모노펄스 레이다에서 표적 신호와 동시에 입력되는 간섭 신호가 존재하는 경우, 간섭 신호에 대한 통계적 특성을 추출할 수 없어 공간 도메인에서의 신호처리만으로는 방향 추정 성능을 개선시킬 수 없다. 본 논문에서는 기존 모노펄스 신호처리부 앞단에 GSC(Generalized Sidelobe Canceller) 필터를 사용한 시간 도메인 신호처리를 전처리 과정으로 추가하여 방향 추정 성능을 개선시킬 수 있는 모노펄스 시스템을 제시한다. 제시한 시스템의 시공간 신호처리 과정을 보이며, 시뮬레이션을 통해 제시된 시스템의 성능을 보인다. 특히 주 채널(main channel) 필터의 탭(tap) 개수 및 추정한 도플러 오차에 따른 제시된 시스템의 성능을 보이고 기존 시스템들과 비교한다.
본 논문은 실제 환경에서 고품질 음성 신호 취득을 위해, 적응 마이크로폰 어레이 시스템을 위한 적응 모드 컨트롤러를 제안한다. 적응 어레이 알고리즘의 올바른 동작을 위하여, 제안된 적응 모드 컨트롤러는 시간 축의 정보뿐만 아니라 공간 축의 정보를 함께 사용한다. 제안된 적응 모드 컨트롤러는 초기화 단계와 수행 단계의 두 단계로 나뉘어 동작되는데, 초기화 단계에서는 음원 위치 추정 기술이 사용되며, 수행 단계는 신호의 상관 관계 특성에 의해 동작한다. 적응 어레이 알고리즘으로는 적응 차단 행렬을 이용한 Generalized Sidelobe Canceller가 사용되었다. 제안한 적응 모드 컨트롤러는 적응 차단 행렬이 수렴되지 않은 경우에도 사용 가능하며, 기존의 전력비 방법에 비해 안정적인 성능을 나타낸다. 본 논문은 제안한 시스템을 실제 환경에서 평가하였으며, 2m 거리에 위치한 화자에 대해 13dB SINR 향상을 얻었다.
수중의 음향 신호를 탐지하기 위하여 다양한 배열 형태를 가지는 소나가 개발되어 왔으며, 그 중 하나로 견인선배열 소나가 널리 사용된다. 견인 선배열 소나는 매우 긴 형태의 배열을 사용하므로, 회전에 의한 형상 왜곡에 의해 성능이 저하되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 회전하는 견인 선배열 소나에 대한 포물선 형태의 형상 모델을 이용하는 기법이 고안되었다. 본 논문에서는 포물선 모델을 이용하여 간섭 신호를 제거하는 적응 빔 형성기 설계 기법을 제안한다. 고안된 빔형성기 시스템은 일반화된 부엽 제거기 구조와 자가 조율 시스템에 기반을 두어 개발되었다.
본 논문에서는 상대전달함수의 역필터링 (inverse-filtering) 전처리를 수행한 후 MVDR (Minimum-Variance Distortionless Response) 빔형성기나 GSC (Generalized Sidelobe Canceller)를 수행하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 RTF-MVDR 및 TF-GSC 보다 적은 계산량을 갖으며 최적해 측면에서 동등함을 보였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 자동차 환경에서 녹음된 음성 데이터베이스와 HTK를 이용하여 음성인식 실험을 수행하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존의 방법과 대등한 성능을 갖거나 적은 성능저하를 보였다.
잡음의 제거는 음성을 인터페이스로 하는 기기들에 필수적이라고 할 수 있다. 실질적으로 통화 품질이나 음성 인식률은 음성 입력부의 주변에서 들어오는 원치 않는 가산성 잡음에 의해서 크게 열화된다. 본 논문에서는 기본적으로 두 개의 마이크로폰을 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. 마이크를 여러 개 사용했을 때의 장점은 방향 정보를 이용할 수 있다는 것인데 이는 사람 목소리, 음악 소리 등의 비정상성 잡음을 제거하는 데에 유용하다. 제안된 잡음제거 알고리즘은 위너필터에 기반 한다고 볼 수 있다. 위너필터에 의한 잡음제거를 위해서는 검출하고자 하는 음성과 제거하고자 하는 잡음의 주파수 응답이 동시에 추정 가능해야 한다. 이를 위해서 주파수 영역에서 스펙트럼 분류를 시행하여 위너필터 기반의 잡음제거에 필요한 정보를 얻는다. 제안된 알고리즘을 이용한 성능은 잘 알려진 프로스트 (Frost) 알고리즘 및 적응 모드 컨트롤러를 갖는 generalized sidelobe canceller (GSC)와 비교하였다. 성능의 지표로는 객관적 음질 평가의 방법 중에서 널리 쓰이고 있는 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 및 음성 인식률이 사용되었다.
In this paper we propose a new efficient generalized sidelobe canceller(GSC) algorithm, using the efficient frequency domain LMS algorithm, which has much less weights to update. We only update part of all the weights according to magnitude of each frequency bin. So, the new proposed GSC algorithm, which is called censored GSC(C-GSC), can greatly reduce the computational complexity.
This paper proposes a new GSC (Generalized Sidelobe Canceller) structure, called HLMS-GSC. Compared to Griffiths and Jim's GSC structure, the number of complex multiplication required is reduced to one half. The simulation results show that the minimum mean square errors and performance of nulling jammers by using HLMS-GSC are almost the same compared to Griffiths and Jim's GSC, although the complexity is reduced significantly. As a result, the proposed adaptive beamformer is good for real time implementation, since it has low complexity compared to previous GSC structures.
This paper propose a new GSC (Generalized Sidelobe Canceller) structure, called HFLMS-GSC. The number of complex multiplication required is reduced to one half compared to FLMS-GSC. The simulation results show that mean square error converging and jamming signal removing characteristics are almost the same compared to FLMS-GSC, although the complexity is reduced significantly. As a result, the proposed structure is good for real time implementation, since it has low complexity compared to previous GSC structures.
다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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