본 연구는 100kHz의 대역폭에서 SNR이 0dB 정도인 미소신호의 존재유무를 판단하기 위한 임계치 결정방법에 대하여 기술한 것이다. 검출방법은 니만-피어슨등의 전통적인 방법에 비해서 미소신호에 적합한 LOD방법을 적용한 것이다. 검출의 대상신호는 데이터전송이나 모르스부호 전소에 사용되는 OOK변조신호이고, 잡음은 전송로에서 일반적으로 존재하는 라프라시안형의 비가우시안형을 대상으로 하였다. 실험결과, 오판확률을 임의의 값으로 고정시키고, 한 점의 임계를 취한 경우에서의 검출확률과 두 점의 구간임계점을 상호, 비교한 결과 후자의 검출방법이 현저히 향상됨을 확인하였다.
GPS가 가지는 특징과 비선형, 비가우시안의 시스템에서도 강인한 특성을 지닌 파티클 필터(PF, Particle Filter)를 이용하여 위치 추정 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘으로 보정한 GPS 데이터와 관성센서를 저가형 시스템에 적합한 약결합 방식을 이용하여 결합하였으며 정확도 향상을 위해 자세에 관한 칼만필터를 추가시켜 구현하였다. 구현된 시스템의 성능확인을 위해 NovAtel사의 고정밀 GPS와 비교 분석하였다.
파티클 필터는 비선형 비가우시안 추정 문제에 매우 효과적인 수단으로 비디오 영상에서 객체를 추적하는 경우에 널리 이용되어왔다. 하지만 객체의 이동이 심한 경우 객체의 추적을 위해서는 매우 많은 개수의 파티클이 있어야 하므로 계산량이 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 프레임간의 객체 이동이 상당히 크게 이루어지는 low frame rate(LPR) 비디오에서 차량의 추적을 위하여 모션 벡터를 이용한 개선된 파티클 필터 추적 방법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 평가하였다. 제안한 파티클 필터에서는 selection 단계와 observe 단계의 두 단계에서 모션 벡터를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 LPR 영상에서 기존의 파티클 필터가 객체의 추적에 실패하는 경우에도 성공적 추적이 가능하며, 추적의 정확도 또한 향상되었음을 보여주었다.
신호처리의 많은 분야에서, 심하게 비가우시안 성질을 가지는 분포, 혹은 분포의 중간은 가우시안 특성을 가지지만 양 끝에서는 편차가 크게 나는 분포를 다루어야 하는 경우가 종종 있다. 이러한 편차에 효과적으로 대처하기 위하여 본 논문에서는 음성 신호의 여기 신호로서 혼합 분포(mixture distribution)을 고려한다. 이것은 음성 분석시 피치 주파수가 미치는 영향을 감소시키며, 배경 잡음을 제거하는 데에도 효과적이다. 음성 신호 파라미터의 추정 및 향상을 위하여 EM 알고리즘을 사용하묘, 향상 과정에서는 강인 칼만 필터링 기법을, 파라미터 추정 관정에서는 검출/추정 기법을 사용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 입력 신호대잡음비가 열악한 경우에 기존의 것보다 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 다중 센서 융합의 성능을 높이기 위해 적응형 퍼지-칼만 필터를 적용하고 교차검증법(cross-validation)으로 퍼지시스템 입 출력 소속 함수의 매개변수를 조정하는 방법을 제안한다. 적응형 퍼지-칼만 필터는 가속도의 변화량과 칼만 필터의 잔여오차를 입력으로 시스템잡음, 측정잡음을 추정하여 칼만 이득을 변화시킨다. 적용된 퍼지-칼만 필터는 잡음들을 가우시안 분포로 가정한 이전 방법과 비교하여 비선형/비가우시안 잡음에 강인한 추정 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안한 퍼지-칼만 필터를 평가하기 위해 가속도센서/자이로센서를 융합하여 2축 자세추정시스템(Attitude Heading Reference System)을 설계하였고 무인항공기에 사용되는 자세추정센서 NAV420CA-100과 비교하여 성능을 검증하였다.
본 연구는 한국인을 대상으로 주시점의 위치에 따른 시 표적이 뇌파에 미치는 영향을 조사한 것이다. 시유발 전위 장치는 BIO-Pag를 이용하였으며, 검사 결과는 586 컴퓨터에 입력하여 분석하였다. 조도는 500lux이여 시표는 직경이 3 cm인 붉은 광점을 사용하였다. 수렴과 개산에 따른 결과는 다음과 같다. 1. 시자극에 관계하는 시피질의 뇌파의 출현 빈도는 델타파, 베타파, 세타파, 그리고 알파파의 순으로 나타났다. 2. 수렴 상태는 개산에 비해서 속파 성분이 많이 출현되었다. 3. 수렴은 개산에 비해서 베타파와 알파파가 많아 나타났다. 4. 수렴과 개산에서 진폭에 대한 히스토 그램은 비가우시안 모양이다. 5. 뇌파의 진폭에 대한 위상 분석은 거의 선상을 나타내었다.
