디지털 위상 고정 루프는 위상 동기화를 위해 사용되는 회로로 일반적으로 통신, 회로분야 등 다양한 분야에서 사용된다. 디지털 위상 고정 루프를 설계 시 상태추정기를 사용하는 경우 보통 칼만 필터와 같은 무한 임펄스 응답 상태추정기를 활용해왔다. 일반적으로 무한 임펄스 응답 상태추정기 기반 디지털 위상 고정 루프의 성능은 우수하지만, 초기값의 부정확, 모델 오차, 외란 등의 예상하지 못하는 상황에서 급격한 성능저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계 하기 위해 최적의 측정값 구간 길이를 갖는 최소 공분산 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 제안된 유한 임펄스 응답 필터의 중요 파라미터인 측정값 구간 길이를 구하기 위해 수치적 방법을 소개하며, 필터의 이득을 얻기 위해 비용함수로 오차의 공분산 행렬을 설정하고, 이를 최소화 하기 위하여 선형 행렬 부등식을 사용하였다. 제안된 디지털 위상 동기 루프의 우수성과 강인성을 검증하기 위해 노이즈 정보가 부정확한 상황에서 기존 방법과의 비교 및 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야 중 디지털필터의 사용은 급격히 증가하고 있으며, 특히 디지털 영상처리, 디지털 음성처리, CATV 및 각종 통신 분야 등에서 카메라의 Detail processor, Y/C separator, Ghost제거 필터, 표준변환기(NTSC-PAL), Noise reducer 등으로 많이 사용되고 있다. 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR(infinite impulse response)과 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 본 논문에서는 구현이 용이하고 선형위상특성을 갖는 FIR 디지털필터를 설계하였다. FIR 디지털필터 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스(gibbs) 현상에 의해 생긴 리플을 완화하기 위해 window함수를 사용한다. 그러나, 기존의 window는 고정된 값으로 되어 있으므로 설계목적에 적합한 window함수를 선택함에 있어 다소 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 설계목적에 따라 서 융통성있게 선택이 가능한 파라메터를 부가한 변형된 Hanning window를 설계하였으며, 타당성을 입증하기 위해 디지털필터를 설계하여 기존의 Hamming, Hanning, Blackman, Kaiser window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 등을 사용하였다.
In this paper, a finite impulse response(FIR) fixed-lag smoother is proposed for discrete-time nonlinear systems. If the actual state trajectory is sufficiently close to the nominal state trajectory, the nonlinear system model can be divided into two parts: The error-state model and the nominal model. The error state can be estimated by adapting the optimal time-varying FIR smoother to the error-state model, and the nominal state can be obtained directly from the nominal trajectory model. Moreover, in order to obtain more robust estimates, the linearization errors are considered as a linear function of the estimation errors. Since the proposed estimator has an FIR structure, the proposed smoother can be expected to have better estimation performance than the IIR-structured estimators in terms of robustness and fast convergence. Additionally the proposed method can give a more general solution than the optimal FIR filtering approach, since the optimal FIR smoother is reduced to the optimal FIR filter by setting the fixed-lag size as zero. To illustrate the performance of the proposed method, simulation results are presented by comparing the method with an optimal FIR filtering approach and linearized Kalman filter.
현대 사회가 방대한 양의 정보에 대한 획득, 저장 및 전송의 과정을 필요로 함에 따라, 신호처리의 중요성이 증가하고 있으며, 영상과 같은 2차원 신호에 대해서 다양한 형태의 디지털 필터가 설계되어 사용되고 있다. 이러한 디지털 필터에는 IIR(infinite impulse response) 필터와 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 특히 구현이 용이하고 선형위상특성과 안정성을 가지는 FIR 필터가 많은 분야에서 적용되고 있다. 또한 FIR 필터의 설계에 있어서 통과대역과 저지대역에서의 평탄 특성은 중요한 요소이다. 본 논문에서는 Bernstein 다항식을 이용하여 2차원 Circular FIR 저역통과 필터를 설계하였으며, 통과대역과 저지대역에서 평탄한 특성을 나타내도록 하였다. 그리고 설계된 필터를 시뮬레이션하기 위해, AWGN이 중첩된 테스트 영상을 사용하였으며, 필터링 결과를 기존의 방법들과 비교하였다.
