본 논문에서는 2차의 격자 IIR 노치 필터를 이용하여DS-CDMA 시스템에서 협대역 간섭신호를 제거한다. 본 노치필터는 구조가 간단하고 다양한 간섭 신호 모델에 따라 필터의 계수를 조절할 수 있어 간섭신호의 효과적인 제거가 가능하다. 노치필터의 앞단에는 주파수 추정부를 평행하게 구성하여 간섭신호 주파수의 위치와 파워를 검출한다. 제안된 적응 필터링 알고리듬은 이러한 정보를 이용하여 노치필터의 주파수를 조절하고 간섭 신호의 파워와 대역폭에 따라 노치의 넓이와 깊이를 조절한다. 즉, IIR 노치 필터의 특성을 이론적으로 분석하여 출력 신호대 잡음비를 입력과 필터의 파라미터에 관한 수식으로 유도하였고 이를 이용하여 주어진 입력에 따른 최적의 필터 파라미터를 구하여 적용시키는 것이다. 입력의 간섭 주파수와 파워를 검출하는 방법에는 여 러가지가 있지만 본 논문에서는 비교적 간단한 IIR ALE[6]를 사용하였다. 제안된 알고리듬을 사용한 결과 신호대 잡음비와 에러율에 있어서 FIR 필터를 사용한 기존의 방법[4]에 비하여 좋은 성능을 보임을 알 수 있다.
GPS 신호는 수신 전력이 매우 낮으며, 민간용 신호의 경우에는 신호 구조가 잘 알려져 있어서 고의적 혹은 비고의적인 간섭에 취약하다. 많은 간섭 제거 기법이 연구되고 있으며 그 중에서 ATF가 상관전 처리 기법으로 널리 사용되고 있다. 그러나 ATF는 노치 폭과 관련된 설계 변수가 없어서 간섭을 제거하더라도 주변 주파수에 스펙트럼 손실을 가져온다. 반면 IIR 노치 필터는 노치 폭과 관련된 설계 변수가 있어서 CW 간섭에 대하여 매우 예리한 노치를 생성할 수 있으므로 스펙트럼 손실을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응 알고리즘을 적용할 수 있는 구조의 IIR 노치 필터를 제시하고, 소프트웨어 신호발생기와 실제 측정치를 이용하여 성능을 평가하였으며, IIR 필터의 SNR 손실이 FiR 필터에 비하여 5dB 정도 작은 것을 확인하였다.
Permanent Magnet Synchronous Motor(PMSM)는 볼스크류, 기어 및 타이밍 벨트를 이용하여 NC, 가공기, 로봇 및 공장 자동화를 포함하여 산업 시스템 전반에 널리 사용되고 있다. 이러한 PMSM과 부하의 결합으로 구성된 시스템은 동력의 전달에 있어서, 고유의 공진 주파수를 가지며 공진 주파수 대역에서의 기계계의 응답 특성은 매우 불안정하고, 기계 시스템의 손상을 일으키게 된다. 본 논문에서는 PMSM을 이용한 직선 운동 시스템에서 기계적인 결합에 의한 기구부의 진동을 억제하기 위하여 진동 주파수를 자동으로 검출하여, 진동의 원인이 되는 토크 지령 신호를 억제하는 적응형 노치 필터를 포함하는 속도 제어 시스템을 제안한다. 하지만, 기계적인 진동 주파수와 주파수의 대역은 전동기에 결합된 결합 기구 및 부하에 따라서 변동하는 특성을 가지고 기계적인 진동의 크기도 진동원이 되는 신호에 따라 변동하므로, 이를 적응형 노치 필터부에서 이를 진단하여 진동 주파수를 자동으로 억제함으로써 안정적인 운전이 가능하도록 설계된다. 본 논문에서 제안된 기계적인 진동을 억제하기 위한 적응형 노치 필터의 성능은 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다.
모바일 헬스케어 디바이스에서 가장 많이 사용되는 PPG 신호는 디바이스 사용자의 움직임의 영향에 따라 심박수 측정의 정확도가 떨어진다. 그 이유는 사용자의 동잡음의 주파수 대역이 PPG 신호의 주파수 대역과 겹쳐 있기 때문이다. 이러한 동잡음을 제거하기 위해 주파수 분석법, 가속도 센서 적용 등의 다양한 방법들이 연구되어 우수한 성능을 제시하였지만, 저가의 헬스케어 디바이스에 이들 필터법을 적용함에 있어 많은 연산처리 시간과 센서 가격 측면 때문에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간으로 보다 정확한 심박수를 추출하기 위해 퍼지추론 시스템과 적응노치 필터를 이용한 PPG 신호처리 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였으며, 이 결과를 토대로 제안된 방법을 모바일 헬스케어 디바이스 설계에 적용한다면 실시간으로 보다 정확한 심박수 측정이 가능할 것이다.
