• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2005

This paper addresses a new blind channel equalization method using fourth-order cumulants of channel inputs and a three-layer neural network equalizer. The proposed algorithm is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum-phase characteristic of the channel. The transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel inputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple recordering and scaling. By using this estimated deconvolution matrix, which is the inverse of the over-sampled unknown channel, a three-layer neural network equalizer is implemented at the receiver. In simulation studies, the stochastic version of the proposed algorithm is tested with three-ray multi-path channels for on-line operation, and its performance is compared with a method based on conventional second-order statistics. Relatively good results, withe fast convergence speed, are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권1E호
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• pp.43-48
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• 2003

The effects of linear acoustic channels have been analyzed and compensated at mel-frequency feature domain. Unlike popular RASTA filtering our approach incorporates separate filters for each mel-frequency band, which results in better recognition performance for heavy-reverberated speeches.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.120-127
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• 2019

수동 소나 시스템에서 음원 깊이를 구분하는 연구는 수 십 년 동안 진행되어 왔다. 그 이유는 음원 깊이 구분을 통해 표적이 수상함인지 잠수함인지 식별할 수 있기 때문이다. 본 논문은 표적으로부터 수신된 소음 (또는 신호)의 채널 임펄스 응답을 이용하여 음원 깊이를 구분하였다. 송신신호에 대한 정보가 없는 상황에서 채널 임펄스 응답을 추정하기 위해 음선 기반 블라인드 디컨벌루션 기법이 사용되었다. 추정된 채널 임펄스 응답의 패턴에서 교차점은 음선의 상대적 도달 시간에 의하여 결정되며, 이는 표적 깊이 구분에 이용된다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실험 데이터를 통하여 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.781-790
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• 2004

This paper presents a fourth-order cumulants based iterative algorithm for blind channel equalization. It is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum phase characteristic of the channel. In this approach, the transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel outputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple reordering and scaling. Both a closed-form and a stochastic version of the proposed algorithm are tested with three-ray multi-path channels in simulation studies, and their performances are compared with a method based on conventional second-order cumulants. Relatively good results are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2007년도 공동학술대회 논문집
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• pp.139-144
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• 2007

To delineate subglacial and englacial images of the western Fourcade Glacier in Antarctica, GPR data were acquired along a 470 m profile in November 2006. Signature deconvolution, migration velocity analysis, and finite difference depth migration were effective in increasing vertical resolution, obtaining the velocity function, and yielding clear depth images of the mixed-phase single-channel data, respectively. The source signature was extracted through stacking reflection signals from the basement. The deconvolution successfully compressed the source signatures to increase temporal resolution and attenuated reverberations. Medium velocities were analyzed with 112 diffraction events by the constant-velocity migration method based on the Stolt algorithm. Finally, depth migration based on the finite difference algorithm provided clear englacial and subglacial images in the laterally-varying velocity field.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5A호
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• pp.305-310
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• 2012

이 논문은 단일 반송파 시스템에 적용 가능한 특히 순차적 역컨벌루션 기법과 단일 반송파 변조를 하이브리드하게 사용한 송수신 기법에 선택적 결합 기법을 활용하여 성능을 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 선택적 결합 알고리즘은 안테나 공간 다이버시티 효과를 갖는 알고리즘으로서 수신기 입장에서 좋은 채널을 선택할 수 있다는 장점이 있고 이것을 활용할 경우 수신기 입장에서는 안테나 개수만 증가하고 기저대역은 종래의 수신기와 동일한 구조를 유지할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 종래의 주파수 영역 등화기를 사용한 단일 반송파 전송 알고리즘과 비교하여 성능향상이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제35권5호
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• pp.331-339
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• 2016

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.

• 한국해양학회지
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• 제30권2호
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• pp.116-124
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• 1995

PC기반의 디지털 탄성과 시스템에 다중채널 수진기(6채널)를 연결하여 천해져 탄 성과 반사법 자료를 취득하고 이를 P에서 전산처리하였다. 자료처리 내용은 전처리, 너울효과보정, 주파수필터링, 이득회수, 디콘볼루션, 종합, 구조보정, 단면도작성 등 이다. 이러한 다중채널 디지털 자료취득 및 처리를 거친 최종 단면을 종래의 아날로그 기록계의 단면과 비교해 본 결과 다중반사를 포함하는 잡음이 제거 혹은 억제되고 신 호는 강화되었으며 해상도 또한 향상되었다. 종래의 아날로그 탄성과 장비에 결합하여 사용하는 천해저 다중채널 디지털 탄성과 시스템 및 자료처리 소프트웨어는 경제성이 높고, 아날로그 시스템에 비해 현장작업이 용이하면서도 양질의 지질정보를 효율적으 로 획득하게 해준다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.210-217
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• 2022

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.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.317-329
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• 2010

In recent years, many sparse estimation methods, also known as compressed sensing, have been developed. However, most of these methods presume that the measurement matrix is completely known. We develop a new blind maximum likelihood method-the expectation-sparse-maximization (ESpaM) algorithm-for models where the measurement matrix is the product of one unknown and one known matrix. This method is a variant of the expectation-maximization algorithm to deal with the resulting problem that the maximization step is no longer unique. The ESpaM algorithm is justified theoretically. We present as well numerical results for two concrete examples of blind channel identification in digital communications, a doubly-selective channel model and linear time invariant sparse channel model.