본 논문에서는 전형적인 실내 무선 채널 환경에서 초광대역 (Ultra Wide Band; UWB) 신호의 고속 동기 획득을 위한 Single-Dwell 연속 통기 탐색 기반의 Linear 탐색 알고리즘 및 Bit Reversal 탐색 알고리즘에 대한 성능분석을 수행하였다. IEEE 802.15 Task Group 3a UWB 실내 무선 채널 환경에서 프레임 구간 및 탐색 단위 구간 등의 변화에 따른 모의실험 결과. Linear 탐색 알고리즘보다 Bit Reversal 탐색 알고리즘이 정규화된 평균 동기 획득 소요 시간에 대해 단연 우수함을 확인하였으며, 탐색 종료 구간의 범위 변화에 따른 정규화된 평균 동기 획득 소요 시간이 이상적인 경우와 거의 일치함을 확인하였다. 특히, Bit Reversal 탐색 알고리즘의 경우 탐색 단위 구간이 세밀할수록 동일한 소요 시간에 대해 더욱 정확한 동기 획득 성능을 얻음을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 강우 페이딩 환경하에서 Ka 밴드 위성을 사용하는 비대칭 8PSK 트랠리스 부호(Trellis-Coded Asymmetric 8PSK : TC-A8PSK)의 BER 상한을 제시한다. 대수정규분포 강우감쇠 모델을 이용하여 강우 페이딩 PDF를 새롭게 유도하고 Crane 모델의 강우강도 데이터에 근거하여 강우 페이딩 파라미터를 계산한다. 나아가 TCM 상태수와 CSI 유무에 따른 TC-A8PSK 시스템의 BER 상한을 각각 분석하고 그 성능을 비교한다. 과거 Divsalar와 Simon[9]에 의해 라이시안 페이딩 채널에서 2 상태 TCM 시스템의 BER 상한이 분석된 바 있으나 강우 페이딩 채널에서 TCM 시스템의 BER 상한을 분석한 것은 이 논문이 처음이다. 최종적으로 강우 페이딩 채널에서 TC-A8PSK 위성시스템의 BER 상한에 지배적인 영향을 미치는 요소는 사용주파수, 강우강도, 앙각, 신호전력대 잡음전력비, 비대칭 성좌각, 그리고 CSI 6가지로 요약 할 수 있다.
본 논문에서는 폴리머 광도파로 열 격자(arrayed waveguide grating: AWG)를 나노임프린트 방법을 이용하여 제안하고 구현하였다. 빔전파방법을 도입하여 소자를 설계하고 해석하였다. 균일한 접착 및 분리 특성을 갖는 임프린트용 PDMS(polydimethylsiloxane) 스탬프(stamp)를 쿼츠 글래스 물질로 만들어진 마스터 몰드를 이용하여 개발하였다. 이 PDMS 스탬프로 폴리머층을 눌러서 소자 패턴을 형성하고 폴리머를 스핀코팅하여 소자를 완성하였다. 이러한 소자는 식각공정 없이 간단한 스핀코팅과 임프린트 공정만으로 만들어지기 때문에 대량 생산에 적합할 것이다. 제작된 폴리머 AWG 소자의 출력 채널 수는 8개, 채널 간격은 0.8nm, 각 채널의 중심파장은 1543.7nm $\sim$ 1548.3nm 였다. 평균적인 채널 누화와 대역폭은 각각 $\sim$10dB와 0.8nm였다.
