본 논문은 주파수 영역에서 심층 신경망 기반 음성 향상 모델 학습을 위하여 학습 대상과 네트워크 구조에 따라 두 가지 관점에서 성능을 비교 평가한다. 이때, 학습 대상으로는 스펙트럼 매핑과 Time-Frequency(T-F) 마스킹 기법을 사용하였고 네트워크 구조는 실수 네트워크와 복소 네트워크를 사용하였다. 음성 향상 모델의 성능은 데이터 셋 규모에 따라 Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ)와 Short-Time Objective Intelligibility(STOI) 두 가지 객관적 평가지표를 통해 평가하였다. 실험 결과, 네트워크의 종류와 데이터 셋 종류에 따라 적정한 훈련 데이터의 크기가 다르다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터의 크기와 학습 대상에 따라 복소 네트워크보다 실수 네트워크가 비교적 높은 성능을 보이기 때문에 총 파라미터의 수를 고려한다면 경우에 따라 실수 네트워크를 사용하는 것이 보다 현실적인 해결책일 수 있다는 것을 확인하였다.
FFT(Fast Fourier Transform)는 디지털신호처리에 폭넓게 사용되며 특히 여러 OFDM 시스템에 FFT 처리 과정은 꼭 필요한 부분이다. 본 논문에서는 802.11a W-LAN 에 사용되는 64-point FFT 프로세서를 설계하였다. 설계된 FFT 프로세서는 Radix-$2^3$ 알고리즘을 사용하였으며 저면적복소곱셈기를 사용하여 FFT 프로세서의 면적을 줄이는 방법을 제안한다. 기존의 방식에서 네 개의 실수 곱셈기와 두 개의 덧셈기로 구성되는 복소 곱셈기를 두 개의 실수 곱셈기와 한 개의 덧셈기가 수행하도록 설계하였다. 제안한 FFT 프로세서는 VHDL 로 구현되었고 Quartus 4.2 에서 합성되었다. 합성결과 기존 방식에 비해 약 21%의 면적효율이 발생하였다.
디지털 통신 시스템의 기저대역 신호처리 회로의 핵심 연산블록으로 사용될 수 있는 파라미터화 된 복소수 승산기 IP (Intellectual Property)를 설계하였다. 사용자의 필요에 따라 승수와 피승수의 비트 수를 8-b∼24-b 범위에서 2-b 단위로 선택할 수 있도록 파라미터화 하였으며, GUI 환경의 코어 생성기 (PCMUL_GEN)에 의해 지정된 비트 치기의 복소수 승산기의 VHDL 코드를 생성한다. 설계된 복소수 승산기 IP 코어는 redundant binary (RB) 수치계와 본 논문에서 제안하는 새로운 방식의 radix-4 Booth 인코딩/디코딩 회로를 적용함으로써, 내력 구조 및 배선이 단순화되어 고집적/고속/저전력의 장점을 갖는다. 설계된 IP는 Xilinx FPGA 보드로 구현하여 기능을 검증하였다.
뇌파의 위상동기 특성의 해석은 뇌기능 정보 처리 네트웍의 이해에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 위상동기 성능을 분석하기 위하여 시간 국부화 기능을 갖는 웨이블렛 변환방법, 힐버트변환 방법, 복소복조방법을 백색잡음혼입한 뇌파 중심주파수 대역신호에 합성한 모의 데이터와 실제 뇌유발전위에 적용하여 위상옵셋, 위상변화 시점, 대역간 상호간섭을 분석하였다. 모의데이터와 실제 데이터에 대하여 웨이블렛 변환방법이 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$ 대역신호 분할과 위상동기 성능 분석에 가장 우수 하였으며, 복소복조 방식은 큰 혼입잡음 환경에서는 사용에 한계점이 있었으나 위상변화 시점의 검출에는 좋은 성능을 보였다. 실제 데이터에 대하여 추정한 위상변화시점과 위상옵셋은 복소복조방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 실험 관측을 통하여 뇌파의 위상동기 현상의 해석에 웨이블렛 방식이 자장 적절하였으며, ${\delta}$ 대역 이상신호에 대한 위상동기 응용에는 복소복조 방법도 사용될 수 있을 것이다. 특히 웨이블렛 방식과 복조복조방식은 간접적으로 위상변화 시점을 검출하여 뇌기능의 변화시점 추정에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 Sliding-DFT(sliding discrete Fourier transform : SDFT)를 순환구조로 구현할 때 복소수 계수를 유한한 비트로 근사 표현하여 생기는 오차영향을 해석적으로 구하는 방법을 제시하고 유도 과정을 기술하였다. 해석한 결과는 오차전력과 신호전력 비(noise-to-signal power ratio : NSR)의 식으로 얻었으며, DFT 대상신호가 평균이 ‘0’인 가우스 백색신호(zero-mean white Gaussian signal)인 것으로 가정하였다. NSR 식은 복소수계수를 표현하는 비트 수와 DFT 구간길이에 대한 식으로 구하였다. 유도 과정은 SDFF 순환 식(recursive equation)으로 유도한 오차방정식(error dynamic equation)과 계수근 사오차의 공간적인 확률분포특성에 근거하였다. 해석적으로 유도한 NSR 결과를 시뮬레이션 실험을 통해 얻은 결과와 비교하여 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 n차 오차신호발생기(error signal generator)를 이용한 postdistortion 방식의 RF 전력증폭기의 선형화 기법을 제안하였다. n차 ESG(error signal generator)는 전력증폭기의 기저대역 등가 복소 전달함수를 바탕으로 오차신호를 발생시켜, 이를 전력증폭기의 출력 단에서 n차 이하의 비선형성만을 제거한다. 따라서, 출력 단의 n차 이상의 혼변조 왜곡(intermodulation distortion) 성분에 영향을 미치지 않으며, 개루프(open-loop) 형태이므로 시스템의 안정성을 보장할 수 있다. 또한, 전력증폭기의 입력 신호를 이용하여 오차신호를 발생시키므로 feedforward 방식에서와 같이 오차신호 발생에 따른 주신호 경로(main signal path)의 시간지연 회로가 불필요하다. 실험 결과로 7차 ESG를 이용한 postdistorter를 최대 출력이 5 W인 셀룰러 대역 A급 증폭기에 적용한 경우의 혼변조 왜곡 개선도와 3-carrier CDMA 신호를 이용한 측정 결과를 제시하여 본 방법의 타당성을 검증하였다.
