• 제목/요약/키워드: low SNR

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가변창문함수를 이용한 미소파괴음의 P파 도달시간 결정 알고리즘 개발 (Development of an Algorithm for P-wave Arrival Time determination Using Amoving Window Function)

  • 이경수;조성하;이창수;최영철;유보선
    • 지질공학
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    • 제25권1호
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    • pp.103-113
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    • 2015
  • 본 연구에서는 신호 대 잡음비가 낮은 미소파괴음 신호에 대한 진원 위치표정 결과의 정확성 향상을 위하여 가변창문함수를 이용한 P파 도달시간 결정 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존 P파 도달시간 결정알고리즘과 함께 신호 대 잡음비(SNR)가 각기 다른 가상의 미소파괴음 신호에 적용하여 정확성을 검토하였다. 실험결과 기존 P파 도달시간 결정알고리즘은 SNR이 낮아질수록 결과의 정확성이 낮아지며 특히 SNR이 2.14에서는 모든 알고리즘에서 오류가 발생하였다. 반면에, 제안된 알고리즘은 신호의 분산을 고려한 가변창문함수를 신호에 적용하기 때문에 신호의 주파수특성과 신호의 증폭을 동시에 고려하였다. 따라서 SNR 2.14 이하의 신호에서도 제시된 알고리즘은 정확한 결과를 제시하였다.

위성통신시스템에서 심볼율 추정과 변조 방식 구분법 (Symbol Rate Estimation and Modulation Identification in Satellite Communication System)

  • 최찬호;임종부;임기홍;김영환;김호겸
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권8A호
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    • pp.671-678
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    • 2005
  • 본 논문은 위성 통신 시스템에서 심볼율에 대한 사전 지식 없이 다양한 심볼율에 대한 심볼율 추정 방법과BPSK, QPSK, 8PSK 신호를 구분하기 위한 간단화된 변조 방식 구분법을 제안했다. 심볼율을 추정하기 위해 신호의 스펙트럼을 추정하기 위한 슬라이딩 FFT와 단순 moving average를 사용하였고, 슬라이딩 윈도우와 decimation, Low pass filter (LPF) 블록을 이용하여 정확한 심볼율을 추정하였다. 기존의 변조 방식 구분법은 test statistics로써 SNR값을 사용하지만 수신기는 통신 시작시에 변조 방식을 알지 못하기 때문에 SNR 값을 추정할 수 없는 문제와 log, cosh과 같은 비선형 함수를 사용하는 기존의 변조 방식 구분법이 비트 resolution이 높은 문제가 있기 때문에 기존의 변조 방식 구분법에 간단화된 고정된 SNR 방법을 제안하였다. 심볼율 추정과 변조 방식 구분법의 성능은 Monte Carlo 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 보여주었고, 심볼율 추정이 낮은 SNR에서도 좋은 성능을 나타내는 것을 볼 수 있었고, 변조 방식 구분법을 간단화 하였지만 기존의 방법과 비교해서 비슷한 성능을 나타내는 것을 확인 할 수 있었다.

IEEE 802.11ac 변조 방식의 딥러닝 기반 분류 (Deep learning-based classification for IEEE 802.11ac modulation scheme detection)

  • 강석원;김민재;최승원
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.45-52
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    • 2020
  • This paper is focused on the modulation scheme detection of the IEEE 802.11 standard. In the IEEE 802.11ac standard, the information of the modulation scheme is indicated by the modulation coding scheme (MCS) included in the VHT-SIG-A of the preamble field. Transmitting end determines the MCS index suitable for the low signal to noise ratio (SNR) situation and transmits the data accordingly. Since data field decoding can take place only when the receiving end acquires the MCS index information of the frame. Therefore, accurate MCS detection must be guaranteed before data field decoding. However, since the MCS index information is the information obtained through preamble field decoding, the detection rate can be affected significantly in a low SNR situation. In this paper, we propose a relatively robust modulation classification method based on deep learning to solve the low detection rate problem with a conventional method caused by a low SNR.

Massive MIMO Channel Estimation Algorithm Based on Weighted Compressed Sensing

  • Lv, Zhiguo;Wang, Weijing
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권6호
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    • pp.1083-1096
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    • 2021
  • Compressed sensing-based matching pursuit algorithms can estimate the sparse channel of massive multiple input multiple-output systems with short pilot sequences. Although they have the advantages of low computational complexity and low pilot overhead, their accuracy remains insufficient. Simply multiplying the weight value and the estimated channel obtained in different iterations can only improve the accuracy of channel estimation under conditions of low signal-to-noise ratio (SNR), whereas it degrades accuracy under conditions of high SNR. To address this issue, an improved weighted matching pursuit algorithm is proposed, which obtains a suitable weight value uop by training the channel data. The step of the weight value increasing with successive iterations is calculated according to the sparsity of the channel and uop. Adjusting the weight value adaptively over the iterations can further improve the accuracy of estimation. The results of simulations conducted to evaluate the proposed algorithm show that it exhibits improved performance in terms of accuracy compared to previous methods under conditions of both high and low SNR.

