본 논문에서는 임펄스 잡음이 부가되는 환경 하에서 시지연 추정 및 시지연과 주파수 지연 목합 추정을 위한 새로운 강건 알고리즘들을 제안하였다. 제안된 방법은 ${\alpha}-stable$ 분포 이론을 바탕으로 하여 음의 분수 차수 모멘트(FNOM: fractional negative order moment)와 최소 산란(MD : minimum dispersion) 법을 이용한 강건 시지연 추정법들과 이를 응용한 시지연과 주파수 지연의 복합 추정법인 음의 분수 차수 모호함수법과 복합 최소 산란 법으로 구성되었다. 제안한 방법들을 평가하기 위하여 컴퓨터 모의 실험을 통해서 실제 응용 능력을 기존의 여러 방법들과 비교. 검토하였다. 실험 결과 2차 모멘트 이론을 바탕으로 한 관례적인 방법들은 가우시안 잡음 환경 (${\alpha}$=2인 $S{\alpha}S$ 잡음) 하에서만 시지연 추정이 가능하였고, 최근 제안된 Nikias[7]의 강건 시지연 추정법 들도 대부분이 제한된 임펄스 잡음 ($1<{\alpha}{\le}2$인 $S{\alpha}S$ 잡음)에 대해서만 그 성능이 입증된 반면, 본 연구에서 제안한 방법들은 가우시안 잡음 및 심한 임펄스 잡음 ($0<{\alpha}{\le}2$인 $S{\alpha}S$ 잡음) 하에서도 강건하게 시지연 추정이 가능함을 입증하였다.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상의 우수한 화질을 위해 열화현상을 제거하여야 한다. 잡음은 열화현상의 대표적인 원인으로서, 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손된다. 따라서 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 공간영역에서의 워너 필터와 웨이브렛 영역에서의 임계값 잡음 처리방법을 병렬 연결하여 처리하는 복합 필터 알고리즘을 제안하였다. 웨이브렛 영역에서의 처리방법은 각 스케일에 따라 서로 다른 thresholding function을 사용하여 처리하며, 제안한 변형된 thresholding function은 parent 웨이브렛 계수와 child 웨이브렛 계수를 이용함으로서, 우수한 잡음제거 특성을 나타냈다.
음성 인식 시스템은 다양하게 변화하는 환경 잡음에 빠르게 적응할 수 없어서 인식 성능을 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인하게 하는 방법으로 HMM 학습 모델을 구성하는 방법을 제안하였으며, 변화하는 반향 잡음에 적응하도록 HMM 학습 모델을 구성하여 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 3.1dB이 향상되었고 인식률은 3.9% 향상되었다.
잡음 재밍과 톤 재밍의 혼합 재밍이 존재하는 Rayleigh 페이딩 환경에서 재머상태정보(JSI)를 이용한 FH/MFSK 시스템의 성능 향상을 분석하였다. 송신 신호와 재머 성분은 각각 Rayleigh 페이딩 환경의 영향을 받으며, 재머상태 정보는 잡음 잡음의 전력이나 톤 재밍의 크기 및 전력을 알 수 있다고 가정하였다. 분석 결과, JSI를 이용한 시스템이 잡음성 재밍의 비율 변동에 관계없이 JSI를 고려하지 않는 시스템보다 성능 향상을 얻을 수 있다. $E_{s}$ /$J_{o}$ =10[dB]인 Rayleigh 페이딩환경에서 JSI가 없는 시스템의 경우, 잡음재밍이 비율에 관계없이 최대의 성능 열화값을 갖는 톤 재밍의 비율은 0.1이나, JSI를 이용한 시스템은 다른 값을 가지게 되어, 잡음성 재밍과 톤 재밍의 적절한 비율이 시스템의 성능저하에 최대로 영향을 끼칠 수 있음을 알 수 있다.
음성 및 영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음성신호와 같은 1차원 신호에 복합적으로 중첩된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 임펄스 잡음을 제거한 후, 가우시안 잡음을 제거 하도록 구성되어져 있으며, 가우시안 잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 계수 누적을 이용하였고, 임펄스 잡음을 제거하기 위해 원소 편차에 기반한 중간값 필터를 적용하였다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적에서 발생되는 토날 신호 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경하에서 표적의 토날 신호성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 준위 설정이나 주변 잡음의 변화에 의해 어려움이 있다. 본 논문에서는 ASM 신경망을 이용하여 신호 탐지 준위 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 토날 신호 탐지 방식을 제안한다. 모의 시뮬레이션 및 실제 표적 신호에 적용하여 우수한 토날 신호 탐지 성능을 보인다.
Laser Range Finder를 이용하여 생성한 3차원 점군 정보는 단면적인 부분만 볼 수 있으며, 잡음이 포함되어 작은 물체를 추출하는데 많은 영향이 생긴다. 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 정보 사이에서 밸브의 중심의 위치에 대한 추가적인 입력을 받아 원환체, 원통, 평면의 정보를 복합적으로 포함하고 있는 밸브의 모델을 추출한다.
비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.
최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호는 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며, 이러한 잡음은 시스템의 최종 출력에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음 환경에서 화소 유사성에 따른 잡음 제거를 통해 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음 종류에 따라 기준치를 설정하여, 기준치와 유사한 화소에 필터링을 적용하여 최종 출력을 구한다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 기존 방법들과 비교하기 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.
본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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