본 논문에서는 순간적인 채널 상태에 따라 K, 즉 survivor path의 개수를 적응적으로 조절하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 검출 기법을 제안한다. 최적의 성능을 가지지만 높은 복잡도의 단점을 가지는 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 단점을 개선하기 위해 MLD에 근접한 성능을 가지면서 복잡도는 확연히 감소시킨, 적응형 K-best SD (Sphere Decoding) 기법들이 제안되었지만, 채널 상태를 판별하기 위한 지표로, 채널의 페이딩 이득만을 이용할 뿐 순시적인 SNR(Signa1 to Noise Ratio) 값은 반영하지 못하는 단점을 가진다. 제안된 기법은 이러한 단점을 보완하기 위해 K를 조절하기 위한 채널 지표로 채널의 페이딩 성분뿐 아니라 SNR 성분까지 반영하는 path metric 값의 특성을 이용하여, 기존의 기법과 동일한 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가진다.
수자원 관리를 위하여 활용되고 있는 FMCW 레이다 센서는 비트 주파수를 추정함으로서 표면 수위를 측정한다. 따라서 비트 주파수 추정치에서의 높은 신뢰성 및 정확도가 요구된다. 그러나 수위에 따른 비트 스펙트럼은 시스템의 주파수 선형성 및 측정 환경, 기상 상태에 따라 매우 다양한 형태를 나타낼 수 있다. 따라서 현재 사용되는 기존의 수위정보 추출 알고리즘의 정확도 및 신뢰성에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법을 개선할 수 있는 고 해상도 비트 스펙트럼 추정에 의한 수위 정보 추출 방법들을 분석하였다. 이러한 방법들은 SNR 이 일정 기준 이상인 경우 더 정밀한 수위의 측정이 가능함을 보여준다. 그러나 SNR 이 매우 낮은 상황에서는 절대적인 오차수준이 크게 나타나지만 오히려 기존의 방법이 상대적으로 더 높은 신뢰도를 보인다.
본 논문에서는 K 사용자 MIMO 간섭 채널을 고려하였으며, 정보와 전력을 동시에 전송하는 SWIPT 시스템을 위한 송수신기 설계 방법에 대해서 다룬다. 그리고, 정보 수신 장치와 전력 수확 장치가 같은 수신기에 존재하는 SWIPT 시스템을 고려한다. 제안하는 방식에서는 신호대 누수 잡음비 (SLNR)를 비용 함수로 사용하고, 수확 전력에 대한 임계값을 만족하도록 송수신기를 설계한다. 즉, 수확 전력에 대한 제약 조건 하에서, SLNR을 최대화시키도록 송신단 프리코딩 벡터, 수신단 검파기 벡터, 전력 분배 상수를 동시에 설계한다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안하는 기법과 기존 기법의 신호 대 간섭 잡음비 (SINR) 성능을 비교하였다. 사용자 수, 송신 안테나 개수, 수신 안테나 개수 간의 특별한 제약 조건을 만족하는 경우, 제안하는 기법은 낮은 SNR에서 기존 기법보다 우수한 SINR 성능을 나타낸다는 것을 보였다. 또한, 특별한 제약 조건을 만족하지 못하는 경우에는, 제안 기법이 모든 SNR 범위에 대해서 기존 기법보다 더 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보였다.
본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널잡음에 의한 왜곡이다. 일반적으로 배경잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 받게 한다. DSR (Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이와 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 잡음제거 알고리듬이 사용되고 있으나 낮은 SNR환경에서 부정확한 잡음추정으로 발생하는 스펙트럼 손상과 잔존 잡음은 음성인식기의 인식환경과 학습 환경의 불일치를 만들게 되어 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 잡음제거 알고리듬으로 MMSE-STSA 방법을 사용하였고 손상된 스펙트럼을 보상하기 위해 Ideal Binary Mask를 이용하였다. 잡음환경 (SNR 15 ~ 0 dB)에 따른 실험결과 제안된 방법을 사용했을 때 향상된 스펙트럼을 얻을 수 있었고 향상된 인식성능을 확인했다.
