본 논문에서는 3GPP 표준인 WCDMA 시스템에 호환성을 유지하면서 적용될 수 있는 새로운 셀 탐색 알고리즘을 제안한다. 기존 WCDMA 시스템에서는 2개의 동기 채널(P-SCH 및 S-SCH)을 이용하여 셀 탐색을 수행하는데 반해 제안하는 셀 탐색 알고리즘은 하나의 동기 채널만을 이용하여 슬롯 동기와 프레임 동기 그리고 코드 그룹 아이디를 획득할 수 있다. 이를 위하여 제안하는 알고리즘에서는 기존 WCDMA의 P-SCH에 극성 코드를 이용한 극성 변조를 수행함으로써 스크램블링 코드의 그룹핑 정보를 전송한다. 제안하는 셀 탐색 알고리즘은 기존 WCDMA 셀 탐색 알고리즘에 비해 하나의 동기 채널만을 이용하기 때문에 기지국에서 송신 신호의 이득을 얻을 수 있으며 동시에 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 특징을 갖는다. 제안하는 알고리즘은 특히 SNR 좋지 못한 채널 환경에서 기존 셀 탐색 알고리즘에 비하여 셀 탐색 시간면에서 우수한 성능을 보임을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
한정된 가용 주파수(usable frequency resource) 내에 여러 무선 통신 시스템들이 혼재(co-existence) 한 상황에서 시스템 간 절체(switching) 시 원치 않는 지연 시간이 발생 할 수 있다. 이러한 다중 무선 통신 환경 내에서 지연 시간을 감소시키는 시스템 선택 기법을 요구하고 있어 지연 시간을 최소화 하는 모드 선택 기법(MSM : mode selection method)을 제시 하였다. 효율적인 모드 선택 기법을 위해 각 표준별 프리엠블의 구조적 특성을 분석하여 모드 선택 시 전체 검색(full search) 보다 효율적인 부분 검색(partial search)을 이용하여 지연 시간을 최소화 하는 모드 선택 기법을 시뮬레이션 하였다. 부가 백색 가우시안 잡음(AWGN) 환경 내의 신호 대 잡음비(SNR)가 10dB, 비트 에러율(BER)이 $10^{-6}$ 이상 일 경우 효율적인 시스템 선택이 가능함을 매트랩을 이용하여 비교 검증 하였다.
정체형 칼만필터와 간단한 음성-비음성 판별알고리즘을 사용하여 비정체형 유색잡음을 감쇠시키는 방법을 제안하였다. 종래의 잡음감쇠알고리즘들이 대부분 백색 또는 정체형 잡음을 다룬데 비하여 본 연구는 대부분의 실제 잡음환경, 즉, 비백색 비정체성 잡음을 다루었다는 점이 다르다. 잡음감쇠기로서는 AR모델에 의거한 백터형 칼만필터를 사용하였고, 음성/비음성 판별에는 단구간에너지의 임계값논리를 사용하였다. 칼만필터에 필요한 잡음의 계수는 비음성구간에서 추산하였고, 음성의 계수는 EM반복법을 적용하여 추산하였다. 실험결과는 신호대 잡음비와 청취테스트로 제시하였다. 차량잡음을 사용한 실험결과, 비음성구간의 배경잡음은 거의 완전히 제거할 수 있었고, SNR이 0dB내지 -5dB로 낮아짐에 따라 왜곡이 심화 되는 경향을 보였으나, 음성의 명료도를 저하시키지는 않았다.
일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 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.
본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관하여 살펴보았다. 모델 파라미터 변환에 있어서 잡음에 대한 어떠한 통계 모델도 사용하지 않고 각 단어 단위로 수행되어 실시간 음성 인식이 가능하도록 하였다. Parallel model combination(PCM)은 본 논문에서 제안한 방법과의 성능 비교를 위하여 cepstrum 영역에서 구현되었다. 본 논문에서 제안한 PCM 방법은 modified PCM(MPMC)라 하며, 이 방법은 각 hidden Markov mode(HMM)의 state별로 평균적인 가우시안 믹스처(Gaussian mixture)의 변화률과 개별적인 변화률간에 결합지수를 이용하여 평균을 재조정한다. 또한, vector Taylor series 근사화를 이용한 모델 파라미터 변환을 위하여 cepstrum 영역에서의 환경모델 예측을 위한 expectation-maximization(EM) 해를 유도하여 구현하였다. 본 논문에서 구현된 알고리즘들의 성능 위해 HMM 인식기를 이용한 화자독립 고립단어 인식을 수행하였다. 시용된 잡음은 가우시안 백색 잡음과 주행중에 녹음된 자동차 잡음이며, 각 잡음울 signal-to-noise ratio(SNR)별로 사용하였다. 잡음의 모델은 1 state HMM으로 단어시작 3 프레임(frame)을 이용하여 만들어졌다. 인식 결과는 VTS 접근방식을 이용하였을 경우 매우 우수한 인식률을 나타내었으며, MPMC의 경우도 기존의 PMC보다 인식률이 향상되었다. 특히, 영차 VTS의 경우는 단순히 평균만을 조정하였음에도 불구하고 PMC와 MPMC보다 인식률이 우수하게 나타났다.
