배터리의 상태를 추정하기 위해 전압과 전류 데이터는 사용자가 센서를 통해 얻을 수 있는 정보이며, 이때 노이즈 성분이 포함된 전압 및 전류 데이터는 배터리의 상태 추정을 할 때 정확도를 크게 감소시킬 수 있다. 기존의 확장 칼만필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 성분이 포함된 데이터를 통해 배터리의 상태를 추정했을 때는 노이즈의 영향으로 인해 추정 정확도가 떨어진다. 본 논문은 적응형 칼만 필터(AKF, Adaptive Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 분산값을 업데이트 해줌으로써 SOC추정 성능을 향상시켰다. 실험 및 배터리의 모델링은 21700 NMC 고용량 배터리를 사용하였으며, 배터리의 전압에 임의의 노이즈 성분을 추가하여 배터리의 SOC를 추정 정확도를 검증 하였다.
수치와 언어적 데이터를 조합한 퍼지 추론은 적응 필터 알고리듬에서 적용되어 왔다. 적응 IIR필터 설계에서 퍼지 전치필터는 퍼지의 Sugeno의 방법을 사용하였으며 소속함수와 추론규칙은 정확성을 개선할 수 있도록 신경망을 통하여 각각 생성하였다. 제안된 알고리듬은 성능평가를 위하여 시스템 식별에 적용하고 필터의 파라미터의 추정특성과 수렴속도에 대하여 성능을 평가하였다. 이와 같은 실험결과 직접구조에서 기존의 알고리듬의 수렴속도보다 우수한 성능을 보였으며 제안된 방법이 안정성 및 국부최소 점에 대한 문제를 극복할 수 있음을 보였다.
영상 시퀀스에 포함된 잡음은 화질을 열화시키고 중요한 영상의 미세 정보를 훼손시킨다. 또한 잡음은 영상의 복잡성을 증가시키므로 영상의 압축효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 특성이 서로 다른 두개의 적응형 잡음제거 필터를 결합적으로 연결하여 잡음을 제거하는 공간결합필터와 시간결합필터를 제시하고, 이 결합필터들을 연결한 IIR필터 구조를 갖는 3차원 잡음제거 필터를 제시한다. 제시된 잡음제거 필터는 영상의 에지와 미세정보를 유지하면서도 평탄한 영상영역에 대해서는 강한 잡음제거를 수행하며 이웃한 프레임 사이에서도 잡음에 의한 시간적인 깜박임을 억제한다. 실험결과 제안된 잡음제거 필터는 기존 방식들에 비하여 객관적 화질뿐만 아니라 주관적인 화질을 크게 향상시킴을 알 수 있었다.
본 연구에서는 필터의 차수가 적절한 수준으로 자동적으로 조정되는, 최적 수렴 인자를 갖는 최대 경사 (steepest descent) 방식의 적응 알고리듬을 제안한다. 지금까지 적응 신호 처리의 여러 응용 분야에 적응 필터를 사용할 때, 사전 지식이나 경험에 비추어 필터 차수를 고정하여 이용하여 왔다. 하지만 실제 실행시 필요한 필터 차수를 알기는 어렵고 되도록 큰 차수의 필터를 실행해야만 한다. 이로 인하여 필터 차수가 너무 큰 경우 필요없는 계산량이 증가하게 된다. 제안한 가변 길이 최적 수렴 인자 알고리듬은 주어진 차수 한도 내에서 자동적으로 적절한 절터 차수를 찾아 동작하므로, 불필요한 계산량의 증가를 줄여서 결과적으로 수렴 속도의 향상과 정상 상태에서의 수렴 오차를 줄일 수 있다. 제안한 알고리듬의 타당성은 시스템 식별에 대한 컴퓨터 모의 실험으로 입증하였다.
심전도(ECG) 신호에서 R-피크를 추출하는 기법에 대하여 많은 연구가 진행 되어 왔으며, 다양한 방법으로 구현되어 왔다. 그러나 이러한 검출 방법 대부분은 실시간 휴대용 심전도 장치에서 구현하기가 복잡하고 어려운 단점이 있다. R-피크 검출을 위해서는 심전도 데이터에 대하여 베이스라인 드리프트 및 상용전원 잡음 제거 등의 적절한 전처리 및 후가공이 필요하며, 특히 적응형 필터를 활용한 기법에서는 적절한 임계값을 선택하는 것이 중요하다. 적응형 필터의 임계값을 추출하는 방식에서는 고정형(Fixed) 및 적응형(adaptive)으로 구분할 수 있다. 고정 임계 값 추출 방식은 고정된 임계값 보다 낮은 값의 입력이 들어오는 경우에 R-피크 값을 감지하지 못하는 경우가 있으며, 적응 임계값 추출 방식은 때때로 잡음에 의한 잘못된 임계값을 도출하여, 다른 파형(P혹은 T파)의 피크를 감지하는 경우도 나타난다. 본 논문에서는 계산상의 복잡성이 적고, 코드 구현이 단순하면서도 잡음에 강인한 R-피크 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 앞서 설명한 임계값 추출 문제를 해결하기 위해서, 적응형 필터를 사용해, 심전도 신호에서 베이스 라인 드리프트 제거를 하여 적절한 임계값을 계산하도록 한다. 그리고 필터 처리된 심전도 신호의 최소 값과 최대 값을 사용하여 적절한 임계값이 자동으로 추출 되도록 한다. 그런 다음 심전도 신호로부터 R-피크를 검출하기 위해 임계값 아래에서 'neighborhood searching' 기법이 적용된다. 제안된 방법은 R-피크 검출의 정확도를 향상시키고, 계산 량을 줄여 검출 속도가 보다 빨라지도록 하였다. 다음으로 R-피크 값이 검출 되면, R-R interval 등의 값을 이용해 심박 수를 계산할 수 있도록 한다. 실험결과 심박 수 검출 정확도와 감도가 약 100%로 매우 높았음을 확인할 수 있었다.
