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.
통신 기술을 기반으로한 현대 사회에서 디지털 TV 등 영상장치가 대중화되고 있다. 그러나 전송, 저장, 획득하는 과정에서, 시스템 내 외부적인 원인으로 영상은 잡음에 의해 훼손된다. 따라서 잡음제거 기술의 중요성이 커지고 있으며, 잡음제거를 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 제거하기 위하여, 추정한 잡음분산과 마스크 내의 차이를 고려한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 나타내었다.
Self-encoded spread spectrum (SESS) is a novel modulation technique that acquires its spreading code from a random information source, rather than using the traditional pseudo-random noise (PN) codes. In this paper, we present our study of the SESS system performance under pulsed-noise jamming and show that iterative detection can significantly improve the bit error rate (BER) performance. The jamming performance of the SESS with correlation detection is verified to be similar to that of the conventional direct sequence spread spectrum (DSSS) system. On the other hand, the time diversity detection of the SESS can completely mitigate the effect of jamming by exploiting the inherent temporal diversity of the SESS system. Furthermore, iterative detection with multiple iterations can not only eliminate the jamming completely but also achieve a gain of approximately 1 dB at $10^{-3}$ BER as compared with the binary phase shift keying (BPSK) system under additive white gaussian noise (AWGN) by effectively combining the correlation and time diversity detections.
This paper proposes a method to improve the mass spectral detection performance of the residual gas analyzer. By improving the mode estimation method for setting the threshold value and improving the additive noise elimination method, it is possible to detect mass spectrums having low peak values of the threshold level difficult to distinguish from noise. Ion signal blocks for each mass index with noise removed by the improved method are effective for eliminating invalid ion signals based on the linear and quadratic fittings. The mass spectrum can be obtained from the quadratic fitted curves for the reconstructed ion signal block using only the valid ion signals. In addition, the resolution of the mass spectrum can be improved by correcting the error caused by the shift of the spectral peak position. To verify the performance of the proposed method, computer simulations were performed using real ion signals obtained from the residual gas analysis system under development. The simulation results show that the proposed method is valid.
최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.
통신 시스템의 성능을 유도하기위하여 가장 많이 가정하는 잡음의 모델은 부가성 백색 잡음이다. 그러나 실제 통신 시스템을 사용하는 환경에서는 임펄시브 잡음이 더욱 현실적인 모델이기 때문에 최근에는 임펄시브 잡음 하에서의 통신 시스템의 성능을 분석하는 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근에 집중적인 연구 주제가 되고 있는 협동다이버시티 시스템을 대상으로 하여 임펄시브 잡음하에서 시스템의 성능을 유도하였다. 특히 릴레이 방식으로 복조후 전송방식과 증폭후 전송방식을 사용하였을 때의 성능을 해석적으로 유도하고 비교하였다. 연구결과 레일레이 페이딩을 받는 무선 채널에서, 임펄시브 잡음의 평균 임펄스의 수가 감소할수록 잡음의 임펄시브 성분이 증가하고, 그 결과 신호 대 잡음비(SNR)가 큰 영역에서 시스템의 성능은 열화되었다. 그리고 동일한 조건에서 복조후 전송 릴레이를 채택한 협동 다이버시티 시스템이 증폭후 전송방식을 채택하였을 때보다 우수한 성능을 나타내었다.
이전의 정보화는 글이나 혹은 음성에 의존했다면, 현대사회의 정보전송은 다양한 영상 매체를 이용하여 전송하고 있다. 휴대폰과 TV, 컴퓨터는 대표적인 영상신호를 이용하는 매개체로서 현대사회를 이루는 큰 축이라고 할 수 있다. 이러한 이유로 중요성이 부각되어지는 영상 신호의 개발은 크게 압축 및 인식 그리고 복원 등 많은 부분에서 연구가 되어지고 있다. 노이즈는 이러한 신호를 이용함에 따라 필연적으로 발생되며, 발생되는 노이즈로서는 임펄스 노이즈(Impulse Noise)와 AWGN(Additive White Gaussian Noise)가 대표적이다. 이러한 노이즈를 줄이기 위하여 다양한 필터가 개발되고 있으며, 각기 그 잡음의 성향에 따라 다른 필터가 사용되어진다. 그러나 잡음은 신호에서 독립적으로 발생되어지는 것이 아니라 중첩되어 발생되어진다. 본 논문은 이러한 중첩된 잡음을 제거하고자 영상필터를 제안하였으며, 이를 기존의 다른 필터와 비교하였다.
The Global Positioning System (GPS) has become popular and widely used in many fields from military to civilian applications. However, GPS signals are suffered from interference due to its weak signal over wireless channel. There are many types of interference, such as jamming, blocking multipath, and spoofing, which can mislead the operation of GPS receiver. In this paper, vector-based tracking loop model with integrity check is proposed to detect and mitigate the harmful effect of interference on GPS receiver operation. The suggested methods are implemented in the tracking loop of GPS receiver. As a first method, integrity check with carrier-to-noise ratio (C/No) monitoring technique is applied to detect the presence of interference and prevent contaminated channels out of tracking channels to calculate position. As a second method, a vector-based tracking loop using Extended Kalman Filter with adaptive noise covariance according to C/No monitoring results. The proposed methods have been implemented on simulated dataset. The results demonstrates that the suggested methods significantly mitigate interference of Additive White Gaussian Noise (AWGN) and improve position calculation by 44%.
본 논문은 웨이블렛 영역에서 신호성분을 보존하면서 첨부된 잡음성분을 제거할 수 있는 새로운 잡음제거 필터를 제시한다. 적응적 웨이블렛 수축(AWS) 필터라 불리는 제안된 필터는 웨이블렛 제거기와 적응적 수축기의 두 개 연산기로 구성되어 있으며 각각의 연산기는 웨이블렛 계수의 국부적 통계성을 이용하여 적응적으로 추정되는 threshold에 의존하여 선택되는데 웨이블렛 제거기는 threshold보다 작은 웨이블렛 계수들을 0으로 대신하여 웨이블렛 영역에서 잡음을 제거하게 된다. 또한 적응적 수축기는 threshold보다 큰 계수들을 적응적으로 수축하여 신호성분을 보존하면서 잡음성분을 줄이게 된다. 실험 결과, 제안된 필터는 기존의 방법들보다 잡음을 제거하면서 신호성분을 보존하는데 더욱 효과적임을 보여준다.
LMS알고리즘은 잡음이 섞인 신호로부터 원 신호를 복원하는데 자주 사용된다. 이 LMS알고리즘의 주된 결점은 음성 신호 파워에 따라 선형적으로 EMSE(Excess Mean Square Error)가 증가한다. 그 결과 최적의 값에서 큰 EMSE 때문에 성능의 효율성이 떨어진다. 이러한 결점은 적은 스텝사이즈를 선택함으로서 해결 할 수 있지만, 수렴율이 늦어지는 단점이 있어, 빠른 수렴율과 낮은 EMSE를 동시에 만족할 수 있는 값이 필요하다. 본 논문에서는 IGC(lnstantaneous Gain Control) 알고리즘을 음성신호가 존재하는 경우에서 제안한다. 시뮬레이션은 음성신호와 가우시안 잡음을 이용하여 수행하였고, 수렴율, 잡음제거, 그리고 EMSE에서 LMS알고리즘보다 IGC알고리즘이 우수하다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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