수중통신에서 다중 밴드 기법은 채널 부호화된 동일한 데이터를 여러 주파수 밴드로 나누어 전송하는 기법인데, 이는 수중에서 다중 경로, 도플러 확산 등으로 인한 특정 주파수의 선택적 페이딩 현상을 극복하면서 성능을 향상시키는 기법이다. 이러한 다중 밴드 통신의 단점은 성능이 열악한 특정한 밴드가 전체 성능에 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 다중 밴드 통신에서 각 밴드의 성능을 예측하여 가장 신뢰성이 높은 밴드를 선택함으로써 성능을 향상시키는데, 본 논문에서는 세 가지 성능을 예측하는 기법을 제시하였으며, 실험을 통하여 프리엠블 오류율을 이용하는 방법이 가장 효율적인 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.
본 논문에서는 수중 통신에서 은밀성과 성능 향상을 위해 직접 수열 확산 방식 기반 다중 밴드 기법을 사용한 부 대역 Frequency Shift Keying(FSK) 신호의 효율적인 송수신 구조를 제시하였다. 은밀성적인 측면에서는 Pseudo Noise(PN) 부호의 chip을 직접 곱하는 직접 수열 대역 확산 방식을 적용하였으며, 성능적인 측면에서는 다중 경로 특성, 도플러 확산 등으로 인한 성능 감쇠를 극복하기 위해 다중 밴드, 터보 등화, 각 밴드별 가중치 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로, 송수신기 사이의 거리가 약 300 m ~ 500 m인 호수에서 기동 실험을 하여 대역확산 신호의 chip 수를 8개, 32개로, 다중 밴드 수는 4개 일 때의 성능을 분석하였으며, chip 수가 증가할수록, 터보 등화 기법 적용 시 반복횟수가 증가할수록 성능이 향상되었고, 다중 밴드에서 프리엠블 오류율을 분석하여 밴드 별 가중치를 적용 시 더 많은 패킷 전송 성공률을 나타냈다.
변화탐지를 위하여 기존에 사용하던 화소차 혹은 화소비 변화탐지 기법은 단밴드의 영상을 사용하므로 다중분광 자료를 활용하기 어렵고 변화지역의 유형을 추출하는데 적절하지 못하다는 단점이 있다. 후분류 변화탐지 기법은 다중분팡 영상의 활용이 가능하고 변화지역의 변화 유형을 파악할 수 있지만 변화탐지 성과가 분류 결과의 정확도에 의해 크게 영향을 받는다. 이에 반해 CVA(Change Vector Analysis) 변화탐지는 여러 밴드의 다중분광 영상을 이용하여 변화지역을 탐지할 뿐 아니라 피복 변화의 경향을 파악할 수 있어 보다 효율적인 기법으로 평가받고 있다. 기본적인 CVA 변화탐지는 일반적으로 다중분광 영상의 red 밴드와 infrared 밴드의 영상을 조합하여 변화탐지를 수행하여 식생 및 인공물의 변화를 탐지한다. 본 연구에서는 단순한 red/NIR 밴드간의 조합 외에 식생의 특성을 계수로 변환하는 PDA(Pattern Decomposition Analysis) 변환 및 Tasseled Cap 변환 결과를 이용한 CVA 변화탐지를 수행하고 각 결과의 정확도를 비교하여 보다 효율적인 식생 변화탐지 기법을 제안하고자 하였다.
수중통신에서 빠른 채널 특성의 변화에 따른 성능 감소를 보상하기 위해, 동일한 데이터를 여러 개의 주파수 대역으로 전송하는 다중 밴드 기법을 적용한다. 그러나 다중 밴드의 적용 시 특정한 밴드의 성능 열화로 전체 성능이 감소하는 현상이 발생한다. 이를 극복하기 위해 각 밴드의 오류율을 분석하여 성능이 열악한 밴드에 낮은 가중치를 할당할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 추정 Bit Error Rate(BER)을 이용한 가중치 설정 방법을 제안한다. 추정 BER을 이용한 가중치 설정 방식은 복호 된 데이터와 복조 후 데이터의 성능 차이를 이용하여 수신된 데이터의 신뢰도를 측정하며, 측정된 값을 이용하여 각 밴드별 가중치를 설정해 복호기로 입력하면 성능이 향상된다. 본 논문에서는 터보 부호화 기법을 적용하였으며 시뮬레이션을 이용하여 최적의 가중치 값을 설정해 해상 실험을 한 결과 추정 BER을 이용한 가중치 설정을 통해 오류를 모두 정정할 수 있었다.
