영상 및 신호 처리 분야에 일반적으로 사용되는 직교 웨이블릿 변환은 천이에 대한 민감성과 방향성에 대한 선택도가 떨어지기 때문에 성능에 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 복소수 웨이블릿 변환이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이중 트리 복소수 웨이블릿과 베르누이-가우스 사전 확률분포를 이용한 효과적인 영상 잡음 제거 방법을 제안하고자 한다. 베르누이-가우스 모델에 대한 파라미터를 추정하기 위해 본 논문에서는 두 가지의 간단하고 반복적이지 않은 방법을 제안한다. 베르누이 랜덤 변수로 표현되는 혼합 파라미터를 추정하기 위해서는 가설-검증 기법을 사용한다. 추정된 혼합 파라미터를 이용하여 신호의 분산은 MGML(maximum generalized marginal likelihood) 추정기를 통하여 추정된다. 복소수 웨이블릿 변환을 사용하여 제안 방법과 알려진 잡음 제거 기법과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과를 통해 제안 방법이 적은 계산량으로 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 우수한 잡음 제거 결과를 나타냄을 알 수 있다.
In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public's personal information.
A 4+12+16 amplitude phase shift keying (APSK) modulation outperforms other 32-APSK modulations in a nonlinear additive white Gaussian noise (AWGN) channel because of its intrinsic robustness against AM/AM and AM/PM distortions caused by the nonlinear characteristics of a high-power amplifier. Thus, this modulation scheme has been adopted in the digital video broadcasting-satellite2 European standard. And it has been considered for high rate transmission of telemetry data on deep space communications in consultative committee for space data systems which provides a forum for discussion of common problems in the development and operation of space data systems. In this paper, we present an improved bits-to-symbol mapping scheme with a better bit error rate for a 4+12+16 APSK signal in a nonlinear AWGN channel and propose a simple signal detection algorithm for the 4+12+16 APSK from the presented bit mapping.
This paper suggests the Cardioid beamforming algorithm of the doublet sensors employing DIFAR (directional frequency analysis and recording) sensor signals in the frequency domain. The algorithm enables target bearing estimation using the signals from directional sensors. The algorithm verifies its applicability by successfully estimating bearings of a target projecting ten narrow-band signals in shallow water. The estimated bearings agree very well with those from GPS (global positioning system) data. Assuming the bearings from GPS data to be real values, the estimation errors are analyzed statistically. The histogram of estimation errors in each frequency have Gaussian shape, the mean and standard deviation dropping in the ranges -1.1°∼ 6.7°and 13.3∼43.6°, respectively. Estimation errors are caused by SNR (signal to noise ratio) degradation due to propagation loss between the source and receiver, daily fluctuating geo-magnetic fields, and non-stationary background noises. If multiple DIFAR systems are employed, in addition to bearing, range information could be estimated and finally localization or tracking of a target is possible.
LMF(Least Mean Fourth) 알고리즘은 특히 비정규 잡음 상황에서 빠른 수렴성을 나타낼 뿐만 아니라 추정 오차도 낮은 것으로 잘 알려져 있다. 최근 LMS(Least Mean Square) 알고리즘 분야에서는 가변 스텝 크기를 적용한 알고리즘들에 대한 관심이 증대되어 왔다. 그 이유는 가변 스텝 크기 LMS가 다양한 환경에서 고정 스텝 크기 LMS보다 우수한 결과를 내기 때문이다. 본 논문에선 LMF에 대한 가변 스텝 크기의 한 방법으로 대수학적 스텝 크기를 사용하는 가변 스텝 크기 LMF 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가변 스텝 크기 LMS와 마찬가지로 고정 스텝 크기 LMF보다 우수할 것이 예상된다. 본 논문은 그 우수성을 시불변 채널과 시변 채널 각각의 채널 환경하에서 시뮬레이션을 통하여 보인다.
TOA(time-of-arrival) and TDOA(time-difference-of-arrival) positioning techniques are commonly used in many radio-navigation systems. From the literature, it is known that the position estimate and error covariance matrix of TDOA obtained by GN(Gauss-Newton) method is exactly the same as that of TOA when the error source of the range measurement is only an IID white Gaussian noise. In case of geo-location and indoor positioning, however, multi-path or NLOS(non-line-of-sight) error is frequently appeared in range measurements. Though its occurrence is random, the multipath acts like a bias for a stationary user if it occurs. This paper presents the comparisons of error characteristics between TOA and TDOA positioning in presence of multi-path or NLOS error. It is analytically shown that the position estimate of TDOA is exactly the same as that of TOA even when bias errors are included in range measurements with different magnitudes. By computer simulation, position estimation error and error distribution are analyzed in presence of range bias errors.
