한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.612-615
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2006
본 논문에서는 Late 암으로부터 측정된 상관 값을 보정하여 상관함수의 비대칭을 완화시키고 다중경로 신호 오차를 제거하는 새로운 상관기 설계법을 제안하였다. 다중경로 오차에 의한 신호 추적 오차는 상관함수의 Early-Late 간 비대칭과 관련이 있으므로, 다중상관기 구조를 이용하여 상관함수의 Early-Late간 상관값 차를 측정하면 상관함수의 비대칭 정도를 추정할 수 있다. 상관값 차를 이용하여 추정한 상관함수 비대칭을 감소시키면 다중경로 신호에 의한 코드 추적 오차를 줄일 수 있다. 제안한 상관기는 4개의 암과 보정치 생성 블록으로 구성된다. 제안한 상관기의 다중경로 오차 제거 성능은 시뮬레이션을 이용하여 확인하였다. 여러 가지 지연시간 및 신호 진폭을 가지는 다중경로 신호에 대하여 일반 수신기와의 위상 추적 오차를 비교하여 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안한 상관기는 우수한 다중경로 오차 제거 성능을 가지며 일반상관기와 유사한 평균 신호 획득시간을 가짐을 알 수 있다.
본 논문은 수중 방사소음 발생 시, 부분상관 함수를 이용한 기여도 분석법에 대하여 연구를 수행하였다. 부분상관 함수를 활용한 기여도 분석을 수행할 시, 입력순서의 선정은 정확한 기여도값 도출에 있어 매우 중요하다. 하지만 주파수 상관성분이 존재하는 시스템에 대하여 기여도분석을 실시할 경우, 적절한 입력순서를 선정하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 기여도특성 행렬과 다중상관 함수의 관계를 활용하여 기여도 영역을 나누어 평가하는 기여도 분석 기법을 제시하였다. 제시한 분석법의 검증을 위해 정현파로 구성된 다중입력과 단일 출력을 갖는 시스템을 모델링하였고, 이 시스템에 대하여 기여도 분석을 실시하였다. 그 결과 정확한 기여도값을 도출 할 수 있었다.
본 논문에서는 멀티코드를 사용하는 직접 시퀀스-코드 분할 다중 접속 (DS/CDMA: direct sequence/code division multiple access) 전력선 통신 시스템에서 사용자 검출을 위해 방사형 기저 함수를 응용하는 모델을 제안하였다. 방사형 기저 함수 기반의 사용자 검출기의 성능은 기존의 부 최적화된 다중 사용자 검출기의 성능과 비트 에러율 면에서 비교 분석되었다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 모델인 역 상관기 기반 검출기보다 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였고, 다양한 환경에서 near-optimum 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 논문에서 이러한 결과들은 다중코드 DS/CDMA 전력선 통신 시스템에서 다중 사용자 검출기 디자인에 적용 될 수 있다.
블라인드 기법은 훈련열 없이 검출하고자 하는 사용자의 최소한의 정보만을 가지고 정보 검출이 가능한 방법이다. 본 논문에서는 직접 대역 확산 코드 분할 다중 접속 시스템에서 다중사용자 간섭을 제거하기 위해서, 혼합된 비용함수를 사용하는 블라인드 다중사용자 검출기를 제안하였다. 제안된 블라인드 다중사용자 검출기의 비용함수는 LMS와 LMF를 혼합한 형태로 이루어져있으며, 제안된 다중사용자 검출기의 성능을 평가하기 위해서 가우시안 채널 하에서 BER을 비교 하였다. 모의실험 결과, 사용자가 20 명 존재하는 경우, 제안된 블라인드 검출기가 블라인드 MOE 다중사용자 검출기에 비해 약 3dB정도 더 나은 성능을 지님을 확인 할 수 있었다.
GPS 환경에서 다중경로 신호는 의사거리 측정 정확도의 성능을 감소시키므로 GPS에 기반한 응용에서 위치 성능 감소로 나타나며, 이는 특히 고층 건물이 많은 도심환경 및 수면에 의한 반사가 많은 해양에서 문제가 된다. 다중경로 신호는 GPS 수신기 내부 상관기에서 상관 함수의 Early-Late 간 비대칭을 유발하므로, 본 논문에서는 Late 상관 값의 비대칭 정도를 보상하여 다중경로 오차를 제거하기 위한 가중 상관기 구조를 소프트웨어 GPS 수신기를 이용하여 구현하고, 그 성능을 평가하였다. 가중 상관기는 2개의 상관 암으로 이루어진 다중 상관기를 사용하여 상관함수의 비대칭 여부를 판단하고, 비대칭성을 감소시키기 위한 보정치를 생성한다. 이 구조는 다중 상관기에 비하여 연산 처리량 부하는 감소시키는 반면, 비슷한 다중경로 오차 제거 성능을 제공한다. 본 논문에서는 다중경로 신호 생성 블록을 포함한 GPS 신호 발생기와 가중 상관기 구조를 포함한 소프트웨어 GPS 수신기를 이용하여 다중경로 오차 제거 성능을 검증하였다. 실험을 통하여 가중 상관기가 일반 상관기와 협대역 상관기보다 더 나은 오차 제거 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 LCL 필터를 사용하는 3상 계통연계 인버터의 그리드 전류 오차를 개선하고 고조파 왜곡 현상을 억제하기 위해 다중 공진제어 기법을 슬라이딩 평면에 적용한 슬라이딩 제어기(SMC)를 제시한다. 일반적으로 시스템 파라미터가 변경되거나 계통에 외란이 발생할 경우 슬라이딩 평면이 표류하는 현상이 나타나며 이러한 표류 현상은 시스템 정상상태 오차와 시스템에 고조파 왜곡 현상을 일으키고 계통연계 인버터의 전류 품질에 심각한 영향을 미치게 된다. 이러한 현상을 해결하기 위해 적분 함수가 추가된 SMC가 제안되었으나 해당 제어기는 효과적으로 정상상태 오차를 제거하는 반면 슬라이딩 평면의 표류현상을 충분히 줄여주지 못하는 한계를 가지고 있다. 이러한 정상상태 오차와 표류현상을 제거하기 위해 다중 공진제어 조건을 슬라이딩 평면 함수에 추가한 제어기를 제시한다.
본 연구에서는 방사형 기저 함수를 이용한 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network) 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층의 다항식 노드 대신에 다중 출력 형태의 방사형 기저 함수를 사용하여 각 노드가 방사형 기저 함수 신경회로망(RBFNN)을 형성한다. RBFNN의 은닉층에는 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. 제안된 분류기는 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Multiobjective Particle Swarm Optimization(MoPSO)을 사용하여 모델의 성능뿐만 아니라 모델의 복잡성 및 해석력을 고려하였다. 패턴 분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 Iris 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.
본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 다중 정규화 매개 변수를 이용한 혼합 norm 영상 복원 방식을 제안한다. 임의의 분포를 갖는 첨가 노이즈를 효율적으로 제거하기 위해 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수를 결합한 새로운 혼합 norm 정규화 완화 함수가 유도된다. 각 완화 함수의 완화도를 제어하기 위해 개별적인 정규화 매개 변수가 정의되고, 정규화 완화 $l_2$ 함수와 정규화 완화 $l_4$ 함수의 상대적 기여도를 제어하기 위한 혼합 norm 정규화 매개 변수가 kurtosis를 이용해 정의된다. 안정적인 해를 얻기 위해 반복기법이 사용되었으며, 이들의 수렴 여부가 분석되었다. 다양한 분포를 갖는 첨가 노이즈가 실험에 사용되었으며, 이를 통해서 제안된 방식의 성능을 평가할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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