수동 소나 시스템에서 음원 깊이 추정 분야는표적 식별, 추적 등 다양한 전술에 활용할 수 있기 때문에 많은 연구가 지난 수십년간 진행되어 왔다. 본 논문은 기존 논문[조성일 외, 한국음향학회지 제38권 제1호, 120-127(2019)]의 문제점이었던 음원 깊이가두 곳에서 추정되는 모호성을 해결하는데 목적이 있다. 해수면과 해저면에 반사되어 나타나는채널 임펄스 응답의 위상천이 패턴을 이용하여 모호성을 제거하며, 제거 후 하나의 깊이에서 채널 임펄스 응답의 교차점을 통해 음원의깊이를 추정한다. 음원에 대한 정보가 없고, 연속적인 신호 혹은 소음에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되며, 제안된 알고리즘은 시뮬레이션를 통하여 검증하였다.
Orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) has meanwhile become part of several telecommunicati ons standards, such as satellite and terrestrial digital audio broadcasting(DAB), digital terrestrial TV broad casting(DVB), asymmetric digital subscriber line(ADSL) for high-bit-rate digital subscriber services on twisted-pair channels, and broadband indoor wireless systems. In his paper, we show that OFDM signals contain sufficient structure to accomplish blind channel estimation using second order statistics only. This method doesn't require redundancy as cp in transmitter. And the result is compared with PSAM channel estimation as least square, linear minimum mean square, singular value decomposition.
본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 송 수신기의 상대적인 이동으로 인한 도플러 편이가 존재하는 수중 음향 채널 환경에서의 송신 신호 및 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제시한다. 도플러 편이가 존재하는 수중 채널 환경에서 m시퀀스와 같은 도플러 효과에 민감한 탐침 신호를 사용할 경우, 도플러 왜곡에 의한 수신 신호와의 낮은 상관도에 의해 정합 필터 처리만으로는 채널 임펄스 응답 추정에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 음선기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 도플러 편이가 포함되어 있는 송신 신호의 위상을 추정한 후, 이를 수신 신호에 보상함으로써 도플러 편이가 보상된 채널 임펄스 응답 추정에 대한 방법을 제안한다. 해상실험을 통해 측정된 수신 데이터에 대하여 정합 필터만으로는 채널 임펄스 응답 추정이 어려운 반면 제안된 방법을 통한 채널 임펄스 응답 추정 시, 음선 모델에서 예측된 전달경로와 유사한 특성을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 산란 함수를 통해 추정된 도플러를 보상한 송신 신호에 비해 음선 기반 블라인드 디컨볼루션을 이용하여 복원한 송신 신호가 더 우수한 도플러 보상효과를 나타낸다.
해양무기체계 연구개발 과정에 있어서 정량적 시험평가를 수행하기 위해 수중에서 기동하는 표적과 계측 장비간의 거리측정이 요구된다. 일반적으로 정확하게 동기화된 송 수신기 사이의 전송 시간차를 측정하는 단방향 ToA(Time of Arrival) 기법을 이용하여 목표물의 거리를 측정한다. 하지만 수신된 신호는 다중경로의 영향으로 왜곡되어 거리 추정 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 음선 기반의 블라인드 디컨볼루션 기법을 사용하여 수신된 각 데이터 프레임으로부터 시변하는 복합 수중 채널 함수를 추정하고 추정된 시변 전달 함수를 시역전하여 다중경로 현상을 제거한다. 제안된 기법으로 시뮬레이션 및 해상실험을 진행하였을 때, 기존의 ToA 기법보다 거리 추정 성능이 향상되는 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 다중 경로 레이리 페이딩 시변 채널 환경의 Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 효율적으로 채널 변화를 추적할 수 있는 채널 추적방식을 제안하였다. 제안된 방식은 시변 채널에 대응할 수 있도록 블라인드 채널 예측기를 설계하였다. 또한 주파수 영역 채널 추정이 Minimum Mean Square Error (MMSE) 시간영역 채널 추정과 결합되어 있으며 이 방식은 매 OFDM 심벌마다 역행렬을 계산할 필요가 없다는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 기존의 Li방식[4] 보다 성능이 우수함을 보였다. 도플러 주파수 100Hz 및 10-4 BER에서 Eb/No이득이 약 2.5 dB 정도 되었다. 도플러 주파수가 200Hz일 때 그 성능의 차이는 더욱 커졌다.