이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.
SAR imaging 시스템 전파환경에서 목표물의 정보를 성공적으로 추출해 내기 위해서는 반사된 신호를 수신할 때 Coherent detection이 필수적이다. 수신시 Incoherent detection은 복소 위상오차 형태로 나타나서 실제 목표물의 영상에 심각한 Degradation을 야기시켜 치명적인 결과를 초래하게된다. 본 논문에서는 하나의 목표물에서 수신되는 신호를 파동방정식으로부터 모델링하고 모델링된 신호의 각 주파수대의 조합에 의해 전체 수신신호로부터 위상오차의 기울기를 유도한다. 더욱더 정확한 위상오차를 추정하기 위해 추정된 위상오차로부터 수신신호에 포함된 오차를 제거하고, 오차가 제거된 신호의 대역폭을 추정한다. 추정된 대역폭에 맞도록 알고리즘에 재 적용시켜 교정되지 못한 오차를 추정해 나간다. 이때 반복적인 위상오차 제거기법을 적용하고 Iteration의 종료를 자동으로 결정하기 위해 지능형 대역폭 추정 기법을 제시한다. 컴퓨터의 모의 실험에서, 위상오차를 포함한 수신 신호로부터 알고리즘을 적용하여 오차를 제거하고,, Wavefront Reconstruction 기법에 적용시켜 알고리즘의 성능을 영상으로 확인한다.
여러 음원들에 의해 형성된 파동장내에서 각 신호음의 주파수 특성과 시간 지연 (time delay)을 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 관련 수식은 두 개의 상호 간섭하는 신호가 입사하고 여기에 주변 환경에 의한 랜덤 잡음이 첨가된다고 가정하여 유도되었으며 두 개 이상의 신호음이 있는 상황에 대해 확장이 가능하다. 본 논문에서 시간 지연이 일정한 수신 신호 영역에 등간격으로 놓여진 수신기로부터 각 센서에 수신된 신호의 스펙트럼은 M개의 센서에 대해 K개의 음원 스펙트럼과 K개의 조정 벡터(steering vector) 의 선형 조합(linear combination)으로 주파수에서 모델된다. 각 음원의 주파수 특성과 음원 으로 들어오는 신호의 입사각을 결정하기 위하여 본 알고리즘은 전달 행렬(transfer matrix) 을 계산하고 그 전달 행렬의 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 분석한다. 이 고 유값들은 복소수이며 그 크기는 진폭 변환 계수를 결정한다. 위상은 수신기의 간격으로부터 시간 지연을 결정하는 기울기를 갖는 주파수의 선형 함수이다. 전달 행렬에의 입력 자료들 은 동일 간격 소자간의 cross-power spectra이다.
본 논문에서는 다중 셀 MIMO (multiple-input and multiple-output) 네트워크를 위한 Hadamard 행렬 인터스트림 (interstream) 전송기반 blind 채널추정을 소개한다. 제안 방법은 다중 셀로 된 이동 단말 네트워크를 기반으로 연구된다. MS (mobile station) 는 양 셀로부터 신호를 받는 것으로 가정한다. 가까운 셀로부터 받은 신호는 원하는 신호로 간주되고, 다른 셀로부터 받은 신호는 간섭신호로 간주된다. 채널은 blind이기 때문에 채널을 추정하기 위해 Hadamard 행렬 패턴의 파일럿 (pilot) 스트림 (stream) 을 전송하면, 대규모 MIMO 채널에 대해 보다 쉽고 빠른 채널 추정이 가능하게 된다. Hadamard 행렬 기반시스템의 계산은 오직 복소 가산 (complex addition) 만 필요하기 때문에, 복소 승산 (complex multiplication) 이 필요한 Fourier 변환을 이용한 방법보다 복잡도가 훨씬 줄어든다. 수치적 분석을 통해 본 결과 제안한 방법이 완벽함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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