• 한국음향학회지
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• 제8권4호
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• pp.44-52
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• 1989

UCERSS (Unit Circle Eigendecomposition Rational Signal Subspace) 알고리듬은 MUSIC(MUltiple Signal Classification) 알고리듬을 2차원으로 확장하여 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정해 왔다. 이 논문의 목적은 신호대잡음비가 아주 낮은 경우에도 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정할 수 있도록 UCERSS 알고리듬을 개선하는데 있다. 잡음 성분을 술이기 위해 covariance difference 행렬을 이용한 ESPRIT(Estimation of Signal Parameter via Rotational Invariance Technique) 알고리듬을 UCERSS 알고리듬과 결합하여 2차원으로 확장시킨 wide band ESPRIT 알고리듬을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제시된 알고리듬의 성능을 UCERSS 알고리듬의 성능과 비교하여 제시된 알고리듬의 성능이 우수함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.70-75
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• 1993

The performance of the BEWE(Bearing Estimation Without Eigendecomposition) algorithm depends on the sensor outputs which are selected to construct the projection matrix. In this paper, we construct the covariance matrix of the bearing estimates for two targets and propose the criterion to select the sensor outputs which minimize the covariance matrix. The computer simulation conforms that the estimation error is smallest when the sensor outputs are selected based on the proposed criterion.

• ETRI Journal
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• 제34권6호
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• pp.869-878
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• 2012

A beam design method based on signal-to-leakage-plus-noise ratio (SLNR) has been recently proposed as an effective scheme for multiuser multiple-input multiple-output downlink channels. It is shown that its solution, which maximizes the SLNR at a transmitter, can be simply obtained by the generalized eigenvectors corresponding to the dominant generalized eigenvalues of a pair of covariance matrices of a desired signal and interference leakage plus noise. Under time-varying channels, however, generalized eigendecomposition is required at each time step to design the optimal beam, and its level of complexity is too high to implement in practical systems. To overcome this problem, a predictive beam design method updating the beams according to channel variation is proposed. To this end, the perturbed generalized eigenvectors, which can be obtained by a perturbation theory without any iteration, are used. The performance of the method in terms of SLNR is analyzed and verified using numerical results.

• 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.43-52
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• 2004

This paper concerns an effective dual-channel noise reduction method to increase the performance of speech recognition in a car environment. While various single channel methods have already been developed and dual-channel methods have been studied somewhat, their effectiveness in real environments, such as in cars, has not yet been formally proven in terms of achieving acceptable performance level. Our aim is to remedy the low performance of the single and dual-channel noise reduction methods. This paper proposes an effective dual-channel noise reduction method based on a high-pass filter and front-end processing of the eigendecomposition method. We experimented with a real multi-channel car database and compared the results with respect to the microphones arrangements. From the analysis and results, we show that the enhanced eigendecomposition method combined with high-pass filter indeed significantly improve the speech recognition performance under a dual-channel environment.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.30-37
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• 1989

MUSIC(MUltiple Signal Characterization) 알고리듬은 단위원 상에서의 eigendecomposition을 이용함으로써 UCERSS 알고리듬으로 확장되어 다수의 광대역 신호의 입사각을 추정하였다. 이 논문의 목적은 다수의 광대역 신호가 다경로(multipath)로 입사하는 경우 입사각을 추정할 수 있도록 신호 부분공간을 이용한 UCERSS(SSB-UCERSS)와 공간 smoothing을 이용하는 UCERSS(SS-UCERSS)를 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과에서 SSB-UCERSS알고리듬의 성능이 가장 우수하고 SS-UCERSS 알고리듬은 UCERSS알고리듬의 성능보다 우수하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제31권3호
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• pp.177-186
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• 2010

In 3D ultrasound color Doppler imaging (CDI), 8-16 pulse transmissions (ensembles) per each scanline are used for effective clutter rejection and flow estimation, but it yields a low volume acquisition rate. In this paper, we have evaluated three flow estimation methods: autoregression (AR), eigendecomposition (ED), and autocorrelation combined with adaptive clutter rejection (AC-ACR) for a small ensemble size (E=4). The performance of AR, ED and AC-ACR methods was compared using 2D and 3D in vivo data acquired under different clutter conditions (common carotid artery, kidney and liver). To evaluate the effectiveness of three methods, receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. For 2D kidney in vivo data, the AC-ACR method outperforms the AR and ED methods in terms of the area under the ROC curve (AUC) (0.852 vs. 0.793 and 0.813, respectively). Similarly, the AC-ACR method shows higher AUC values for 2D liver in vivo data compared to the AR and ED methods (0.855 vs. 0.807 and 0.823, respectively). For the common carotid artery data, the AR provides higher AUC values, but it suffers from biased estimates. For 3D in vivo data acquired from a kidney transplant patient, the AC-ACR with E=4 provides an AUC value of 0.799. These in vivo experiment results indicate that the AC-ACR method can provide more robust flow estimates compared to the AR and ED methods with a small ensemble size.

• ETRI Journal
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• 제33권5호
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• pp.741-751
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• 2011

This paper focuses on online speaker tracking for telephone conversations and broadcast news. Since the online applicability imposes some limitations on the tracking strategy, such as data insufficiency, a reliable approach should be applied to compensate for this shortage. In this framework, a set of reference speaker models are used as side information to facilitate online tracking. To improve the indexing accuracy, adaptation approaches in eigenvoice decomposition space are proposed in this paper. We believe that the eigenvoice adaptation techniques would help to embed the speaker space in the models and hence enrich the generality of the selected speaker models. Also, an index structure of the reference models is proposed to speed up the search in the model space. The proposed framework is evaluated on 2002 Rich Transcription Broadcast News and Conversational Telephone Speech corpus as well as a synthetic dataset. The indexing errors of the proposed framework on telephone conversations, broadcast news, and synthetic dataset are 8.77%, 9.36%, and 12.4%, respectively. Using the index tree structure approach, the run time of the proposed framework is improved by 22%.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권2E호
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• pp.43-48
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• 2006

Abstract-Using the recursive generalized eigendecomposition method, we develop a recursive form solution to the data least squares (DLS) problem, in which the error is assumed to lie in the data matrix only. Simulations demonstrate that DLS outperforms ordinary least square for certain types of deconvolution problems.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.162-170
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• 2010

원하는 신호의 도래방향에 관한 정보를 이용하여 적응 어레이는 이 방향으로 빔 이득을 유지하면서 간섭신호를 제거한다. 신호 부공간에서 가중벡터를 조정하면 전체 공간에서 조정하는 방식에 비해 빠른 수렴속도를 가지며, 도래각 정보에서의 에러에 강인한 특성을 가진다. 그러나 공분산 행렬의 고유분해가 필요하고 이에 따른 계산이 복잡하다. 본 논문에서는 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation) 방식에 기초하여 계산이 간단한 신호 부공간에 기초한 적응어레이를 제시한다. 제시된 방식은 고유벡터가 직교하도록 원래의 PASTd를 변형해서 사용하고 있고, 직접 고유분해하는 방식과 동일한 성능을 가지면서 계산량을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 신호 부공간 어레이의 SINR(signal-to-interference plus noise ratio)성능을 이론적으로 분석하여, 이의 동작특성을 고찰하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.48-59
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• 2000

안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.