낮은 계산 복잡도를 갖는 Linear Prediction 기반의 SNR 추정 기법 (LP-Based SNR Estimation with Low Computation Complexity)

  • 김선애;조병각;백광훈;유흥균
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제20권12호
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    • pp.1287-1296
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    • 2009
  • 채널의 상태가 시간에 따라 수시로 변하는 전송 환경에서 수신된 신호에 대한 잡음 비를 추정하는 것이 중요하다. 대부분의 SNR 추정기는 MF(Matched Filter) 후 수신된 샘플로 추정이 이루어진다. 하지만 이런 기법들은 무선 통신에서 채널의 상태에 민감한 특성을 갖는다. 하지만 수신기의 front-end에서 모아진 데이터들을 이용하는 선형 예측(LP: Linear Prediction) 기법을 기반으로 하는 신호 대 잡음 비 추정 알고리즘은 이에 비해 안정된 성능을 보인다. 본 논문에서는 LP 기반의 SNR 추정기를 소개하고, 기존의 LP 기법 기반으로 하는 SNR 추정 알고리즘의 계산 복잡도를 줄이기 위한 새로운 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 Linear Prediction 오차를 구하는 과정에서 순방향 오차와 그 conjugate 값을 이용하여 SNR 추정 과정을 보다 간단하게 한다.

엔트로피와 하모닉 검출을 이용한 잡음환경에 강인한 음성검출 (Robust Voice Activity Detection in Noisy Environment Using Entropy and Harmonics Detection)

  • 최갑근;김순협
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권1호
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    • pp.169-174
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    • 2010
  • 이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.

음성 강화를 위한 a priori SNR 추정기반 적응 바람소리 저감 방법 (An Adaptive Wind Noise Reduction Method Based on a priori SNR Estimation for Speech Eenhancement)

  • 서지훈;이석필
    • 전기학회논문지
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    • 제64권12호
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    • pp.1756-1760
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    • 2015
  • This paper focuses on a priori signal to noise ratio (SNR) estimation method for the speech enhancement. There are many researches for speech enhancement with several ambient noise cancellation methods. The method based on spectral subtraction (SS) which is widely used in noise reduction has a trade-off between the performance and the distortion of the signals. So the need of adaptive method like an estimated a priori SNR being able to making a high performance and low distortion is increasing. The decision directed (DD) approach is used to determine a priori SNR in noisy speech signals. A priori SNR is estimated by using only the magnitude components and consequently follows a posteriori SNR with one frame delay. We propose a modified a priori SNR estimator and the weighted rational transfer function for speech enhancement with wind noises. The experimental result shows the performance of our proposed estimator is better Perceptual Evaluation of Speech Quality scores (PESQ, ITU-T P.862) compare to the conventional DD approach-based systems and different noise reduction methods.

모노펄스 추적을 이용한 무인기 DoA 추정정밀도 향상 방안에 관한 연구 (A Study on UAV DoA Estimation Accuracy Improvement using Monopulse Tracking)

  • 손으뜸효태;윤창배
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.1121-1126
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    • 2017
  • 비행체의 위치정보는 GPS 교란과 같은 위험성에 노출될 수 있기 때문에 위치를 추정하기 위해 관성항법장치와 같은 여러 연구가 수행되고 있다. DoA(: Direction of Arrival) 및 RTT(: Round Trip Time)을 이용한 위치추정 기법은 레이다시스템에 적용되어 비행체의 위치를 추정하는데 사용되고 있으며 무인기 데이터링크에 적용 가능하다. 무인기 데이터링크는 넓은 대역폭을 사용하기 때문에 다중혼 방식의 합 차패턴 생성 방식을 주로 사용하며 탑재체의 제한된 송신출력으로 낮은 SNR 영역을 포함하여 추적을 수행한다. 일반적으로 낮은 SNR에서 위치 추정오차는 증가하며 높은 SNR에서 부엽을 제한하지 못하면 추정된 DoA의 유효성이 상실된다. 본 논문에서는 부엽을 제한하고 낮은 SNR에서 증가하는 DoA 추정오차를 보정하기 위한 방안을 제시한다.

잡음환경 하에서의 음성의 SNR 개선 (Improvement of Signal-to-Noise Ratio for Speech under Noisy Environment)

  • 최재승
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.1571-1576
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    • 2013
  • 본 논문에서는 잡음 환경 하에서 음성신호에 대한 신호대잡음비(SNR)를 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 백색잡음 및 자동차잡음 등과 같은 배경잡음으로부터 음성신호의 SNR을 개선할 목적으로 먼저 저역, 중역, 고역 SNR 대역에서 SNR을 추정한다. 다음으로 본 알고리즘은 각 대역에서 스펙트럼을 강조함으로써 잡음으로 오염된 음성신호 속에서 잡음신호를 차감한다. 백색잡음, 자동차잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 양호한 신호대잡음비 값을 구하였다. 실험결과로부터 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 백색잡음에 대하여 최대 4.2 dB, 자동차잡음에 대하여 최대 3.7 dB의 출력 신호대잡음비가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

연산증폭기 공유 기법을 이용한 145μW, 87dB SNR을 갖는 저전력 3차 Sigma-Delta 변조기 (A 145μW, 87dB SNR, Low Power 3rd order Sigma-Delta Modulator with Op-amp Sharing)

  • 김재붕;김하철;조성익
    • 전기전자학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.87-93
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    • 2015
  • 본 논문에서는 디지털 패스가 없는 연산증폭기 공유 기법을 이용한 $145{\mu}W$, 87dB SNR을 갖는 저전력 3차 Sigma-Delta 변조기를 제안한다. 기존 구조는 아날로그와 디지털 패스를 사용한 구조로 첫 번째 적분기의 계수가 작다는 단점을 지연된 피드포워드 패스를 추가하여 개선하였다. 제안한 구조는 디지털 패스를 제거하여 첫 번째 적분기의 계수를 크게 하였고 연상증폭기 공유 기법을 이용하여 전력소모가 기준 구조보다 적다. 전원전압 1.8V, 신호대역폭 20KHz, 샘플링 주파수 2.8224MHz 조건에서 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제안한 구조의 시뮬레이션한 결과, SNR(Signal to Noise Ratio)은 87dB, 전력소비는 $145{\mu}W$이다.