본 논문에서는 다중표적 비행시험을 위한 비행 자료처리 시스템이 설계되었다. 비행자료 처리를 위해 표적그룹 처리, 자료융합 처리 및 자료연동 처리가 수행 되었으며, 자료융합 필터로서 집중형 칼만필터와 연합형 칼만필터를 설계하였다. 특히 집중형 필터에 레이더의 SNR과 추정기법을 적용하여 비행체의 저고도 계측을 개선하였다. 개발된 시스템을 다중표적 비행시험에 적용한 결과, 저고도 및 초기구간에서 개선된 비행궤적을 확인할 수 있었다.
초음파 컬러 유동 사상에서 가장 많이 사용되는 Kasai 알고리듬은 래그-1 자기상관 방법으로서 적은 계산량으로 비교적 우수하게 도플러 평균주파수를 추정한다. 하지만 특히 깊은 곳을 영상화하는 경우 낮은 신호 대 잡음비로 인해 추정성능이 저하된다. 본 논문에서는 낮은 신호 대 잡음비에서도 Kasai 알고리듬보다 우수한 디에일리어스된 래그-2 자기상관방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다. 제안한 방법은 잡음이 존재하는 경우 도플러 평균주파수 추정 성능을 평균 자승 오차 측면에서 전반적으로 약 2~3dB 정도 개선시켜줌을 확인하였다.
Magnetic resonance imaging has a potential to produce clear anatomical as well as functional images of human body. However, the ability to diagnose is limited by signal to noise ratio (SNR) and the resolution of current medical systems. To remove the challenges prevalent due to the use of high field scanners, dedicated radio frequency coils are used. Transverse electromagnetic coils have an advantage of providing homogeneous magnetic field throughout the region but with low signal to noise ratio while surface coils have an advantage of providing higher signal to noise ratio but with low homogeneity. This research combines both the advantage into one by utilizing transmit only transverse electromagnetic radio frequency coils (8 channel) along with receive only surface coils (by varying the number) for better imaging of brain. A 7 Tesla 32-channel close fitting helmet shaped phased-array surface coils along with the combination of 8 channel transmit only transverse electromagnetic coils provided good homogeneity as well as significant SNR improvements throughout the human brain.
최근 무선트래픽 수요가 폭발적으로 증가하면서 셀룰라 무선망에서 이를 효율적으로 지원하기 위한 스몰셀 연구가 활발히 수행중이다. 본 논문은 스몰셀 구현의 가장 큰 걸림돌인 다중셀 간섭을 효율적으로 해결하기 위한 간섭상쇄 기법에 대해 연구하였다. 각 사용자의 메시지가 기지국 혹은 릴레이를 통하여 전달되는 경우, 무선채널의 시변특성을 이용한 간섭상쇄 기법을 제안하였다. Amplify-and-forward (AF) 에 기반한 기존 접근방식은 잡음증폭 특성으로 인하여 신호대잡음비가 낮은 영역에서는 심한 성능열화를 보였다. 본 논문은 최근 개발된 compute-and-forward (CF) 에 기반한 간섭상쇄를 제안하여 이러한 문제를 해결하고 신호대잡음비가 작은 영역에서 전송율을 크게 개선하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2371-2388
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2015
In this paper, we investigate the performance evaluation of three dimensional (3D) multiple-input multiple-output (MIMO) systems with an adjustable base station (BS) antenna tilt angle and zero-forcing (ZF) receivers in Ricean/Lognormal fading channels. In particular, we take the lognormal shadow fading, 3D antenna gain with antenna tilt angle and path-loss into account. First, we derive a closed-form lower bound on the sum rate, then we obtain the optimal BS antenna tilt angle based on the derived lower bound, and finally we present linear approximations for the sum rate in high and low-SNR regimes, respectively. Based on our analytical results, we gain valuable insights into the impact of key system parameters, such as the BS antenna tilt angle, the Ricean K-factor and the radius of cell, on the sum rate performance of 3D MIMO with ZF receivers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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