본 논문에서 우리는 등간격 선형 어레이 (ULA : Uniform Linear Array) MIMO 레이더 시스템에 ESPRIT 알고리즘을 적용하여 전송각과 도래각을 추정하는 방법을 고려한다. 각 추정 성능을 높이기 위한 방안으로 물리적인 안테나 개수를 증가시키는 방법과 정합필터링 후의 스냅샷 수를 증가시키는 방법이 있지만 이러한 방법에는 복잡도 등의 다양한 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 단순히 전송, 수신 안테나 수를 적절히 분배함으로서 성능을 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 특히, 우리는 수신 안테나의 수가 송신 안테나 수의 약 두배가 되었을 때 최적의 성능이 얻어짐을 보인다.
For the implementation of 3D Sound Localization system, the binaural filtering by HRTFs is generally employed. But the HRTF filter is of high order and its coefficients for all directions have to be stored, which imposes a rather large memory requirement. To cope with this, research works have centered on obtaining low dimensional HRTF representations without significant loss of information and synthesizing the original HRTF efficiently, by means of feature extraction methods for multivariate dat including PCA. In these researches, conventional linear PCA was applied to the frequency domain HRTF data and using relatively small number of principal components the original HRTFs could be synthesized in approximation. In this paper we applied neural network based nonlinear PCA model (NLPCA) and the nonlinear PLS repression model (NLPLS) for this low dimensional HRTF modeling and analyze the results in comparison with the PCA. The NLPCA that performs projection of data onto the nonlinear surfaces showed the capability of more efficient HRTF feature extraction than linear PCA and the NLPLS regression model that incorporates the direction information in feature extraction yielded more stable results in synthesizing general HRTFs not included in the model training.
본 논문은 COFDM 시스템에 대해 기존의 선형 보간 필터에 비해 보다 정확한 추정을 위해 가우시안 보건 필터와 입방 원형자 보간 필터가 제시되었다. 또한 보간 필터에 의한 채널 추정치의 잡음 성분을 제거하기 위해 IFFT와 FFT를 이용한 저역 통과 필터를 제시하였다. 보간 필터와 저역 통과 필터를 결합한 채널 추정치는 보간 필터만을 사용한 것에 비해 에러 바닥을 낮출 수 있다. 제시된 채널 추정 기법을 시변 다중 경로 페이딩 채널의 COFDM 시스템에 적용시켜 컴퓨터 모의 시험한 결과, 기존의 선형 보간 필터에 비해 성능이 향상됨을 보였으며, 저역 통과 필터를 결합한 경우에는 완벽한 채널 추정과 비교시 BER이 10-4일 때 Eb/No가 0.1∼0.2dB 정도 차이만이 존재한다.
A new discrete-amplitude pulse width modulation (DAPWM) scheme for a high-efficiency linear power amplifier is proposed. A radio frequency (RF) input signal is divided into an envelope and a phase modulated carrier. The low-frequency envelope is modulated so that it can be represented by a pulse whose area is proportional to its amplitude. The modulated pulse has at least two different pulse amplitude levels in order that the duty ratios of the pulse are kept large for small input. Then, an RF pulse train is generated by mixing the modulated envelope with the phase modulated carrier. The RF pulse train is amplified by a switching-mode power amplifier, and the original RF input signal is restored by a band pass filter. Because duty ratios of the RF pulse train are kept large in spite of a small input envelope, the DAPWM technique can reduce loss from harmonic components. Furthermore, it reduces filtering efforts required to suppress harmonic components. Simulations show that the overall efficiency of the pulsed power amplifier with DAPWM is about 60.3% for a mobile WiMax signal. This is approximately a 73% increase compared to a pulsed power amplifier with PWM.
웨이브릿 변환 기반의 부대역(subband) 분해과정을 새로운 수학적 모델로 표현한다. 제안된 모델은 많은 계층의 분해과정에 거쳐 정규적인 다해상도 해석을 수행할 수 있다. 이러한 접근방식은 단일채널 선형 공간불변 필터링문제를 다채널로 확장할 수 있게 해주는 동시에 선형 공간불변 영상복원문제와 주파수상에서 적응적 제약적 최소제곱(Constrained Least Square:CLS) 필터에 적용될 수 있다. 제안된 필터에서 우리는 부대역의 특징에 따라 적응적으로 다른 변수를 사용할 수 있다. 본 논문에서 제안한 주파수상의 적응적 CLS 필터를 S/W로 구현하였으며, 이 실험을 통해 부대역의 특징을 정화하게 측정할 경우 제안된 주파수상 적응적 CLS 필터는 기존의 단채널 필터에서 벗어나 현저히 화질을 개선할 수 있음을 보여준다.
