협력 스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰성 및 정확도를 높이기 위해 다수의 CR 기기들이 정보를 공유하여 면허 사용자를 검출하는 방식이다. 이때, CR 기기의 센싱 결과를 융합하는 방식에 따라 경판정 방식(hard decision method)과 연판정 방식(soft decision method)으로 구별할 수 있다. 본 논문은 면허 사용자와 CR 기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합 방식(Distance based Weight Combining: DWC)을 사용하여 에너지 검출기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의 실험 결과를 나타낸다. 면허 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며, 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과, 거리에 따라 다양한 검출 확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출 확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일 이득 결합을 반영하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 것보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
본 논문에서는 새로운 스펙트럼 검출 시스템을 제안한다. 먼저 융합 센터(Fusion Center : FC)에서 1차 사용자의 신호를 수신하고, 이를 이용하여 1차 사용자의 유무를 판단한다. 그러나 이 과정에서 최종 1차 사용자의 유무를 판단하지 못한다면, 각 2차 사용자들의 Local observation 결과를 필요로 한다. 이때 융합 센터(Fusion Center : FC)는 각 2차 사용자의 신호 중 에너지가 가장 큰 2차 사용자의 Local observation의 결과만을 수신하며, 수신한 FC는 최종 결정값을 각 2차 사용자에게 송신한다. 본 논문을 통해 제안하는 기법은 단 하나의 2차 사용자가 스펙트럼 검출에 참여하기 때문에 불필요한 스펙트럼 검출로 인한 비트수를 줄일 수 있다. 그러므로 1차 사용자의 유무를 판단하는 과정에서의 2차 사용자의 전력과 불필요한 Local observation전송으로 인한 대역폭의 소모를 줄일 수 있다. Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 기법의 검출 확률, 오 경보 확률 등을 구함으로서 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 증명한다.
본 논문에서는 다양한 잡음환경에서 효과적인 잡음 제거 (NS, noise suppression)를 위한 새로운 음성향상 (speech enhancement) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음성향상 알고리즘에서 잡음전력 갱신을 위한 음성검출 (VAD, voice activity detection)의 피쳐 (feature) 파라미터로서 오염된 음성신호를 기반으로 주파수 밴드 별로 도출되는 기존의 지역 음성부재확률 (LSAP, local speech absecne probability) 대신 오염된 음성신호의 Teager energy (TE)를 적용한 LSAP를 적용한다. 또한 적용된 TE operator의 성능을 개선하기 위하여 프레임 단위로 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global SAP)을 TE의 가중치 파라미터로서 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
공구상태 감시기술은 지능형 생산시스템 구축을 위하여 중요한 요소 기술이다. 다양한 생산 공정 분야에 걸쳐 연구가 진행되었지만 기어 세이빙 공정에서 공구파손을 검출하는 연구가 발표된 바가 없다. 본 연구에서는 기어 세이빙 공정 중에 세이빙 공구의 상태를 검출하기 위하여 베타확률분포를 활용하는 통계적 기법을 제안하였다. 신뢰성 있는 공구상태 감시를 위하여 선행되어야 할 특징값 추출을 위하여 공정 중에 발생하는 진동 신호를 베타확률분포로 모델링하였다. 신호의 양봉 분포를 단봉 분포로 변환한 후 모멘트법을 사용하여 베타확률분포의 파라미터들을 추정함으로써 특징값들을 추출하였다. 특징값들의 유효성을 평가 결과, 베타분포 모델의 파라미터 중 모드가 우수한 세이빙 공구상태 감시 성능을 갖고 있음을 확인하였다.
협력 통신에서 중계기는 송신단으로부터 수신한 데이터를 수신단으로 전송함으로서 다이버시티 득을 얻게 해준다. 그러나 송신단과 중계기가 수신단으로 신호를 전송하기 위해서는 자신에게 할당된 주파수가 있어야 한다. 만약 중계기가 2차 사용자이고 할당된 주파수가 없는 경우 중계기는 송신단으로부터 수신한 데이터를 수신단으로 전송하지 못하므로 협력 통신의 장점인 다이버시티 이득을 얻을 수 없다. 따라서 2차 사용자가 중계기로 참여하는 인지통신 네트워크의 성능분석을 위해서는 2차 사용자의 검출확률을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 검출확률을 고려한 고정형 중계기법을 제안하고 고정형 중계기법과 동일한 오수신확률을 가지는 증분형 중계기법과 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 실시한 모의실험을 통해 고정형 및 증분형 중계기법의 오수신확률 및 BER성능 그래프를 얻고 인지통신에서 고정형 중계기법의 BER이 증분형 중계기법의 BER보다 우수함을 증명한다.
