LMS 알고리즘에서, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포 폭이 넓게 분포되면, 수렴속도가 느려지기 때문에 가변 스텝 사이즈가 많이 사용된다. 그러나 이 경우 많은 계산량이 필요하다. 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행한다. 그리고 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 평균오차의 순시 절대 값을 exponential 함수에 적용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 시스템 제너레이터를 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. 그 결과 순시 절대 값에 비례하여 변화하는 가변스텝사이즈의 적응알고리즘이 기존의 알고리즘과 비교하여 보다 안정되고 성능이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 SCHMM에 적용된 관찰 확률 최대화에 의한 화자 적응 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 SCHMM의 관찰 확률 밀도들이 새로운 화자의 음성 특징을 잘 표현하지 못하는 경우 인식 성능이 저하되는 것을 막기 위하여, 적응 데이터의 각 특징 벡터들이 최대의 관찰 확률을 가질 수 있도록 관찰 확률 밀도를 결정하는 평균 벡터 μ와 분산 행렬 Σ를 기울기 탐색(gradient search) 알고리즘에 의해 반복적으로 적응시켜 주는 방법이다. SCHMM의 상태 천이 확률 A와 혼합 밀도 계수 C는 관찰 확률 밀도 적응 과정 을 거친 후, 적응 데이터로부터 구한 확률과 기존 확률의 가중 평균을 취하는 과정을 반복 하여 적응시켜 주었다. 제안된 화자 적응 알고리즘을 사용하여 단독음 인식 실험을 수행한 결과, 화자 적응을 수행하지 않았을 때와 비교하여 화자 독립 시스템에서는 평균 9.8%, 남 성 화자 종속 시스템에서는 평균 46.0%, 여성 화자 종속 시스템에서는 평균 52.7%의 인식 률 향상을 보였다.
본 논문에서는 M-Max 선택적 계수 갱신 알고리즘을 이용한 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 기존의 적응 필터 분야에서 일반적으로 가장 안정화된 적응 알고리즘인 NLMS 적응 필터링을 수행할 때 필터의 길이가 증가 할수록 복잡도가 증가하는 문제점을 매 갱신 주기마다 모든 각각의 계수들 위치에서 대응하는 기울기 추정치 크기를 바탕으로 선택된 계수만을 갱신함으로써 모든 계수를 갱신할 때와 비교해서 복잡도는 크게 감소하는 반면 수렴 성능은 거의 비슷한 M-Max 알고리즘이 제안되어왔다. 이러한 H-Max 알고리즘을 부밴드 적응 빔포밍 구조에 적용하고 그 타당성을 모의실험을 통하여 광대역 서브밴드 적응 빔포밍에 선택적 계수 갱신 알고리즘을 적용하였을 때 성능 저하 거의 없이 계산량은 크게 감소됨을 검증하였다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자추출, 추출된 문자의 인식등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용하여 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
이동 통신에서 제한된 대역폭 채널에 내부 심볼 간섭을 감소시키기 위해, 등화기 기법을 필요로한다. 채널간의 비선형 왜곡을 효율적으로 다루는 대안을 가진 신경망을 사용하여 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 연구한다. 신경망은 적응 역전파 알고리즘을 통해 신호를 복조하도록 학습한다. 특히 수정된 적응 역전파 알고리즘이 근접된 최적 수행성을 갖는 단일 및 다중 사용자 검출을 위한 샘플링 기법은 다중 사용자 환경에서 필요한 수신기들의 수행성을 평가하기 위한 시뮬레이션을 위하여 사용이 된다. 채널간의 비선형 왜곡에 효율적으로 다루기 위한 대안을 가진 신경망을 적용하여 본 논문에서 는 새로운 활성 함수로 구성된 적응 역전파 알고리즘을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션에 의해서 분석된다. 반복적 최소 평균 자승(RLS) 알고리즘을 적용한 기존 수신기 및 적응 역전파 신경망과 비교하여, 채널 왜곡이 비선형 일 때에 비트 에러율(BER)이 현저하게 개선됨을 나타낸다. 적응 역전파 알고리즘 기법을 통해 기존 수신기와 신경망을 사용한 수신기의 수행을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 제안된 신경망 수신기의 성능이 우수함을 인증한다.
본 논문에서는 단일포트시스템으로 설계된 배열안테나에서 재밍신호나 간섭신호 방향으로 방사패턴에 널(null)을 형성하는 적응 알고리즘을 제안한다. 제안한 적응 알고리즘은 재밍신호나 간섭신호의 크기나 입사방향에 대한 사전정보를 요구하지 않으며, 배열안테나의 일부 RF 경로의 위상을 제어하는 부분적응(partially adaptive) 알고리즘이다. 제안한 적응 알고리즘은 최적화 알고리즘의 한 종류인 PSO(Particle Swam Optimization) 알고리즘과 gradient-based 섭동 적응 알고리즘을 혼합하여 시간에 따라 간섭신호의 입사방향이 변화하는 이동형 재밍환경에서도 적응적으로 안정적인 널링 성능을 가진다.
이 논문에서는 임의의 시스템 동정에 사용되는 적응필터의 계수를 최적화시키는 방법으로 광범위하게 사용되어지고 있는 기존의 적응 알고리즘인 Least Mean Square(LMS)방법과 최근들어 다양한 최적화 문제에 응용되고 있는 유전자 알고리즘(GA)을 합성한 하이브리드 형태의 적응 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 TIR 필터를 설계하는데 있어, 경사하강법의 개념을 사용함으로써 야기되는 지역 수렴문제의 단점을 보완하기 위해, 미분과 같은 결정론적인 규칙없이 단지 확률적인 연산자만으로 진행하는 유전자 알고리즘을 이용한다. 그리고 유전자 알고리즘에 있어서 확률적인 연산을 사용함으로써 발생하는 많은 계산량과 느린 수렴속도 문제를 LMS의 경사하강법을 이용하여 보완한다. 이처럼 유전자 알고리즘이 지닌 장점과 LMS 알고리즘이 갖는 장점을 이용하여 각 알고리즘이 지니는 단점을 서로 보완함으로써 알고리즘의 성능을 향상시키고 이 향상된 알고리즘을 이용하여 최적 필터계수를 찾는다 이렇게 얻은 필터계수값을 이용하여 적응 필터의 성능을 확인 평가한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.432-437
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1998
NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.
적응 빔포밍(beam-forming)기법은 디지털보청기 시스템에서 노이즈를 제거하기 위한 적절한 방식이다. 적응 빔포밍 기법은 디지털 신호처리프로세서의 발전과 더불어 최근에 주목을 받고 있는 방식으로 신호처리 과정에서 일반적으로 LMS(Least Mean Square)알고리즘을 사용하여 웨이트 벡터를 업데이트 시킨다. 본 논문에서는 신호의 환경에 따라 적응상수가 변화하는 가변스텝사이즈 알고리즘을 적용한 고속 웨이블렛 기반 적응알고리즘를 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 빔포머 방식인 디지털보청기 시스템에 적용하여 기존 시간영역 알고리즘과 그 특성을 비교하여 그 결과 제안한 알고리즘이 디지털보청기 시스템에 적합함을 입증한다. 그리고 제안한 알고리즘은 계산량에서도 시스템의 환경변화에도 안정하게 수렴한다는 장점이 있는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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