본 논문에서는 DS-CDMA 환경의 다중 사용자 검출에서 문제시되는 다중 접속 간섭을 제거시켜주기 위해 사용되어지는 간섭 제거기에 대하여 소개한다 기존의 간섭제거 기술 중 병렬형 간섭제거기는 장치적으로 복잡하고 순차적 간섭 제거기는 지연 시간이 길다는 단점을 가지고 잇다 그리고 적응형 간섭 제거기는 반복 알고리즘을 적용시킨 적응형 필터를 사용하여 원하는 BER(Bit Error Rate) 성능을 얻기 위해 많은 반복수가 필요하다. 이러한 간섭제거기들의 성능을 개선시키기 위해서 제안된 간섭 제거기는 기존의 적응형 간섭 제거기에 전체 수신 신호를 입력시키지 않고 순차적 간섭 제거기의 정렬(sorting) 기법을 이용한 간섭 제거 기법을 적용 시켜 MAI(Multiple Access Interference)를 사전에 제거시킨 신호를 입력시킴으로써 BER 성능을 향상시키는 것과 동시에 기존의 적응형 간섭제거기에 비해 수렴을 위한 반복수를 줄여준다. 또한 적응형 필터를 사용하여 기존의 비선형 간섭 제거기에 비해 하드웨어적인 복잡도를 줄일수 있는 효과가 있다.
항공기의 착륙을 추적하기 위해 많이 사용되는 수동 센서인 레이저 거리 측정기(LRF)와 전방관측 적외선 카메라(FLIR)는 배기가스교란(Exhaust Plume Disturbance)으로 인한 고도각 측정 시에 오차를 발생시킨다. 이 경우에 확장형 칼만필터(EKF)를 사용하여 거리 및 고도를 측정하면 배기가스(plume)와 같은 비-가우시안 잡음 때문에 추적 성능이 저하된다. 본 논문에서는 배기가스의 발생 타이밍을 검출기(PD)를 사용하여 확인한 후에 배기가스가 발생하면 적응형 추산법을 사용하고 배기가스의 영향이 없을 때에는 기존의 확장형 칼만필터를 사용하는 복합 방식을 제안하고 이를 위한 적응형 필터를 설계한다. 이 혼합형 필터는 배기가스와 같은 미지의 바이어스를 제거하는데 매우 효과적인 방법이며 시뮬레이션을 통하여 이러한 성능을 예증한다.
본 논문에서는 다중 필터 융합을 위한 기법을 제안하고 이를 INS/GPS 결합항법장치에 적용한다. IIR 형태의 EKF와 FIR 형태의 RHKF 필터를 각 필터의 잉여값(residual)을 이용한 적응형 융합 확률을 계산하여 융합함으로써 두 필터의 장점을 갖도록 한다. 이 융합 기법을 적용한 INS/GPS 결합항법장치는 기존의 단독 필터를 사용하는 것보다 강인한 특성을 갖는 항법정보를 제공한다.
본 논문에서는 선형 채널 등화기를 이용하여 다중 경로 페이딩 채널을 등화시킨 후 적응형 필터에 의하여 MAI를 제기 시킴으로써 수신기의 성능을 향상시킬 수 있는 적응형 MMSE 수신기를 제안하였다. 제안된 수신기의 구조적인 특징으로는 채널계수의 정확한 추정을 위하여 파일럿 채널을 사용하였으며, 사용자 신호에 주기적으로 보호심볼을 둠으로써 채널 추정의 정확도를 높혔다. 이와 더불어 보호심볼의 주기적 삽입으로 인하여 채널 등화기의 길이가 짧아지게 되어 계산상의 복잡성도 줄였다. 특히 적응형 부호정합 필터(AMMSE)를 사용하며 사용자 수가 많을 경우에도 성능개선에 매우 효과적일 수 있도록 하였고, SNR이 높을 경우 그 개선 정도가 훨씬 큼을 알 수 있었다.
파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.
오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옮기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.
본 논문에서는 NTSC 칼라영상신호를 프레임내에 휘도신호와 색도신호를 분리하기 위한 새로운 적응형 필터링방식을 제안하였다. 이 방식은 인가되는 신호의 상태, 즉 수직방향에서의 상관관계, 그리고 수평방향과 대각선방향에서의 천이상태를 검출하여 제어신호를 생성하고, 이 신호에 의해 수직 필터군과 수평 필터군에서 각각 적응적으로 필터를 선택하여 처리함으로써 색도신호를 얻으며, 휘도신호는 칼라영상신호에서 색도신호를 감하여 얻는다. 여기에 사용된 필터들은 NTSC 칼라영상신호를 칼라부반송과 주파수의 4배로 샘플링한 경우에 대해서 설계되었으며, 몇가지 평가방법에 의해, 제안된 방식과 기존의 방식을 컴퓨터 시뮬레이션과 SVP(Serial Video Processing) 시스템을 이용하여 비교하였다.
다중경로 무선 채널 환경에서 지연확산에 따른 ISI를 제거하기 위한 등화기는 그 구조에 따라 선형과 비선형 구조로 구분할 수 있다. 본 논문은 ISI제거 성능이 개선된 적응형 선형 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 준 최적의 수신기인 MMSE 기반의 적응 등화기로써, 비대칭적인 구조의 등화 필터로 구성된다. 등화 필터의 비대칭적인 구조는 기준 탭을 필터 중앙으로부터 측면으로 이동시켜 구현하며, 이러한 구조는 precusor ISI와 postcusor ISI의 분리 제거를 가능하게 하여 기존의 선형 적응 등화기에 비해 향상된 ISI 제거 범위를 갖게 된다. UWB 시스템의 채널 모델인 S-V 채널에서 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 선형 적응 등화기와 제안된 등화기의 비튜오류율 성능을 비교한다.
음향 전력 증폭기의 출력단에서 발생하는 비선형성을 보상하는 디지털 신호 처리 기술을 제안하고 그 모의실험 결과를 제시한다. 음향 전력 증폭기에 사용되는 소자에 의한 비선형성을 간접학습구조와 적응형 필터로 구성되는 디지털 신호 처리 기술로 보상한다. 적응형 필터를 사용함으로써 증폭기의 비선형 특성이 시간적으로 변하더라도 이를 적응적으로 보상할 수 있다. 모의실험 결과 전치 보상기는 3 차의 다항식으로 구현할 수 있으며 홀수차 비선형성을 효과적으로 제거할 수 있음을 보였다. 짝수 차 비선형은 출력 신호에 존재하는 직류 옵셋이 가장 큰 부분을 차지하며 이는 제안하는 기술로는 제거가 어려우므로 바이어스 회로 설계 시 유의해야 한다. 제안하는 기술은 아날로그 시스템의 본질적 특성 결함을 디지털 신호 처리 기술로서 보상할 수 있음을 보여준다.
스테레오 정합을 하기 위해서 먼저 두 이미지의 자기를 정규화 하였고, 밝기가 정규화 된 영상을 이용하여 Canny방식으로 Edge를 검출한 후 에지 적응형 스테레오 정합 방식으로 두 영상을 정합하여 변이도 영상들을 얻었다. 그 중 Canny Edge 방식이 다른 Edge 검출 방식보다 선명한 영상을 추출했다. Canny Edge 방식으로 획득한 스테레오영상을 중위수 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후, 필터링 전 후의 영상을 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)로 비교하여 본 결과 개선된 영상을 획득 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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