최근 주파수 자원 부족 문제로 인하여 무선 인지(Cognitive Radio) 기술과 같은 주파수 공유 기술에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. CR기술의 구현을 위해서는 주파수 대역의 사용 유무를 판단하는 스펙트럼 센싱기술의 구현이 우선시 된다. IEEE 802.22 WRAN은 CR 기술을 사용한 첫 번째 표준화로 TV대역에서의 인터넷 서비스를 목표로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 IEEE 802.22에 제시된 여러 센싱 기법들 중에서 협대역에서 ATSC신호를 검출하는 센싱 기법들인 에너지 검출기법, 스펙트럴 상관성 센싱 기법, 공분산을 이용한 센싱기법에 대하여 설명하고 오경보 확률이 10%일때의 미검출 확률을 통해서 성능을 분석하였다. 분석한 결과를 바탕으로 각각의 센싱 기법의 장단점을 보완할 수 있는 방법으로 에너지 검출 기법을 기반으로 하는 이중 센싱 구조를 제안하였고, 제안된 센싱구조를 실험을 통해 각각의 센싱 기법과 비교 분석하였다.
가시광통신 융합기술은 통신 및 조명 환경 변화에 부응한 기술로서, LED 조명의 역할과 동시에 통신을 할 수 있다. 하지만 이제 막 탄생한 기술인만큼 해결하여야 할 과제가 많은데 사용자와 수신기사이의 효율적인 검출이 그 중 하나이다. 따라서 본 논문은 사용자와 가시광통신 송신기 사이의 효과적인 신호 검출을 위한 센싱 방법을 제안하고 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 가시광통신 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며 사용자와 가시광통신 송신기 사이의 무선 채널은 실내 가시광통신 채널로 모델링 하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR (signal to noise ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음신호의 평균값으로 가정하였다. 모의실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 가시광통신시스템에서의 신호 센싱에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 면허사용자와 CR기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합방식 (Distance based weight combining : DWC)을 사용하여 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 면허사용자의 신호는 OFDM기반의 시스템을 가정하였으며 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안 (Gaussian) 채널로 모델링 하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR (Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며 각 채널의 잡음신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과 거리에 따라 다양한 검출확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일이득 결합을 반영하여 협력스펙트럼 센싱을 수행한 것 보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
본 논문은 비음수 행렬 인수분해(NMF)의 확률적 해석에 근거한 새로운 통계적 음성검출기법을 제안한다. NMF의 기저와 부호화 행렬들이 주어졌을 때, 데이터 행렬의 분포를 Poisson 분포로 가정한 로그 우도는 Kullback-Leibler 발산을 이용한 NMF의 목적 함수와 일치한다. 이러한 NMF의 확률모델에 근거하여 음성검출을 위해 DFT영역에서 잡음과 음성의 크기 스펙트럼을 Poisson 분포로 모델링하여 새로운 우도비 검출 규칙을 유도한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법이 0-15dB 신호 대 잡음비의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian과 NMF을 사용한 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.
본 논문에서는 디지털 무선통신에서 데이터 판정 오류의 원인이 되는 송수신 신호의 신호세력 차이에 의한 간섭(Interference)을 최소화시키는 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 송수신 신호간의 위상차와 신호세력의 차이로 인하여 발생되는 간섭을 억제하기 위해서, 검출된 수신 신호의 위상에 따라 송신신호의 위상을 보상함으로써 송수신 신호가 항상 직교를 유지하도록 하는 방법이다. 수신신호의 위상잡음과 위상지연을 검출하기 위하여 기준 신호원으로 사용도는 VCO는 MOS회로로 구현하였고, 위상지연이 있는 신호를 얻기 위하여 화이트가우시안 노이즈(AWGN)를 통과시킨 신호를 사용하였다. 화이트가우시안 노이즈를 통과한 신호를 송신기의 변조기에서 위상지연과 위상잡음을 보상하였으며, 보상된 신호는 준직접변환 수신기와 QPSK 복조방식을 사용하영 데이터를 복원하였다. 변조기에서 보상된 송신 신호는 항상 수신 신호와 직교가 유지되므로 송수신기간의 간섭을 억제 할 수 있었으며, 또한 데이터의 판정오류 확률을 비교하였고, 모의 실험을 통하여 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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