본 논문은 DI(delay insensitive) 지연 모델을 적용한 비동기 회로의 데이터 전송시 발생되는 신호 천이의 수를 감소시키기 위한 새로운 데이터 인코딩 기법과 신호 천이 방법을 제시한다. DI 지연 모델을 적용한 비동기 시스템은 배선 지연에 관계없이 동작이 필요한 모듈에만 데이터와 핸드쉐이크를 위한 이벤트 신호를 전송하는 장점을 갖는다. 그러나 신호의 유효성과 동작 완료 검출을 위해 듀얼레일 데이터 인코딩이 필요하며 이는 비동기 회로의 크기를 증가시키고 이로 인해 전력 소비가 증가한다. 전력 소비를 감소시키기 위해 신호 천이의 수를 줄여야 하며, 본 논문에서는 제안한 신호 천이 기법을 적용하여 실험적으로 약 21%의 전력 소비 감소 결과를 얻었다.
본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.
일반적으로 천이 신호의 식별은 지진학이나 상태 모니터링 분야, 특히 수중 음향 신호 처리 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있다. 수중 환경에서 발생하는 천이 신호로는 돌고래와 같은 해양 생물이 내는 천이 신호와 선박, 잠수함 등에서 발생하는 인위적인 천이 신호 등이 있으며, 수중 감시 체계에서 이러한 수중 천이 신호를 식별하는 문제는 매우 중요한 연구 주제이다. 본 논문에서는 음성 인식 분야에서 우수한 인식 성능을 보이는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 기반으로, 천이 신호로 탐지된 입력 신호에 대하여 분석 프레임 단위로 MFCC 특징 벡터를 추출하고, 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 모든 참조 신호들의 MFCC 특징 벡터와의 유클리디언 거리(euclidean distance)를 계산한 후, 가장 작은 값을 갖는 참조 신호로 입력 프레임들을 사상(mapping)시킴으로써 사상이 가장 많이 된 참조 신호로 탐지된 수중 천이신호를 식별하는 프레임 기반의 식별 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 수중 천이신호 탐지를 위하여 시간주파수 영역에서 신호분석이 가능한 웨이브렛을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측신호로부터 천이신호를 탐지하기 위하여 고차통계 기법과 웨이브렛을 사용하였으며, 웨이브렛을 이용하여 신호를 주파수 영역에서 분해한 다음 고차통계 기법을 이용하여 분해된 웨이브렛 계수들의 정규분포 특성을 측정하였다. 제안한 방법으로 천이신호를 탐지할 경우 낮은 신호대 잡음비를 가지는 관측 신호로부터 천이신호를 잘 탐지할 수 있었다.
본 논문에서는 멀티암(multi-arm) 스파이럴 안테나용 디지털 위상천이기(digital phase-shifter)를 힐버트 변환(Hillbert transform)을 이용하여 설계하였다. 힐버트 변환은 입력신호에 포함된 모든 주파수 성분을 $90^{\circ}$ 위상천이 시키며, 퓨리에 변환(Fourier transform)과 역퓨리에 변환(Inverse FIT)을 통해 구현된다. 디지털 위상천이기는 ADC(Analog-digital converter)로 샘플링된 입력신호에 힐버트 변환을 적용하여 위상차가 $90^{\circ}$인 두 신호를 생성하고, 이 두 신호를 이용하여 입력신호의 위상을 천이위상만큼 천이시키게 한다. 힐버트 변환 기반의 디지털 위상천이기는 Xilinx사의 System generator로 설계되었고, 입력 잡음, FFT 포인트 수, 샘플링 주기, 입력신호의 초기위상 및 천이 위상각 등에 따른 위상천이 성능을 시뮬레이션 하였으며, Matlab 결과와 비교하여 일치함을 확인하였다.
천이신호는 지속시간이 짧으면서 길이의 변화가 크고, 시변성 및 비정재성 특성을 갖는다. 이러한 천이신호의 식별에는 분석 프레임 단위로 참조신호에 대한 기준패턴을 만들어 입력신호와의 유사도를 비교하는 방법이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 참조신호의 기준패턴으로 프레임 기반의 특징벡터들에 대해 확률통계 모형인 정규혼합모델을 적용하는 방법을 제안하고, 다양한 수중 천이신호에 대한 식별 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.
전자전(Electronic Warfare) 상황에서 레이다는 재머에 의해 전파교란공격(ECM: Electronic Counter Measures)을 받게 된다. Linear-FM 신호는 도플러 특성이 우수하고, 신호의 구현이 용이하여 레이다에서 주로 사용되어 왔지만, 반복된 패턴에 의해 피탐 확률이 높고, 신호 특성변수 추정이 가능하여 기만재밍에 취약하다. 최근 제안된 APCN(Advanced Pulse Compression Noise) 신호는 랜덤 진폭과 랜덤 위상코드로 이루어진 신호로서, 저피탐 성능이 우수한 신호이다. 하지만, APCN 신호를 비롯한 일반적인 위상코드 신호는 도플러 특성이 좋지 않으므로, 주파수 천이에 의해 신호수신 성능이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 도플러 특성을 개선하기 위한 방안으로 랜덤 위상천이 및 부호율 천이(RPCR: Random Phase and Code Rate transition) 레이다 신호 파형을 제안하고, 도플러 성능과 저피탐 성능을 분석하였다. Ambiguity 함수를 이용하여 부호율 천이에 의한 도플러 특성 개선을 제시하며, WHT(Wigner-Hough Transform)을 이용한 신호 특성 변수 추정 실험을 통해 RPCR 신호의 저피탐 성능을 분석하고, 전파교란대응책(ECCM: Electronic Counter Counter Measures)으로의 가능성을 확인한다.
음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
수중 천이 신호를 탐지하기 위한 기존의 기법은 에너지 변화와 스펙트럼 변이를 이용한 것으로 백색잡음 환경에서 탐지가 잘 되지만 유색잡은 환경에서는 탐지가 잘 되지 않는다. 본 논문에서는 백색잡은 환경과 유색잡음 환경에서 수중 천이 신호의 탐지성능을 높이기 위해 Double-Density 이산 웨이블렛 변환과 CFAR Power-Law기법을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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