In this paper, newly developed algorithm for enhancing images corrupted by white gaussian noise is proposed. In the method proposed here, image is subdivided into a number of subblocks, and each block is separated into cimponents corresponding to signal and noise subspaces, respectively through the signal subspace method. A clean signal is then estimated form the signal subspace by the adaptive wiener filtering. The decomposition of noisy signal into noise and signal subspaces in is implemented by eigendecomposition of covariance matrix for noisy image, and by performing blockwise KLT (karhunen loeve transformation) using eigenvector. To reduce the perceptual noise level and distortion, wiener filtering is implementd by adaptively adjusting noise level according to activity characteristics of given block. Simulation results show the effectiveness of proposed method. In particular, edge bluring effects are reduced compared to the previous methods.
This paper introduces a compression technique for power qualify disturbance signal via discrete wavelet transform(DWT). The proposed approach is based on a previous estimation of the stationary component of power quality disturbance signal, so that it could be subtracted from the original signal in order to reduce a dynamic range of signal and generate transient events signal, which is subsequently applied to the compression technique. The compression techniques is performed through the difference signal decomposition, thresholding of wavelet coefficients, and signal reconstruction. It presents the relation between compression efficiency and threshold. It shouts that the wavelet transform leads to a power quality data compression approach with high compression efficiency, small compression error and good de-nosing effect.
두 개 수신기에 도래한 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그 중에서 두 수신기에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관으로부터 상대적인 지연을 추정하는 Generalized Cross Correlation(GCC) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 그러나 GCC 방법은 단일 주파수 신호를 사용하는 경우에 일반 광대역 신호를 사용하였을 때보다 더 높은 신호 대 잡음비에서부터 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이 같은 현상을 개선하기 위해서 협대역 단일 주파수 신호에 대해 GCC를 위한 네 가지 전 처리기를 살펴본다. 시뮬레이션을 통해서 처리기를 사용하였을 때가 전 처리기를 전혀 사용하지 않았을 때보다 100 msec 길이 송신 신호에 대해서 최대 9 dB의 성능 이득을 얻었고, 1 s 길이 송신 신호에 대해서는 최대 4 dB의 성능 이득이 있음을 보인다.
본 논문에서는 협력 빔형성(Coordinated Multi-Point Coordinated Beamforming : CoMP CB) 시나리오에서 인접한 사용자들 때문에 발생되는 간섭(Inter User Interference : IUI)을 제거하기 위해 사용된 Block Diagonal Geometric Mean Decomposition(BD-GMD)기반의 IUI 제거 알고리즘을 Successive Signal to Leakage plus Noise Ratio(SSLNR) 환경에서의 ZF(Zero-Forcing)에 적용하여 누출 전력을 제거한다. 또 IUI 제거 알고리즘을 사용했을 시 문제가 되는 원하는 신호 전력(Desired signal power)의 크기를 크게 보장할 수 없다는 점을 보완하기 위해 적절한 채널 열 순열(Channel ordering)을 수행하여 원하는 신호의 전력을 높인다. IUI 제거 알고리즘 사용과 적절한 채널 열 순열을 통해 기존의 SSLNR-Zero-Forcing Tomlinson Harashima precoding(ZF-THP) 기법보다 더 나은 비트오류확률(Bit Error Rate : BER)성능을 낼 수 있다.
제트 엔진 변조(jet engine modulation: JEM) 신호는 제트 엔진 고유의 정보를 제공하기 때문에 표적 인식 분야에서 널리 이용된다. JEM 신호의 고유 정보인 날개 수를 얻기 위해서는 날개의 회전 속도, spool rate를 추출하는 것이 중요하다. 하지만 약한 JEM 신호에서는 회전 속도를 추출하는데 어려움을 겪는다. 이에 본 논문에서는 약한 JEM 신호에서 spool rate를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 우선 JEM 신호에서 spool rate를 추출하기 위해서 JEM 신호 성분의 강약을 구분하는 기준을 정하여 신호를 구분한다. 그 중 약한 신호를 high-pass filtering 기반의 전처리 과정을 거쳐 spool rate 추출에 용의하도록 신호를 변형해준다. Spool rate를 추출할 수 있는 신호를 얻고 난 후, peak detection 과정을 통하여 spool peak를 찾고, spool period/rate를 추출한다. 기존의 CEMD(Complex Empirical Mode Decomposition), WD(Wavelet Decomposition)와 같은 방법보다 간단하기 때문에, 추출을 정확하게 할 뿐만 아니라 시간을 매우 절약할 수 있음을 입증하였다.
