In this research, we seek the beginning of the speech and detect the stationary speech region using lip information. Performing running average of the estimated speech signal in the stationary region, we reduce the effect of musical noise which is inherent to the conventional MlMSE (Minimum Mean Square Error) speech enhancement algorithm. In addition to it, SFM (Spectral Flatness Measure) is incorporated to reduce the speech signal estimation error due to speaking habit and some lacking lip information. The proposed algorithm with Wiener filtering shows the superior performance to the conventional methods according to MOS (Mean Opinion Score) test.
본 논문에서는 트랜스패런트(transparent) 모바일 다중 홉 릴레이(Mobile Multi-hop Relay; MMR)를 갖는 OFDM 기반 셀룰러 시스템에서 발생하는 전파 지연(propagation delay)의 영향을 분석한다. 또한, 수율 상승(throughput enhancement; TE) 또는 상호협력 전송(cooperative transmission)을 위한 MMR을 갖는 OFDM 시스템에서 전파 지연에 대한 영향을 극복할 수 있는 LS 채널 추정 기법과 MMSE 채널 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 채널 추정 기법은 TE MMR 시스템 또는 상호협력 MMR 시스템에서 전파 지연으로 인한 채널 추정 성능 열화 현상을 극복할 수 있다. 모의실험을 통해 MSE와 BER 측면에서 본 논문에서 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수함을 보인다.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 직렬로 입력되는 데이터 열을 N개 (부반송파의 수)의 병렬 데이터 열로 변환하여 서로 다른 주파수를 가지는 N개의 직교 부반송파로 변조시켜서 동시에 전송하기 때문에 스펙트럼 효율이 높으며 고속의 데이터 전송이 가능하다. 그러나, 모든 부반송파에 대해 같은 변조 방식을 이용하는 OFDM 시스템의 경우 심하게 페이딩 된 부채널의 비트오류율 (BER: Bit Error Rate)에 의해서 전체 시스템의 비트오류율이 결정되는 문제점을 안고 있다. 이 문제를 해결하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 부채널 마다의 SNR (Signal to Noise power Ratio)을 추정하고 그 크기에 따라 부반송파의 변조 방식을 가변적으로 결정하는 적응 변조가 필요하다. 실제로 IEEE 802.11a의 경우 변조 방식에 따라 $6\sim54$ Mbps의 전송 속도를 가진다. SNR을 추정하기 위한 대표적인 방식인, 주파수 영역의 심볼을 이용하여 MSE (Mean Square Error)를 최소화하는 방법을 이용하는 직접추정 방식과 성상도상에서 수신된 복소값과 추정한 심볼값 사이의 RMS 에러를 이용하는 방식, 그리고 Viterbi 복호 과정에서 누적된 최소 거리 (Cumulative Minimum Distance)를 이용하는 방식에 대해서 비교 분석하고, 이를 통해 EVM 방식과 Viterbi 복호과정을 병행해서 사용하는 새로운 SNR 추정방법을 제안하며 이를 이용한 부반송파 적응 OFDM 시스템을 제안한다. 마지막으로, IEEE 802.11a의 기준에 근거하여 새로운 적응 OFDM 시스템의 성능향상을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문은 OFDM 블록에 파일럿 심볼들이 빗 형태의 패턴에 따라 배치된 경우, 가상 부반송파를 가지는 OFDM 시스템의 channel frequency response (CFR)를 추정하는 여러 방식들을 서로 비교한다. 채널 임펄스 응답을 먼저 예측하는 것이 목적인 minimum mean square error (MMSE) 기반의 채널추정 방식과 누설현상의 억제가 목적인 MMSE 기반의 채널추정 방식이 지금까지 비교되지 않았기 때문에, 본 논문에서는 후자 방식과 전자 방식의 mean square error (MSE) 값들의 차이가 양수가 됨을 유도함으로써 전자 방식의 우수성을 논리적으로 증명한다. 아울러 본 논문에서는 파일럿 수의 변화가 MMSE 기반 채널추정 방식과 least-square (LS) 기반 채널 추정 방식의 성능에 미치는 영향을 조사한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 채널추정 방식들의 성능을 정량적으로 확인한다.