본 논문에서는 SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm)를 이용한 터보 복호기의 최적화된 설계를 위하여 두 가지 방법을 적용하고 검증하였다. 첫 번째 방법은 생존 경로를 찾기 위한 역추적9trace back) 회로와 2단 SOVA의 가중치 인자(weighting factor)를 찾기 위한 2단 역추적 회로를 동시에 적용시키는 것이다. 이 방법을 적용할 경우 두 단계의 기능을 동시에 수행하도록 하여 레지스터 교환 방식 혹은 역추적 회로만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자만을 적용한 SOVA 디코더보다 속도와 면적의 효율성을 높일 수 있다. 두 번째 방법은 비례 축소 인자(scalling factor)를 적용하여 디코더의 수행 시 발생된 왜곡을 보상하는 것이다. 이 방법을 부호율 1/3, 256 비트의 프레임 사이즈를 가지는 8-state SOVA 디코더에 적용하여 0.25에서 0.33사이의 비례 축소 인자 값을 얻을 수 있었다. 이에 따라 10E-4의 BER(에러율)에서 비례 축소인자가 없는 시스템에 비해 2dB의 SNR(신호 대 잡음비) 성능 향상이 있었다. 이렇게 제시된 방법을 바탕으로 Xillinx XCV 1000E FPGA를 이용하여 검증한 결과 256비트 프레임 사이즈의 경우 최대 33.6MHz 주파수에서 동작하였으며, 845 클럭의 지연속도를 가지고 175K개의 케이트 수를 가지는 단일 칩으로 동작을 검증하였다.
최근 무선네트워크의 효율을 높이기 위하여 신호압축 방식의 사용이 증가되고 있다. 특히, MPC 시스템은 비트율을 줄이기 위하여 피치추출 방법과 유성음과 무성음의 음원을 사용하였다. 일반적으로, 유성음원과 무성음원을 사용하는 MPC 시스템에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 재생 음성파형에 일그러짐이 나타난다. 이것은 대표구간의 멀티펄스를 피치구간마다 복원하는 과정에서 재생 음성파형이 정규화 되는 것이 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 재생 음성파형의 일그러짐을 제어하기 위하여 피치구간 마다 멀티펄스의 진폭을 보정하고, 특정 주파수를 이용하는 ACFBD-MPC(Amplitude Compensation Frequency Band Division-Multi Pulse Coding)를 제안하였다. 실험은 남자와 여자음성에서 각각 16개의 문장을 사용하였으며, 음성신호는 10kHz 12bit로 A/D 변환하였다. 또한 8kbps의 부호화 조건에서 ACFBD-MPC 시스템을 구현하고, ACFBD-MPC의 SNR를 평가하였다. 그 결과 ACFBD-MPC의 남자 음성에서 14.2dB, 여자 음성에서 13.6dB 임을 확인할 수 있었으며, ACFBD-MPC가 기존의 MPC에 비하여 남자음성에서 1dB, 여자음성에서 0.9dB 개선되는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 셀룰러폰이나 스마트폰과 같이 낮은 비트율의 음원을 사용하여 음성신호를 부호화하는 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
멀티미디어의 프레임들은 QoS에 각각 다른 정도의 영향을 미치기 때문에, 패킷 손실을 줄이는 것이 항상 QoS를 향상시키는 것은 아니다. 사용자가 느끼는 QoS를 극대화하기 위해 본 논문은 중요성 기반 패킷 스케줄링을 제안한다. 중요성 기반 패킷 스케줄링 기법은 패킷 스케줄링의 두 가지 근본적인 문제를 해결한다. 하나는 "무엇을 보내는 가"이고 다른 하나는 "언제 보내는 가" 이다. 이용 가능한 대역폭이 계속 변화할 때, 대역폭에 적응하기 위해 모든 패킷을 보낼 수 없을 경우에는 일부의 패킷을 선택해서 보낼 수밖에 없다. 이를 위해 패킷 Significance를 제안하는데, 패킷 Significance는 효과적으로 프레임 상관관계를 파악하고 프레임의 중요도를 정량화한다. 그리디(greedy) 접근 기법이 패킷 선택 문제에 사용되었고, 패킷 Significance가 전송 스케줄링에 고려되었다. 널리 공개된 MPEG-4 비디오 클립이 실험에 사용되었으며, 시뮬레이션 소프트웨어에 디코딩 엔진이 삽입되었고, 성능 평가를 위해 PSNR을 측정하였다. 크기 기반 패킷 스케줄링 기법 및 비트 레이트 기반 최선(bit-rate based best-effort) 스케줄링 기법과 성능을 비교 분석하였다. 제안하는 기법이 더 중요한 패킷에 차별화 된 보호기능을 성공적으로 부여하며, QoS를 크게 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 독립 성분 분석 기법과 적응 지각 필터를 이용하여 잡음에 오염된 신호에서 잡음을 추정 및 제거함으로서 보다 효율적으로 오디오 신호를 개선하는 방법에 대해 제안한다. 기존의 적응 지각 필터는 묵음 구간에서 추정된 고정적인 추정 잡음을 사용하기 때문에 잡음이 시간에 따라 가변적일 경우 성능이 상당히 저하된다. 그러나 제안된 알고리즘은 독립 성분 분석 기법을 이용하여 신호 구간마다 달라지는 잡음을 추정한 후 이를 적응 지각 필터에 적용시켜 준다. 제안된 알고리즘의 성능 분석을 위하여 기존 및 제안된 알고리즘을 이용한 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과로 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 향상된 결과를 생성하였다. 더불어 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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