본 논문에서는 신경망 제어기를 이용하여 복합재 보의 적응 다중 모드 진동 제어에 관한 실험적 연구를 수행하였다. 신경망 제어기는 계산량이 많기 때문에 실시간 적용에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 진동 신호를 모드별로 분리하기 위한 적응 노치 필터를 제안하였다. 연결 강도의 개수가 적어서 계산량이 적은 두 개의 신경망 제어기를 이용하여 각 모드의 제어력을 계산하였다. 끝단 질량의 위치의 차이로 인해 고유 진동수가 다른 두 시편 A, B에 대하여 적응 노치 필터와 신경망 제어기를 이용한 적응 진동 제어를 수행한 결과, 두 경우 모두 효과적으로 진동 제어가 이루어졌다. 이러한 결과로 시스템 파라미터의 변환에 대한 신경망 제어기의 적응 진동 제어 성능을 확인할 수 있다.
PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)은 가공기, 로봇, 공장 자동화 등 현재까지도 산업 시스템 전반에 널리 쓰이고 있으며, 그에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 하지만 PMSM에 부하를 인가하거나 혹은 기계 몸체와의 결합 과정에서 기구부가 가지고 있는 고유진동 주파수에 의해 동력 전달 부분에 있어 기계계의 응답 특성은 불안정해지고, 떨림 현상이 발생된다. 본 논문에서는 PMSM을 이용한 회전 운동 시스템에서 출력되는 전류에 기구부가 가지고 있는 특정 영역의 고유진동 주파수를 제거한 전류를 적응 노치필터를 통해 내보낸다. 그 결과 기계부의 떨림 현상을 제거하고, 안정적인 제어 시스템을 제안한다. 이 제어알고리즘을 가상실험으로 필터 통과 전과 후의 결과를 비교 및 분석하도록 한다.
최근 HDTV의 지상방송에 대한 관심이 고조되고 있다. HDTV의 지상방송중 동시방송방식(Simulcast)에서는 NTSC 신호와 HDTV 신호간의 간섭현상이 발생한다. 이러한 동일채널 간섭 현상을 제거하기 위해 최근 GA(Grand Alliance)에서는 comb 필터를 사용한 간접제기 시스템을 제시하였다. 그러나, 이 방식은 NTSC 반송파의 주파수 변이에 약한 성능을 보이는 단점이 있다[7]. 따라서, 본 논문에서는 NTSC 반송파의 주파수 변이에도 강인하게 동작하는 동일채널 간섭제거 시스템을 제시한다. 제안하는 간섭제거 시스템은 적응노치필터를 적응동화기와 함께 사용하는 방식이다. 본 논문에서는 NTSC 간섭모델을 이용한 간섭제거기의 성능분석도 다루었다. 모의실험 결과 NTSC 반송파의 주파수 변이가 존재하는 대부분의 경우 제안하는 간접제거기는 기존의 제거기 보다 전체적인 비트오율(BER) 면에서 약 10 정도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있다.
중간고조파는 주파수가 기본주파수의 정수배가 아니며 크기가 고조파에 비해 작으므로 중간고조파의 정확한 검출은 쉽지 않다. 본 논문에서는 필터뱅크 시스템과 적응 예측기를 이용하는 중간 고조파 검출 기법을 제안한다. 필터 뱅크 시스템에서는 입력신호를 부밴드로 분해한다. 적응 예측기에서는 분해된 부밴드 신호를 입력신호로, 오차신호를 출력으로 하여 중간고조파를 검출한다. 이럴 경우 적응예측기의 입출력 특성이 노치필터특성을 가지므로, 예측된 고조파신호가 오차신호에서 제거되므로 중간고조파 검출이 가능하다. 검출된 중간고조파의 크기와 주파수는 순환기법을 이용하여 추정한다. 제안 기법의 성능은 고조파와 중간고조파를 정현모델로 합성한 신호를 입력으로 사용하고, 시뮬레이션을 통해 중간고조파 검출결과를 평가한다. 그리고 중간고조파 검출 결과를 MUSIC, ESPRIT와 비교하여 제안기법의 타당성을 입증한다.
본 연구에서는 다채널 디지털 보청기에서 적용될 수 있는 적응 궤환 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 적응궤환 제거기는 궤환 검출을 위한 적응 노치 필터와 궤환 제거를 위한 NLMS (normalized least mean square) 적응필터로 구성되어 있다. 제안된 적응 궤환 제거 알고리즘을 다채널 보청 알고리듬과 결합하였다. 다채널 보청 알고리즘은 MDCT (modified discrete cosine transform) 필터뱅크를 이용하여 주파수 대역별 청력 손실을 보상하도록 구성하였다. 제안된 알고리즘을 포함한 완성된 보청 알고리즘의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 평가하였으며 상용 DSP보드를 이용하여 실시간 구현을 확인하였다.
적응신호처리 분야에서 LMS 알고리듬은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 알고리듬 성능을 좌우하는 고정된 적응상수를 적절하게 선택해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 적응필터의 참조입력과 에러신호사이의 추정상관을 이용, 매 샘플시간마다 다른 값을 가지는 상관추정 가변스텝사이즈(ECLMS) 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 다중 노치필터에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 LMS알고리듬과 기존의 가변스텝 사이즈와 비교하여 그 성능이 우수함을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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