본 논문은 노이즈가 비 정규 분포를 따르는 수중 환경에서 비 선형 필터 기법에 따른 Mass-Damper-Spring (MBK) 시스템 위치추정에 관한 연구 내용이다. 최근 위치 추정에 사용되는 필터는 확장 칼만 필터 (EKF: Extended Kalman Filter) 와 파티클 필터(Particle Filter)가 주목 받고 있다. EKF는 가우시안 잡음 (Gaussian Noise) 이 존재하는 비선형 시스템에서 정확도가 높은 알고리즘으로 널리 사용되고 있지만, 수중 환경과 같이 비 가우시안 잡음이 존재하는 경우 사용에 많은 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 상태예측을 기반으로 둔 EKF와 비교하여, 통계적 발생 가능성 인자 (Maximum Likelihood) 에 기반한 분포 재해석 기법을 이용한 개선된 ODPF (One-Dimension Particle Filter)를 제안한다. 모의 실험을 통하여 non-Gaussian noise가 존재하는 수중 환경에서 EKF와 제안한 Particle filter를 사용한 위치 추정 결과를 비교 분석하였으며, 계산 용량 및 통계 샘플이 충분한 경우 ODPF가 EKF 대비 정확한 위치 추정 결과를 제공하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 몬테 카를로 방법을 사용한 수중로봇의 위치추정 방법을 제안한다. 수중로봇의 위치추정은 자율 주행을 위한 기본 기능의 하나이다. 제안된 알고리즘에 의하면 추측항법(데드 레크닝 방법)의 약점인 위치 오차 누적 문제를 해결할 수 있다. 제안된 방법은 확률적인 방법으로 로봇 동작의 불확실성과 센서 정보의 불확실성을 처리한다. 특히 칼만 필터 방법과 달리, 로봇의 비선형 운동 특성과 센서의 비가우시안 출력 분포 특성을 모델링할 수 있다. 본 논문에서는 수중로봇 위치 추정에 몬테카를로 위치추정(Monte Carlo Localization : MCL, 이하 MCL로 표기함) 알고리즘을 적용하기 위하여 오일러각을 이용하여 모션모델을 구하였다. 또한 수중로봇에 모션모델과 센서모델을 적용하여 시뮬레이션을 구현하고, 이를 통해 수중로봇에 MCL 알고리즘의 적용 가능성을 보였다.
본 논문에서는 실외 정밀 위치 추정을 위하여 설계된 GPS(Global positioning system)-INS(Inertial navigation system) 결합 시스템의 잡음 필터링 기법과 데이터 결합을 위한 기법을 소개한다. 실외 이동 항체의 속도 변화에 따라 차등적으로 발생하는 INS의 잡음들을 이산 웨이블릿 변환을 통해 신호를 분석하고 발생하는 잡음들을 데이터의 왜곡을 최소화하며 제거할 수 있는 차등 임계화 기법을 통한 필터링 기법을 제안하였다. 이는 항체의 가/감/등속을 고려하지 않고 특정 로우/하이 필터를 적용하여 데이터의 왜곡이 일어나는 기존 필터링 기법을 개선한 것이다. 또한 UPF를 이용해 비선형 특성과, 비가우시안 잡음의 특성을 가지는 실외 이동 항체의 GPS와 INS의 결합시킴으로서 실외에서 정밀하게 위치를 추정할 수 있게 하였고 이를 설계하여 실험을 통해 성능을 분석하였다.
터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 길쌈부호의 복호기인 Viterbi 복호기는 연속모드로 동작하는 반면에 터보부호의 복호기는 블록 단위로 동작한다. 터보부호의 복호기에서 사용되는 알고리즘은 매우 복잡한 계산이 필요한 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 Hagenauer가 제안한 Viterbi 알고리즘을 이용한 SOVA(soft output Viterbi algorithm)가 있는데 복호 성능은 MAP 알고리즘이 우수하다고 알려져 있다. 복잡도가 MAP 알고리즘보다 절반인 SOVA를 채용하고 Robust 등화기법으로 복호 성능을 보완하여 모의 실험결과 기존의 MAP성능만큼 Robust 등화기법이 적용된 SOVA성능이 개선되었음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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