다중분광 영상의 정확한 지형지물 분류를 수행하기 위하여 분류 클래스의 훈련지역 선정과 선정된 클래스의 분리도 분포가 중요하다. 최근에 이용되고 있는 위성탑재 초다중분광 영상은 많은 밴드를 포함하고 있기 때문에 데이터 처리가 어렵고, 노이즈로 인하여 다중분광 영상보다 분류 결과가 나쁜 경우도 나타난다. 특히 대상지역의 클래스에 따른 훈련지역의 선정시 밴드수에 비해 상대적으로 제한된 훈련화소 크기로 인하여 공분산 행렬의 계산에 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Hyperion 데이터를 이용한 분류를 수행하기 위하여 필요한 유효 밴드 추출 방식을 알아보고, 분류영상의 정확도 평가를 통하여 추출된 밴드와 분류 클래스의 적합성 관계를 확인하고자 한다 이 과정에서 클래스 분리도를 이용하여 정확도 평가 이전에 밴드와 클래스 선정의 타당성을 확인할 수 있다.
전송 효율 향상을 위한 방안들 중 Nyquist 전송 속도보다 더 빠르게 신호를 전송하는 FTN(Faster Than Nyquist) 기법이 있다. FTN 기법을 적용함으로써 필연적으로 생기는 인접 심볼에 대한 간섭으로 인해 전송률은 향상되나 성능이 열화된다. 따라서 본 논문에서는 부호화된 비트를 여러개의 밴드로 나뉘어 각 밴드에서 FTN 방식을 적용하는 다중 밴드 FTN 전송 기법을 제안한다. 제안한 다중 밴드 FTN 전송 기법은 단일 밴드 FTN 전송 기법에 비해 각 밴드에서 각각의 데이터에 할당하는 샘플 수를 증가함으로써 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션 결과 간섭 비율 25%일 때 최적의 밴드 수를 확인하였으며, 단일 밴드 FTN 전송 기법과 성능을 비교하여 0.3dB ~ 0.5dB 성능 향상을 확인하였다.
다중 밴드 통신 기법은 채널 전달 특성 등 환경이 매우 빠르게 변하는 수중 음향통신 환경에서 동일 데이터를 서로 다른 주파수 밴드에 할당하여 선택적 페이딩을 극복할 수 있어 성능이나 전송 효율 측면에서 효과적이며, 다양한 수중 채널 환경을 극복하면서 전송 거리를 더욱 확장할 수 있다. 본 논문에서는 수중 음향 통신에서 다중 밴드 전송 기법의 효율성 분석을 위해 부호화율 1/3을 갖는 Turbo pi부호를 이용하여 다중 밴드의 개수를 1~5개까지 적용하였으며 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 수신 SNR을 기준으로 밴드 수의 증가 시 성능이 우수함을 알 수 있다.
수중음향통신의 적용을 위해 고려되어야 할 두 가지 지표인 성능과 은밀성 관점에서 다중 밴드 통신 기법 및 직접 확산 변조 방식을 적용한 효율적인 통신 모델을 설정하고 성능 분석을 하였다. 최적의 모델에 대한 성능 분석을 위해 송수신기의 채널 부호화 알고리즘을 부호화 비트 수 336 bit를 가지는 부호화율 1/3인 turbo pi 부호화기를 적용하여 등화기와 채널 복호화기를 반복하여 성능을 향상시키는 터보 등화 구조를 제시하였다. 본 논문에서는 다중 밴드 기반 대역 확산 구조의 Rake 처리 과정에서 임계값을 설정하여, 대역 확산 신호의 chip 수를 8개, 16개, 32개로, 다중 밴드 수는 1개에서 4개로 변경하면서 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 밴드 수 및 chip 수가 증가함에 따른 성능 이득을 확인할 수 있었으며, 동일한 밴드 수에서 chip 수를 증가시켰을 때 2~3dB 정도 성능이 향상되었다.
이 논문에서는 상호보완적인 공간 및 분광해상도를 가진 다중센서 위성영상을 이용하여 공간해상도와 분광해상도를 향상시키기 위해 영역-점 회귀 크리깅(area-to-point regression kriging, ATPRK) 기반의 2단계 spatio-spectral fusion method (2SSFM)을 제안하였다. 2SSFM은 ATPRK와 random forest 회귀 모형을 결합하여 다중센서 위성영상에서 높은 공간해상도를 갖는 분광 밴드를 예측한다. 첫 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 공간해상도 차이를 감소시키기 위해 ATPRK 기반 공간 상세화를 수행한다. 두 번째 단계에서는 다중센서 위성영상 사이의 분광 밴드의 관계성을 정량화하기 위해 random forest를 이용한 회귀 모델링을 적용하였다. 2SSFM의 예측 성능은 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성하는 사례 연구를 통해 평가하였다. 사례 연구에서 2SSFM은 실제 분광 밴드와 유사한 분광패턴을 보이면서 공간해상도가 향상된 적색 경계와 단파 적외선 밴드를 생성할 수 있었으며, 2SSFM가 고해상도 위성영상에서 제공하지 않은 분광 밴드 생성에 유용함을 확인할 수 있었다. 따라서 2SSFM을 통해 실제로 획득 불가능하지만 환경 모니터링에 효과적인 분광 밴드를 예측함으로써 다양한 분광 지수를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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