본 논문에서는 다중 경로상의 DS-CDMA 시스템을 위해 우리가 이미 제안한 Rake 수신기와 다이버시티 결합 구조를 이용하는 CMA 기반의 적응 간섭 제거 기법에서 실제 채널 추정 기법을 사용할 때 부정확한 채널추정이 성능에 미치는 영향을 검증하였으며, sliding widow averaging 형태의 단순한 채널 추정 기법을 이용할 경우 slow 페이딩 및 fast 페이딩 환경에서의 모의실험 결과 이상적인 채널 추정을 가정한 경우와 유사한 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
블라인드 채널 등화 시 신호 추정의 신뢰도는 등화기의 수렴 속도와 정상상태 성능을 결정한다. 그러므로 신호 추정에 사용되는 비선형 추정기와 기준 신호가 적절히 선택되어야 한다. 이 논문에서는 신호 추정의 신뢰도를 높이기 위해 신호 추정에 성긴 신호점과 촘촘한 신호점을 각각 적용하여 두 오차를 구하고, 두 오차의 상대적 신뢰도를 산출, 이를 활용하여 등화기를 차등적으로 적응시켰다. 이때 두 오차를 번갈아 적용하여 두 동작 모드를 완만하게 결합하였다. 모의실험을 통하여 제안 방식이 기존 방식에 비해 빠른 과도상태 수렴과 낮은 정상상태 오차를 달성하는 것을 보였다.
본 연구에서, 우리는 상호신호 간 간섭 및 부가적인 백색 가우시안 잡음이 존재하는 디지털 펄스폭 변조 시퀀스에 대하여 추정하는 적응 최우 추정 채널로써 회귀 최소 자승 알고리듬을 유도였으며 회귀 최소 자승 알고리듬은 기존의 최소자승 알고리듬보다 수렴특성이 더 좋음을 알 수 있었다.
We present a new technique for achieving source separation when given only a single channel recording. The main idea is based on exploiting the inherent time structure of sound sources by learning a priori sets of time-domain basis functions that encode the sources in a statistically efficient manner. We derive a learning algorithm using a maximum likelihood approach given the observed single channel data and sets of basis functions. For each time point we infer the source parameters and their contribution factors. This inference is possible due to the prior knowledge of the basis functions and the associated coefficient densities. A flexible model for density estimation allows accurate modeling of the observation, and our experimental results exhibit a high level of separation performance for simulated mixtures as well as real environment recordings employing mixtures of two different sources. We show separation results of two music signals as well as the separation of two voice signals.
무선 통신 시스템에서 다중 경로 감쇠로 인한 심볼의 크기와 위상의 왜곡이 일어나는데 이를 추정하여 보상하기 위해 채널 추정 기법이 사용된다. OFDM 시스템에서의 채널 추정 기법에는 훈련 심볼이나 파일럿을 사용하여 채널을 추정하는 기법과 파일럿을 사용하지 않는 Blind 채널 추정 기법 등이 있다. 본 고에서는 I장 개요에 이어 II장에서는 훈련 심볼을 이용한 채널 추정 기법을 WPAN과 WLAN을 예로 들어 설명하고 LS,1-D LMMSE, Low rank LMMSE 알고리듬에 대해 설명한다. III장에서는 PSAM 채널추정에 대해 1차원 PSAM 기법과 2차원 파일럿 패턴과 Wiener filtering을 이용한 2-D LMMSE, Low rank LMMSE, Separable Wiener filter에 대하여 설명한다. IV장에서는 ESAE와 Blind 채널 추정 기법을 간략히 소개하고, V장에서 채널 추정의 최신 연구 동향을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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