본 연구는 100kHz의 대역폭에서 SNR이 0dB 정도인 미소신호의 존재유무를 판단하기 위한 임계치 결정방법에 대하여 기술한 것이다. 검출방법은 니만-피어슨등의 전통적인 방법에 비해서 미소신호에 적합한 LOD방법을 적용한 것이다. 검출의 대상신호는 데이터전송이나 모르스부호 전소에 사용되는 OOK변조신호이고, 잡음은 전송로에서 일반적으로 존재하는 라프라시안형의 비가우시안형을 대상으로 하였다. 실험결과, 오판확률을 임의의 값으로 고정시키고, 한 점의 임계를 취한 경우에서의 검출확률과 두 점의 구간임계점을 상호, 비교한 결과 후자의 검출방법이 현저히 향상됨을 확인하였다.
In order to extract bearing information from the directional sensors of DIFAR(directional frequency analysis and recording) that is a kind of passive sonobuoy, the cardioid beamforming algorithm applicable to DIFAR system was studied in the frequency domain. the algorithm uses narrow-band signals propagated though the media from the acoustic sources such as ship machineries. The proposed algorithm is expected to give signal to noise ratio of 6dB when it uses the maximum response axis(MRA) among the Cardioid beams. The estimated bearings agree very well with those from GPS data. Assuming the bearings from GPS data to be real values, the estimation errors are analyzed statistically. The histogram of estimation errors in each frequency have Gaussian shape, the mean and standard deviation dropping in the ranges -1.1~$6.7^{\circ}$ and 13.3~$43.6^{\circ}$, respectively. Estimation errors are caused by SMR degradation due to propagation loss between the source and receiver, daily fluctuating geo-magnetic fields, and non-stationary background noises. If multiple DIFAR systems are employed, in addition to bearing, range information could be estimated and finally localization or tracking of a target is possible.
동일지점에 투하한 여러개 표류부표 사이의 이격거리 관측방법을 사용하여 한국 연안 여러곳에서 와동확산의 분산을 측정하고 ‘확산계수’를 산정하였다. 시간이 경과함에 따라 와동확산의 분산은 t$^{m}$ 에 비례하여 증가 하였는데, 여기서 시간지수승 m은 1.5와 3.5범위의 비정수 값으로 나타났다. 실측된 분산의 시간지수승 관계는 와동확산계수를 상수로 두는 확산모델링 방법에서는 재현되지 않는다. 본 논문에서는 프랙탈 이론을 도입하여 와동확산에 에 따른 분산의 지수승 관계를 시뮬레이트하였다. 본 논문의 프랙탈 확산모델에서는 가우스소음 대신에 프랙탈 가우스소음(fGn)을 와동확산에 따른 임의행보 과정에 적용하였다. 이 모델에서 프랙탈 브라운운동(fBm)으로 표현되는 와동확산의 분산은 시간 t에 대하여 t$^{2H}$와 같이 나타났는데, 여기서 H는 허스트 지수(Hurst exponent)이다. 본 논문의 프랙탈 확산모델은 시간지수승이 1과 2범위인 와동확산 분산을 잘 재현하였지만, 시간지수승이 2가 넘는 경우는 재현되지 않는다. 시간지수승이 2이상인 경우는 평균류의 유속전단(velocity shear)에 기인한다.다.
전력 및 대역폭 제한적 디지털통신 시스템을 위한 새로운 변조 기술인 상관부호화 FSK (CEFSK) 시스템의 성능을 단일 및 다중 반송파 비선형 채널 환경에서 분석하였다. CEFSK는 심볼간 간섭이 없으며 인접하는 두 심볼간의 진폭과 위상 사이에 상관관계를 유지함으로써 부드럽고 연속적인 위상천이와 함께 적은 포락선 변동을 갖는 출력신호를 생성한다. 따라서 CEFSK 시스템은 기존의 GFSK와 비교하여 비선형 왜곡에 대한 인접심볼간섭(ISI)과 혼변조(IM)에 의한 영향을 적게 받는다. 본 논문에서는 AWGN과 ISI 그리고 IM 성분을 갖는 비선형 증폭 채널 환경에서 CEFSK 시스템의 성능을 전산모의실험을 통해서 분석하였다. 단일채널에 대한 실험에서는 고출력증폭기의 입력 차단 (IBO)가 -1.0dB와 -3.0dB일 때, 단일 비트 차동검파 (1DD) CEFSK가 $BER=1{\times}10^{-4}$을 유지하기 위해서 1DD-GFSK 보다 1.2dB와 0.8dB 우수하고 다중채널의 경우에서는 IBO의 값과 무관하게 약 1.1dB 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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