독립성분분석을 사용한 암묵신호분리의 성능은 잔향이 존재하는 환경에서 잔류 누설 성분 (cross-talk) 때문에 현저히 저하된다. 본 논문에서는 잔류 누설 성분을 제거하기 위한 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 영역에서의 변형된 NLMS(normalized least mean square) 필터를 사용하며 필터의 역할은 잔류 누설 성분을 유발하는 누설 경로를 추정하는 데 있다. 특정 채널에서 잔류하는 누설 성분은 상대 채널의 직접 성분에 해당되므로 관측되는 상대 채널의 입력신호를 이용하여 누설 경로를 추정할 수 있다. 변형된 NLMS 필터는 필터 입력 신호의 전력과 추정 오차 신호의 전력을 함께 고려하여 정규화한다. 특정 채널의 직접 신호 성분은 적응 필터에서 잡음처럼 동작하여 결국 적응필터가 오조정되기 때문에 제안하는 방법을 통해 적응필터의 오조정을 방지할 수 있다. 음성 신호를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법이 후처리를 사용하지 않은 경우에 비해 잡음 제거 성능(NRR)이 약 3dB 정도 개선되는 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 무선통신 시스템의 주파수 효율과 에너지 효율을 개선하기 위하여 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법을 제안한다. 무선통신 시스템에서 다수의 송수신기의 위치는 균일 분포를 따르고 송수신기 간 채널은 나카가미 페이딩 채널을 가정하여 제안하는 송신 전력 제어 기법에 대한 주파수 효율과 에너지 효율의 성능을 분석한다. 제안하는 송신 전력 제어 기법은 딥러닝 기반의 학습에서 주파수 효율과 에너지 효율을 개선하기 위하여 배치 정규화 기법을 이용한다. 시뮬레이션을 통해 송수신기의 위치 범위를 제한하는 지형적 크기와 나카가미 페이딩 지수에 대하여 제안하는 송신 전력 제어 기법과 기존의 송신 전력 제어 기법의 주파수 효율과 에너지 효율의 성능 결과를 비교한다. 성능 결과의 비교를 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 우수한 성능을 제공함을 입증한다.
이 논문에서는 충격성 잡음 감쇄 채널에서 가장 비슷함을 바탕으로 최적 갈퀴수신기를 이끌어 내고, 얼개가 간단한 준최적 갈퀴수신기를 얻는다. 잡음이 충격성이면 충격성 환경을 고려한 갈퀴수신기가 정규 잡음에 최적화된 갈퀴수실기보다 성능이 좋다는 것을 모의실험으로 보인다. 또한, 갈퀴수신기의 가락 수가 늘어날수록, 충격성 환경에 알맞게 만든 갈퀴수신기는 성능이 나아지지만, 정규 잡음에 최적화된 갈퀴수신기는 충격성 환경에서 성능이 떨어짐을 보인다.
Fusion of decisions in wireless sensor networks having flexibility on energy efficiency is studied in this paper. Two representative distributions, the generalized Gaussian and $\alpha$-stable probability density functions, are used to model non-Gaussian noise channels. By incorporating noise channels into the parallel fusion model, the optimal fusion rules are represented and suboptimal fusion rules are derived by using a large signal-to-noise ratio(SNR) approximation. For both distributions, the obtained suboptimal fusion rules are same and have equivalent form to the Chair-Varshney fusion rule(CVR). Thus, the CVR does not depend on the behavior of noise distributions that belong to the generalized Gaussian and $\alpha$-stable probability density functions. The simulation results show the suboptimality of the CVR at large SNRs.
기존의 영상 복원 방법에서는 영상에 퍼지 스트레칭 기법을 이용하여 명암 대비를 강조하였다. 강조된 영상에서 Max-Min 연산을 위해서 칼라 채널의 최대값을 이용하여 각 픽셀 값을 정규화 하였다. 정규화 된 픽셀 값에 Min 연산을 적용하여 연결 가중치를 계산하여 훼손된 영상의 복원에 적용하였다. 그러나 일부 손실된 영상에서 손실된 부분을 탐색하기 위해 $10{\times}10$을 가진 마스크를 이용하여 훼손된 영역을 탐색한 후, 탐색된 훼손된 영역에 연결 가중치를 적용하여 임계값보다 적은 경우에는 임계값으로 설정하여 손실된 부분을 복원하였으나 원 영상과의 차이가 나는 경우가 자주 발생하여 복원의 정확성이 낮아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 복원의 정확성을 높이기 위하여 그레이 영상뿐만 아니라 칼라 영상에서도 복원의 정확성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 칼라 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 복원의 정확성이 높아진 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.
正規分布의 주파수 스펙트럼을 갖는 광대역 FDM-FM 신호가 同期 PSK(CPSK) 신호에 미치는 간접영향에 관하여 조사했다. FDM-FM 신호로 부터의 동일채널(cochannel) 또는 인접채널(adjacent cahnnel) 간접하에 있어서의 PSK 신호의 수신 誤率의 일반식을 구해 수치계산과 검토를 행했다. 해석결과는 반송파대 간접파 전력비(CIR), 반송파대 잡음 전력비(CNR) 및 PSK 신호와 FDM-FM 신호 사이의 정규화 반송파 주파수차를 함수로 하여 나타내었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 동일 무선주파수대에 두 신호의 반송파 주파수 할당을 위한 대역폭 및 전력 등을 정하는데 필요한 자료를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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