임의의 그래프 신호를 복원하기 위해 그래프상의 일부 노드로 구성된 샘플링 집합내의 노드들의 신호값만을 사용하게 되는 경우, 이를 위한 최적의 샘플링 집합 선택 문제에 대해 연구한다. 고도의 계산량을 요구하는 고유값 분해 (eigen decomposition)를 사용하지 않고, 노드를 선택하는 과정에서의 신호 변화값의 차이를 비용함수로 제시한다. 구체적으로, 기존 방식의 비용함수인 신호 복원오차를 최소화하는 대신에 본 연구에서는 신호 변화값의 차이를 비용함수로 채택하여 이를 최소화하는 간단하고 고속의 탐욕 (greedy) 샘플링 집합선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속알고리즘과 성능평가 비교를 위해 다양한 그래프 신호에 대한 폭넓은 실험을 진행하여, 기존 방식 대비 신호복원 성능감소를 약 7% 이내로 유지하면서 실행시간을 10배이상으로 단축하였음을 보인다.
Recognition of radar emitter signals is one of core elements in radar reconnaissance systems. A novel method based on singular value decomposition (SVD) and the main ridge slice of ambiguity function (AF) is presented for attaining a higher correct recognition rate of radar emitter signals in case of low signal-to-noise ratio. This method calculates the AF of the sorted signal and ascertains the main ridge slice envelope. To improve the recognition performance, SVD is employed to eliminate the influence of noise on the main ridge slice envelope. The rotation angle and symmetric Holder coefficients of the main ridge slice envelope are extracted as the elements of the feature vector. And kernel fuzzy c-means clustering is adopted to analyze the feature vector and classify different types of radar signals. Simulation results indicate that the feature vector extracted by the proposed method has satisfactory aggregation within class, separability between classes, and stability. Compared to existing methods, the proposed feature recognition method can achieve a higher correct recognition rate.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권6호
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pp.979-994
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2015
The mode shapes of a segmented hull model towed in a model basin were predicted using both the Proper Orthogonal Decomposition (POD) and cross random decrement technique. The proper orthogonal decomposition, which is also known as Karhunen-Loeve decomposition, is an emerging technology as a useful signal processing technique in structural dynamics. The technique is based on the fact that the eigenvectors of a spatial coherence matrix become the mode shapes of the system under free and randomly excited forced vibration conditions. Taking advantage of the simplicity of POD, efforts have been made to reveal the mode shapes of vibrating flexible hull under random wave excitation. First, the segmented hull model of a 400 K ore carrier with 3 flexible connections was towed in a model basin under different sea states and the time histories of the vertical bending moment at three different locations were measured. The measured response time histories were processed using the proper orthogonal decomposition, eventually to obtain both the first and second vertical vibration modes of the flexible hull. A comparison of the obtained mode shapes with those obtained using the cross random decrement technique showed excellent correspondence between the two results.
Positron emission tomography (PET) is widely used imaging modality for effective and accurate functional testing and medical diagnosis using radioactive isotopes. However, PET has difficulties in acquiring images with high image quality due to constraints such as the amount of radioactive isotopes injected into the patient, the detection time, the characteristics of the detector, and the patient's motion. In order to overcome this problem, we have succeeded to improve the image quality by using the dynamic image reconstruction method based on singular value decomposition. However, there is still some question about the characteristics of the proposed technique. In this study, the characteristics of reconstruction method based on singular value decomposition was estimated over computational simulation. As a result, we confirmed that the singular value decomposition based reconstruction technique distinguishes the images well when the signal - to - noise ratio of the input image is more than 20 decibels and the feature vector angle is more than 60 degrees. In addition, the proposed methode to estimate the characteristics of reconstruction technique can be applied to other spatio-temporal feature based dynamic image reconstruction techniques. The deduced conclusion of this study can be useful guideline to apply medical image into SVD based dynamic image reconstruction technique to improve the accuracy of medical diagnosis.
본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output)시스템을 위한 수신부 신호 검출기법인 QRM-MLD (Maximum Likelihood Detection with QR Decomposition and M-algorithm)를 다룬다. 최근 산업현장에서는 차세대 이동통신에서 요구되는 보행자 속도로 움직이는 환경에서 1Gbps를 달성하기 위해 $4{\times}4$ MIMO 시스템에 QRM-MLD기법을 사용하여 1Gbps 전송속도의 testbed를 구현하였다. 본 논문에서는 QRM-MLB기법과 동일한 오류성능을 가지지만 계산량을 현격하게 줄이는 새로운 reduced complexity QRM-MLD기법을 제안한다. 두 가지 방식의 계산량을 엄밀하게 비교하여 계산량 감소정도를 정량적으로 표현하고 모의실험을 통해 제안된 방식이 기존의 방식과 동일한 오류성능을 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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