본 논문에서는 단일 주파수 망(Single Frequency Network: SFN)을 통해 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 지상과 디지털 TV 방송을 서비스하기 위해 필요한 기술적인 요구 사항에 대하여 고찰하고, 기존 디지털 동일 채널 중계기(Digital On-Channel Repeater: DOCK)가 가지는 단점을 극복한 등화형 동일 채널 중계기(Equalization Digital On-Channel Repeater: EDOCR)를 제안한다. EDOCR은 오류정정(Forward Error Correction: FEC) 복호 및 부호화부를 사용하지 않기 때문에 모호성(ambiguity) 문제가 발생하지 않아서 EDOCR의 입력 신호와 출력 신호가 동일하며, 고성능 등화기를 사용하여 주송신기와 EDOCR 사이의 전송로에 의해 야기된 잡음 및 다중경로 신호를 제거하므로 EDOCR 출력 신호의 품질이 입력 신호 보다 우수하다. 또한 낮은 안테나 격리도(isolation)로 인해 야기된 궤환(feedback) 신호를 EDOCR 등화기에서 제거할 수 있기 때문에 송신 출력을 높일 수 있다.
본 논문은 QAM 신호의 전송시 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시켜 Qos를 개선할 수 있는 블라인드 등화 알고리즘인 CM-MMA (Constellation Matching-MMA)와 RMMA (Region-based MMA)의 성능 비교에 관한 것이다. 적응을 위한 탭 계수 갱신에서 CM-MMA는 기존 MMA 비용 함수에 sinusoidal power function의 constellation matching error 항을 부가되어 nonconstant modulus 신호의 오차를 이용하며, RMMA는 nonconstant modulus 등화기 출력 constellation을 4-QAM의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차를 이용하게 된다. 이와 같은 오차 신호에 의해 이들은 상이한 적응 성능을 가지므로, 논문에서는 이들 알고리즘의 적응 등화 성능을 비교하며 이를 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 RMMA가 CM-MMA 보다 수렴 속도, 잔여량 및 잡음 강인성의 모든 성능에서 우월함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 QAM (Quadrature Amplitude Modulation)을 시용하는 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiflexing)시스템에서 비이상적인 채널에 고속으로 데이터를 전송 시 발생하는 신호의 왜곡으로부터 보다 빠르고 효율적으로 등화를 하기 위한 등화기법을 제안하였다. 일반적으로 기존 OFDM 시스템 등화기법으로 주파수 영역에 단일 탭 선형 등화기를 사용하는 방법이 많이 사용 되었다. 이 경우 실제시스템에서 채널 환경이 시간에 따라 빠르게 변하게 될 경우 채널에 의한 왜곡을 완벽하게 보상해 줄 수없다. 그러므로 본 논문에서는 주파수 영역에 단일 탭 션형 등화기를 적용하는 대신 비선형 등화기를 적용하였으며 비선행 등화기의 단점인 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에서의 급속한 성능 저하를 보완해주기 위하여 시간영역에 선형 등화기를 병행 사용하였다. 주파수 영역의 경우 비선형 등화기를 적용함에 있어 in-phase성분과 quadrature성분으로 구성되어 있는 QAM신호가 complex 채널 통과 시 fading에 의해 왜곡된 신호도 noise에 의해 왜곡된 신호처럼 in-phase성분과 quadrature 성분의 amplitude만이 변하므로 기존의 등화기 구조에서 cross성분을 제거하였고 이로 인하여 발생할 수 있는 약간의 오차를 보상해 주기위해 시간영역 등화가와 수렴 속도가 빠르고 오차가 적은 알고리즘을 사용하여 복잡도가 줄어든 등화기 구조를 제안하였다. 시간영역의 경우 채널왜곡에 강한 Goldcode를 trauung-sequence로 보호구간에 삽입하여 매 frame 마다 등화를 행하여 주파수영역 등화기의 성능을 보완해줌으로써 기존의 등화기법과 비교하여 보다 빠르고 효율적인 등화를 수행할 수 있는 등화기법을 제안 하였다.
영상처리를 통한 이동 물체 인식과 화질 개선 등의 연구에서 조명 변화가 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 조명 변환에 대한 대응은 컴퓨터 비전 응용 분야에서의 중요한 관심사 중 하나이다. 조명 변화를 감지할 수 있게 되면 변화가 있는 시점에서부터 적절한 개선 알고리즘을 적용함으로써 인식률 향상 및 화질 개선 효과를 증대시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 급격한 조명 변화를 감지함에 있어 실시간성을 얻기 위하여 지역 정보를 이요하고 퍼지 논리를 도입하여 이를 효과적으로 감지하는 방법을 제안한다. 급격한 조명 변화를 감지하는 효과적인 방법으로 모서리 영역과 가운데 영역에 대한 각각의 히스토그램의 평균과 편차, 그리고 변화 추이를 반영하기 위하여 이전 프레임의 각 영역에 대한 히스토그램의 평균과 편차와의 변화량을 입력으로 급격한 조명 변화가 있을 때 입력 값의 변화 패턴을 퍼지 규칙으로 만들어 조명 변화를 감지하도록 하였다. 또한 움직이는 물체에 가려 발생하는 변화와 구별하기 위하여 전체 영역에 대한 평균과 편차 변화량을 도입하여 논리적으로 추론하여 차이를 구별할 수 있도록 하였고 점진적으로 조명이 변화하는 것을 감지할 수 있도록 하였다. 다양한 테스트 데이터에 대해 객관적인 정확도 측정 기법을 이용하여 민감도와 특이도를 계산하여 제안한 방법의 효용성을 보였다. 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템을 도입하여 대비제한 적응 히스토그램 평활화 (CLAHE)의 매개 변수를 자동으로 선택할 수 있는 방법을 제안하여 급격한 조명의 변화를 감지한 결과를 바탕으로 화질을 개선할 수 있음을 보였다.