디지털 위상 고정 루프는 디지털 위상 검출기, 디지털 루프 필터, 디지털 제어 발진기, 분배기 등으로 이루어진 일반적인 회로로 전기 및 회로 분야 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 디지털 위상 고정 루프의 성능 향상을 위해 다양한 수학적인 알고리즘 등을 활용한 상태 추정기가 사용된다. 전통적인 상태 추정기로는 무한 임펄스 응답 상태 추정기의 칼만 필터를 활용해왔으며, 무한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 고정 루프는 초기값의 부정확성, 모델 오차, 다양한 외란 등의 예상치 못한 상황에서 급격한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계하기 위해 2계층 Frobenius norm 기반 유한 임펄스 상태 추정기를 제안한다. 제안한 상태 추정기는 첫 번째 층의 추정 상태를 이용하여 두 번째 층에서 상태 추정을 하는데, 이때 첫 번째 층의 추정 상태와 누적된 측정값과 결합하여 설계하였다. 새로운 유한 임펄스 응답 상태 추정기 기반 디지털 위상 동기 루프의 강인한 성능을 검증하기 위해 잡음 공분산 정보가 부정확한 상황에서 무한 임펄스 응답 상태 추정기와 비교하여 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 시변 최적 FIR 필터를 이용한 전력 신호의 고조파 검출 방법을 제안한다. 잡음이 고려된 전력 신호에 대해 고조파의 진폭과 위상각의 변화량이 확률적 정보로 고려된 시변 상태 방정식 모델에 대해 시변 최적 FIR 필터를 설계하여 고조파 성분을 검출한다. 제안한 검출 방법에 사용된 시변 FIR 필터는 유한 구간의 정보만을 사용하고 어떠한 초기 조건도 사용하지 않도록 설계되어 칼만 필터 기반의 검출 방법의 오차 누적에 따른 검출 성능 저하나 발산 문제를 해결할 수 있다. 또한 FIR 구조의 필터 사용을 통해 칼만 필터 대비 불확실성에 대해 보다 강인한 검출이 가능하다. 시변 최적 FIR 필터의 사용을 통해 시불변 최적 FIR 필터 기반 고조파 검출 방법 대비 보다 일반적인 해를 제공한다. 제안하는 검출 방법의 우수성을 검증하기 위해 시변 칼만 필터 및 적응 칼만 필터 기반 고조파 검출 방법과의 비교 시뮬레이션을 수행한다.
A 2-D digital filter with rational frequency response can be expanded into an infinite sequence of filterins operations. Each filtering operation can be implemented by convolution with a Low-order 20D finite-extent impulse response. If a convergence constraint is satisfied, the sequence of estimates will approach the desired output signal. In practice, as the number of iterations is finite, the frequency response implemented by iterative computations is an approximation to the desired rational frequency response.
This paper proposes a new nonlinear filtering algorithm that combines the unscented Kalman filter (UKF) and the finite impulse response (FIR) filter. The proposed filter is called the unscented Kalman/FIR hybrid filter (UKFHF). In the UKFHF algorithm, the UKF is used as the main filter, which produces state estimates under ideal conditions. When failures of the UKF are detected, the FIR filter is operated. Using the output of the FIR filter, the UKF is reset and rebooted. In this way, the UKFHF recovers from failures. The proposed UKFHF is applied to indoor human localization using wireless sensor networks. Through simulations, the performance of the UKFHF is demonstrated in comparison with that of the UKF.
In this paper an FIR(finite impulse response) filter and smoother are introduced for discrete time-invariant state-space models with driving noises. The FIR structure not only quarantees the BIBO stability and the robustness to parameter changes but also improves the filter divergence problem. It is shown that the impulse responses of the FIR filter and the smoother are obtained by Riccati-type difference equations and that they are to be time-invariant and reduced to very simple forms. For implementational purpose, recursive forms of the FIR filler and smoother are derived with each other used as the adjoint variable.
Circulant Matrix Factorization (CMF)는 covariance 행렬의 spectral factorization된 결과를 얻을 수 있다. 우리는 얻어진 결과를 가지고 일반적으로 잘 알려진 방법인 Schur algorithm을 이용하여 finite impulse response (FIR)차 infinite impulse response (IIR) lattice 필터를 설계하는 방법을 제안하였다. CMF는 기존에 많이 사용되는 root finding을 사용하지 않고 covariance Polynomial로부터 minimum phase 특성을 가지는 polynomial을 얻는데 유용한 방법이다. 그리고 Schur algorithm은 toeplitz matrix를 빠르게 Cholesky factorization하기 위한 방법으로 이 방법을 이용하면 FIR/IIR lattice 필터의 계수를 쉽게 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 방법들을 이용하여 FIR과 IIR lattice 필터의 설계의 계산적인 예제를 제시했으며, 제안된 방법과 다른 기존에 제시되었던 방법 (polynomial root finding과 cepstral deconvolution)들과 성능을 비교 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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