다중 경로 채널 환경을 이용하는 무선 전송 시스템은 지연확산에 따른 ISI에 의해 많은 영향을 받는다. 이러한 ISI를 효과적으로 제거하기 위한 등화기로는 결정 장치 궤환 필터를 이용하는 결정 궤환 등화기가 있다. 본 논문에서는 ISI를 효과적으로 제거 할 수 있는 적응형 결정 궤환 등화기를 제안한다. 제안된 등화기는 LMS 알고리즘을 이용하는 준 최적의 MMSE 기반의 적응 등화기로써 계층적 궤환 필터 구조와 연판정 장치를 가지는 결정 궤환 등화기이다. 연판정 장치는 결정 부분에 의한 오류로 인해 궤환 필터에서 오류의 전달을 제거하는 역할을 하며 궤환 필터는 크게 두 단계로 나누어져 적응 알고리즘을 이용하여 개별적으로 ISI를 제거한다. 이러한 구조는 기존DFE의 단점인 추정값의 오류로 인한 오류 전달을 제거하여 기존의 DFE에 비해 향상된 ISI제거 성능을 보인다. 또한 궤환 필터 탭의 수를 줄임으로써 보다 큰 step-size를 사용하여 빠르게 MSE를 얻을 수 있다. 본 논문은 컴퓨터 모의 실험을 통하여 UWB 시스템의 채널 모델인 S-V 채널에서 기존의 결정 궤환 등화기와 제안된 등화기의 비트 오류율 성능을 비교한다.
본 논문에서는 음향 확성 환경과 음향신호의 입 출력 조건에 최적화된 음향 시스템을 실시간으로 생성 및 적용 가능한 음향 신호처리용 시스템으로서, 가변형 필터뱅크 기술 및 상황 적응적 필터 재조합 재배열 기술을 음향 신호처리용 DSP에 적용함으로서 Pro-Audio 장비, 방송 음향장비, 산업 음향장비와 같은 다양한 음향관련 장비에서 고품질 음향 서비스를 제공하기위한 핵심 기술인 가변형 필터뱅크 기반 고품질 음향 DSP 시스템 개발을 제안한다.
본 논문에서는 저 비트율 압축 영상의 블록킹 현상을 제거하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 적응적 후처리는 방향성 활동도 기반의 블록 분석에 따라 다른 강도의 필터를 적용하여 블록킹 현상을 선택적으로 제거한다. 격자잡음을 제거하기 위한 1차원 필터링은 블록의 방향성뿐만 아니라 블록 내 신호의 특성에도 적응적인 필터링을 수행한다. 또한 계단형 잡음 및 모서리 잡음을 검출하는 방법 및 이를 효과적으로 제거하기 위한 2차원 방향성 필터를 제안한다. 실험 결과 다양한 영상 및 비트율에 대해서 제안한 방법의 PSNR 및 주관적 화질 평가를 위한 GBIM 결과가 기존의 블록킹 현상 제거 방법에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문은 분산전원의 주파수 변동에 적응하는 아날로그형의 능동 전력 필터를 제안하였다. 주파수 변동이 심한 분산전원에서 비선형부하에 의해 발생한 고조파의 제거를 위해 전원의 고조파 전류와 주파수가 같고 위상차가 $180[^{\circ}]$인 보상 전류를 투입함으로써 전원의 고조파를 제거하였다. 이때 보상전류의 생성을 위한 기준전류 검출회로는 변동하는 전원 주파수를 추적하고 적응하도록 PLL과 VCGIC(Voltage Controlled Generalized Impedance Converter)를 사용하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 시스템이 주파수가 변동하는 분산전원의 고조파 전류를 효과적으로 제거함을 증명하였다.
위성통신서비스의 가용율 및 시스템 throughput 향상을 위해 사용하는 리턴링크 ACM(Adaptive Coding & Modulation)의 원리를 기술하였고, LMS(Least Mean Square) 기반 적응형 필터를 이용한 채널 예측 및 단말의 전송 MODCOD(Modulation & Code rate) 결정 알고리즘의 최적화 과정을 서술하였다. 시뮬레이션 결과 LMS 알고리즘은 필터 계수가 2차이고, ${\mu}$(step size) 값이 0.00026인 경우 MMSE(Minimum Mean Square Error)가 최소임을 알 수 있다. 이때 MODCOD 결정 알고리즘을 위한 SNR 마진이 0.3dB일 경우 MODCOD 결정 오차를 최소화 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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