본 논문은 부가 잡음, 부호간 간섭 및 페이딩등 비선형 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐을 줄일 수 있는 mSE-MMA (modified Signed Error-Multiple Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 성능 평가에 관한 것이다. SE-MMA 적응 등화 알고리즘은 기존 MMA의 연산량을 줄이기 위하여 등장하였으며, 이로 인하여 등화 성능의 열화되는 문제점이 있다. 이와 같은 SE-MMA의 성능 열화를 개선하기 위하여 mSE-MMA는 적응을 위한 스텝 크기를 등화기의 출력이 송신 신호점을 중심으로 임의 반경내의 존재 여부에 따라 조절하게 된다. 제안 mSE-MMA 알고리즘의 성능을 기존의 SE-MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널과 잡음 환경하에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위한 지수로는 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 수렴 성능을 나타내는 잔류 isi, MD 및 MSE learning 곡선과 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위하여 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 mSE-MMA가 SE-MMA 보다 우월하며, 특히 SER 성능에서 잡음에 대한 roburstness가 매우 강함을 확인하였다.
본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상 방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을 학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를 해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고 노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선 이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과 이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에 미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를 학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에 영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한 결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.
본 논문은 수신된 신호의 고차 통계치를 이용하는 TEA(Tricepstrum Equalization Alogorithm) 기반의 적응 등화기 성능 개선에 관한 것이다. 적응 등화기는 주로 부가 잡음, 위상 찌그러짐 및 주파수 선택성 페이딩이 존재하는 통신 채널 환경에서 수신측에서 통신의 고속, 동기 유지, BER 과같은 성능 개선을 위하여 사용되는데 이의 특성은 통신 채널의 전달 함수의 역특성을 갖게된다. 논문에서 적응 등화기의 알고리즘으로는 고차 통계치(HOS)를 이용하는 TEA 알고리즘을 사용하였으며 대상 신호로는 2 차원 선호 방식인 16-QAM을 이용하였다. 16-QAM의 사전 부호화를 위한 신호점 할당시에 Gray 부호를 이용함으로서 등화기의 성능을 나타내는 잔류 부호간 간섭(Residual ISI)과 MSE에서 개선된 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 소형 위협체를 조기에 탐지하여 위치를 알려주는 파노라믹 적외선 영상 경보 장치를 구현하였고, 경보 성능 향상을 위한 적외선 영상 향상 기법을 제안하였다. 구현 장치는 센서 헤드 유닛, 신호 처리 유닛 등으로 구성된다. 센서 헤드 유닛은 1차원 다중 배열 적외선 센서를 정속으로 고속 회전하여 360도의 넓은 시계 영역을 가지는 파노라믹 열영상을 획득한다. 신호 처리 유닛은 파노라믹 영상을 90도의 부영상으로 나누고, 각 부영역의 통계적 특성에 따라 적응적 평탄역값(adaptive plateau value)을 구한다 그리고 적응적 평탄역값으로 히스토그램을 변화시킴으로써 위협체을 두드러지게 하였으며, 실시간 처리를 위하여 DSP와 FPGA를 이용하여 장치를 구현하였다. 구현 시스템에 제안한 영상 향상 기법을 적용한 결과 기존 기법에 비해 오경보율이 낮음과 시각적으로 위협체의 식별이 용이함을 확인하였다.
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.
적응 음향반향 제거나 적응 등화와 같은 응용에서 입력신호의 상관도는 매우 높고 긴 길이의 적응 필터가 필요하다. 이러한 응용에서 인접투사 알고리즘은 좋은 수렴성능을 보이지만 적응 필터의 계수갱신을 위한 많은 계산량 문제로 하드웨어 구현이 복잡한 단점이 있다. 본 논문에서는 개선된 수렴속도와 계산량을 줄일 수 있는 새로운 부밴드 인접투사 알고리즘과 간단한 구현을 위한 방법을 제안한다. 이 방법에서는 인접투사 알고리즘에 다위상 분해, 노블아이덴티티 그리고 임계 데시메이션을 적용, 상관도 제거를 위해 사용되는 입력 신호 벡터의 수(적응필터의 투사차원)를 줄일 수 있다. 제안한 방법의 적응필터 계수 갱신식은 투사차원의 감소에 의해 NLMS 알고리즘과 비교될 만큼 간단한 형태로 유도된다. 제안한 방법의 효율을 상관도가 높은 입력신호를 사용하여 실험을 통해 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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