Inverse analysis of non-linear reinforced concrete bridge pier using recursive Gaussian filtering for in-situ condition assessment is the main theme of this work. For this purpose, minimum variance unbiased estimation using unscented sigma points is adopted here. The uniqueness of this inverse analysis lies in its approach for strain based updating of engineering demand parameters, where appropriate bound and constrained conditions are introduced to ensure numerical stability and convergence. In this analysis, seismic input is also identified, which is an added advantage for the structures having no dedicated sensors for earthquake measurement. First, the proposed strategy is tested with a simulated example whose hysteretic properties are obtained from the slow-cyclic test of a frame to investigate its efficiency and accuracy. Finally, the experimental test data of a full-scale bridge pier is used to study its in-situ condition in terms of Park & Ang damage index. Overall the study shows the ability of the augmented minimum variance unbiased estimation based recursive time-marching algorithm for non-linear system identification with the aim to estimate the engineering damage parameters that are the fundamental information necessary for any future decision making for retrofitting/rehabilitation.
본 연구는 강원대학교 학술림을 대상으로 조사한 42개 표본점의 재적정보와 Landsat TM 영상으로 추출한 Remote Sensing(RS)정보를 이용하여 잣나무임분의 재적을 추정하는 것을 목표로 한다. 실험 대상 학술림 잣나무림의 ha당 평균재적은 $307.7m^3/ha$, 표준편차는 $168.4m^3/ha$이며 산출된 잣나무림 재적을 등급화하였다. TM 영상에 3 by 3 majority filtering을 수행하기 전과 후에 각각 11개의 지수를 추출하였으며, 지수별 평균 화소 값을 이용하여 선형 회귀식 도출에 필요한 독립변수를 선정하였다. 11개의 지수는 6개의 DN(밴드값, 열감지밴드인 Band6을 제외), NDVI(정규식생지수), Band Ratio(BR1:Band4/Band3, BR2:Band5/Band4, BR3:Band7/Band4), Tasseled Cap-Greeness(TC G) 1개로 구성하였다. 그 결과, 필터링 전과 후 모두 NDVI와 TC G가 회귀식에 가장 적합한 지수로 선정되었으며, $R^2$는 필터링 전과 후가 각각 0.736, 0.753로 모두 높았다. 또한, 정확도 비교를 위하여 오차검증을 실시한 결과, RMSE는 필터링 전과 후가 각각 약 $69.1m^3/ha$, 약 $67.5m^3/ha$으로 필터링 후가 낮았으며, bias는 각각 약 $-12.8m^3/ha$, 약 $9.7m^3/ha$으로 필터링 후의 편차가 적어 필터링을 실시한 회귀식이 적합한 모형으로 선정되었다. 필터링 후의 회귀식을 적용하여 추정한 임반별 재적은 총 재적이 약 $160,947m^3$이며, 평균 재적은 약 $315m^3/ha$로 실제 잣나무림의 재적보다 약 1.2배 높게 추정되었다.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
Conventional target tracking algorithms based on the linear estimation techniques perform quite efficiently when the target motion does not involve maneuvers. Target maneuvers involving short term accelerations, however, cause a bias in the measurement sequence. Accurate compensation for the bias requires processing more samples of which adds to the computational complexity. The primary motivation for employing a neural network for this task comes from the efficiency with which more features can be as inputs for bias compensation. A system architecture that efficiently integrates the fusion capabilities of a trained multilayer neural net with the tracking performance of a Kalman filter is described. The parallel processing capability of a properly trained neural network can permit fast processing of features to yield correct acceleration estimates and hence can take the burden off the primary Kalman filter which still provides the target position and velocity estimates.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권1호
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pp.7-12
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2000
A new speech enhancement algorithm for speech corrupted by slowly varying additive colored noise is suggested based on a state-space signal model. Due to the FIR structure and the unimportance of long-term past information, the receding horizon (RH) FIR filter known to be a best linear unbiased estimation (BLUE) filter is utilized in order to obtain noise-suppressed speech signal. As a special case of the colored noise problem, the suggested approach is generalized to perform the single blind signal separation of two speech signals. It is shown that the exact speech signal is obtained when an incoming speech signal is noise-free.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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