동일한 부품 K개를 갖고 있으며, 그 중에서 S개 이상의 스트렝스(strength)가 스트레스(stress) 보다 크게 될 경우 신뢰성이 유지되는 시스템에서 스트레스와 스트렝스가 모두 와이블(weibull) 분포를 하고 있을 때의 시스템 신뢰성을 고찰하였다. 2 절에서는 시스템 신뢰성의 최소분산불편추정량(MVU estimator)을 구하였고, 3 절에서는 최소분산불편추정량의 점근분포(asymototic distribution)를 구하고 표본크기가 클때 시스템 신뢰성의 최소분산불편추정량과 최우추정량(MLE)과의 관계를 구하였으며, 4 절에서는 시스템 신뢰성의 일양최적불편신뢰구간(uniformly most accurate unbiased confidence interval) 을 구하였고, 5 절에서는 몬데 카를로 씨뮤레이션(Monte Carlo Simulation)을 사용하여 작은 표본에서의 최우추정량과 최소분산불편추정량의 편기(bias)와 평균자승오차(MSE)를 비교하였고 6 절에서는 결과를 간단히 요약하고 본 논문을 더 확장할 경우에 문제점을 제시하였다.
본 논문은 orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 통신에서 효율적인 블라인드(blind) 주파수 옵셋 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 오버샘플링과 OFDM 시스템의 cyclic prefix (CP)를 이용하여 시간차가 있는 2개의 OFDM 신호 블록을 얻고 이를 이용하여 블라인드 주파수 옵셋 추정을 위한 비용함수를 정의한다. 본 논문에서는 제안된 비용함수가 코사인 함수로 근사화 될 수 있음을 보였으며 코사인 함수의 기본적인 특성을 이용하여 주파수 옵셋을 추정할 수 있는 폐쇄형(closed form) 추정 공식을 유도하였다. 이 코사인 함수를 이용하면 전체 주파수 옵셋 범위에 대한 탐색 없이 최저 비용함수 값을 쉽게 계산할 수 있기 때문에 주파수 옵셋 추정이 효율적이다. 제안된 방식은 탐색이 필요 없기 때문에 기존의 블라인드 ML 기법보다 계산량이 약 97% 감소하며 컴퓨터 시뮬레이션 결과 평균제곱오차 (mean square error, MSE) 성능이 기존의 ML 기법이나 MUSIC 방식보다 우수함을 보였다.
본 논문은 최대 전송률에 가까운 성능을 보이는 선형 preceding 기법을 제안한다. MMSE preceding은 ZF preceding 방식보다 우수한 평균 자승 오차 성능을 가진다. 반면 MMSE preceding 방식의 전송률은 낮은 SNR 범위에서는 ZF 방식에 비해 개선된 성능을 보여주지만 높은 SNR에서는 오히려 성능 열화현상을 보인다. 이와 같은 사실에 착안하여 본 논문에서는 최대 전송률에 근접하는 선형 preceding 기법을 제안한다. 제안된 방식은 ZF precoding방식에서 사용되는 역행렬 연산을 전송율이 최대화될 수 있도록 정규화하는 방식이고 이를 위한 간단한 수치 알고리즘이 제안된다. 또한 그 과정에서 낮은 복잡도를 가지는 간단한 전력 재할당에 의한 정규화 방식이 제안된다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 제안된 방식이 모든 SNR 범위에서 기존의 ZF preceding 방식과 MMSE preceding방식보다 높은 전송률을 가짐을 보인다. 또한 제안된 방식은 채널 추정 오차가 존재하는 경우에도 기존의 선형 preceding 방식들과 비교하여 성능 이득을 유지하면서 채널 추정 오차에 강인함을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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