축소기법으로 시스템의 초기 유한요소모델에 대하여 고유진동 특성을 정확하게 나타내면서도 작은 차수의 축소모델로 표현하여 프리스트레스 고유진동해석에서의 계산시간 문제를 감소하였다. 초기 시스템과 축소 시스템의 모멘트를 일치하는 수치계산에는 아놀디 과정을 이용하였다. 적용예제로 휠과 컴프레서 임펠러를 선택하여 제안한 방법을 통한 회전에 따른 프리스트레스 고유진동해석의 정확성과 효율성을 보였다.
천해 영역에서 선박과 같은 수상 소음원의 간섭 신호는 정합장처리를 이용한 수중 표적 탐지 및 위치추정 기법 적용에 있어 문제점으로 남아있다. 정지 음원의 경우 수신기공간의 음장에 대한 고유벡터분해를 통해 각 음원 성분을 분리하고 간섭 신호 성분을 제거할 수 있다. 하지만 일반적인 이동 음원 환경에서는 각 신호 성분의 에너지가 수신 음장의 부분공간에 퍼지게 되므로, 고유값 분포 비교만으로 각 신호 성분을 구별하기 어렵게 되거나 하나의 고유벡터에 각 신호성분이 섞이는 경우도 발생한다. 본 논문에서는 수상 음원과 수중 음원 신호의 물리적 특성 차이를 이용한 모드공간 간섭 신호 제거 기법을 제안하였다. 이 기법은 모드-공분산행렬에 대한 고유벡터분해를 통해 간섭 신호 성분을 판별하며, 이 성분들을 부분공간에서 제거함으로써 차폐되었던 표적 신호를 복원하고 위치추정을 가능하게 한다. 이를 모의실험을 통해 확인하고 결과에 대해 논의하였다.
The shrinkage preliminary test ridge regression estimators (SPTRRE) based on Wald (W), Likelihood Ratio (LR) and Lagrangian Multiplier (LM) tests for estimating the regression parameters of the multiple linear regression model with multivariate Student's t error distribution are considered in this paper. The quadratic biases and risks of the proposed estimators are compared under both null and alternative hypotheses. It is observed that there is conflict among the three estimators with respect to their risks because of certain inequalities that exist among the test statistics. In the neighborhood of the restriction, the SPTRRE based on LM test has the smallest risk followed by the estimators based on LR and W tests. However, the SPTRRE based on W test performs the best followed by the LR and LM based estimators when the parameters move away from the subspace of the restrictions. Some tables for the maximum and minimum guaranteed efficiency of the proposed estimators have been given, which allow us to determine the optimum level of significance corresponding to the optimum estimator among proposed estimators. It is evident that in the choice of the smallest significance level to yield the best estimator the SPTRRE based on Wald test dominates the other two estimators.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.212-216
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2022
Space based constellation network is a kind of ad hoc network in which users are self-organized without center node. In space based constellation network, users are allowed to enter or leave the network at any given time. Thus, the number of active users is an unknown and time-varying parameter, and the performance of the network depends on how accurately this parameter is estimated. The so-called problem of active user identification, which consists of determining the number and identities of users transmitting in space based constellation network is discussed and a novel active user identification method is proposed in this paper. Active user identification code generated by transmitter address code and receiver address code is used to spread spectrum. Subspace-based method is used to process received signal and judgment model is established to identify active users according to the processing results. The proposed method is simulated under AWGN channel, Rician channel and Rayleigh channel respectively. Numerical results indicate that the proposed method obtains at least 1.16dB Eb/N0 gains compared with reference methods when miss alarm rate reaches 10-3.
얼굴 인식 방법 중 인기 있는 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법은 훈련 얼굴 이미지 세트에 대해 PCA를 적용하여 얻어진 고유얼굴을 이용한다. 따라서 훈련 얼굴 이미지들의 조명들과 다른 조명의 환경들에서는 신뢰성 있는 성능을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 조명의 영향을 배제한 조명분리 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 얼굴 모델 이미지 세트의 고유얼굴 공간을 구성된 얼굴 조명 부분공간에 대해 직교 분해하여 얻은 조명분리 고유얼굴들을 이용한다. 실험을 통해서 조명분리 고유얼굴에 기반하는 제안된 얼굴 인식 방법이 기존 고유얼굴 기반 얼굴 인식 방법보다 조명의 영향에 보다 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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