일반적으로 천이 신호의 식별은 지진학이나 상태 모니터링 분야, 특히 수중 음향 신호 처리 분야에서 활발한 연구가 이루어지고 있다. 수중 환경에서 발생하는 천이 신호로는 돌고래와 같은 해양 생물이 내는 천이 신호와 선박, 잠수함 등에서 발생하는 인위적인 천이 신호 등이 있으며, 수중 감시 체계에서 이러한 수중 천이 신호를 식별하는 문제는 매우 중요한 연구 주제이다. 본 논문에서는 음성 인식 분야에서 우수한 인식 성능을 보이는 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 기반으로, 천이 신호로 탐지된 입력 신호에 대하여 분석 프레임 단위로 MFCC 특징 벡터를 추출하고, 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 모든 참조 신호들의 MFCC 특징 벡터와의 유클리디언 거리(euclidean distance)를 계산한 후, 가장 작은 값을 갖는 참조 신호로 입력 프레임들을 사상(mapping)시킴으로써 사상이 가장 많이 된 참조 신호로 탐지된 수중 천이신호를 식별하는 프레임 기반의 식별 알고리즘을 제안한다.
MIMO(Multi-input Multi-output) 시스템은 안테나 개수에 비례하여 높은 데이터 전송량을 제공하지만 복호 과정에서 매우 높은 연산량을 필요로 한다. 높은 연산량을 극복하고 보다 정확한 신호추정을 위해 제안된 것이 SD(Sphere Decoding) 알고리듬이다. 본 논문에서는 기존의 SE SD 알고리듬에 MMSE(Minimum Mean Square Error)와 Euclid 거리 기준을 적용하여 연산량은 증가시키지 않으면서 검파 성능을 향상시키는 MIMO 검파 알고 리듬을 제안한다.
In this paper, an efficient algorithm for recognizing and positioning occuluded objects in a two-dimensional plane is presented. Model objects and unknown input image are approximated by polygonal boundaries, which are compactly represented by shape functions of the polygons. The input image is partitioned into measningful segments whose end points are at the locations of possible occlusion - i.e. at concave vertices. Each segment is matched against known model objects by calculating a matching measure, which is defined as the minimum euclidean distance between the shape functions. An O(mm(n+m) algorithm for computing the measure is presentd, where n and m are the number of veritces for a model and an unknown object, respectively. Match results from aprtial segments are combined based on mutual compatibility, then are verified using distance transformation and translation vector to produce the final recognition. The proposed algorithm is invariant under translation and rotation of objects, which has been shown by experimental results.
In this paper, we propose a new power loading algorithm for orthogonalized spatial multiplexing(OSM) systems over flat-fading multiple-input multiple-output (MIMO) channels. Compared to SVD-based transmission scheme, the OSM scheme exhibits a good system performance with lower complexity and feedback overhead. To further improve the performance in OSM systems with power loading, we introduce a geometric approach on the Euclidean distance between the constellation points in the effective channel. Using this approach, we show that the optimal power loading parameters in terms of the minimum distance can be obtained. Simulation results demonstrate that our algorithm provides a 5dB gain at a bit error rate (BER) of $10^{-4}$ over that of no power loading case with both QPSK and 16-QAM. Consequently, our power loading algorithm allows us to significantly improve the system performance with one additional feedback value.
In this paper, we propose a multi-Criteria decision making approach to address the problem of finding the best possible solution in credit unions. Sensitivity analysis on the priority structure of the goals has been performed to obtain all possible solutions. The study uses the Euclidean distance method to measure distances of all possible solutions from the identified ideal solution. The possible optimum solution is determined from the minimum distance between the ideal solution and other possible solutions of the Problem.
The 16- and 32-state Trellis-coded M-ary 4-dimensional (4-D) orthogonal modulation scheme with a frequency-reuse technique have been investigated. Here, 5 coded bits form a rate 4/5 convolutional encoder provide 32 possible symbols. Then the signals are mapped by a M-ary 4-D orthogonal modulator, where each signal has equal energy and is PSK modulated. In the M-ary 4-D modulator, we have employed the vectors which is derived by the optimization technique of signal waveforms in a 4-D sphere. This technique is usedin maximizing the minimum Euclidean distance between a set of signal poits on a multidimensional sphere. By combinig trellis coding with M-ary 4-D modulation and proper set-partitioning, we have obtained a considerable impeovement in the free minimum distance of the system over an AWGN channel. The 16-state scheme obtains coding gains up to 5.5 dB over the uncoded two-independent QPSK scheme and 2.5 dB over the two-independent 2-D TCM scheme. And, the 32-state scheme obtains coding gains up to 6.4 dB over the uncoded two-independent QPSK schemeand 3.4 dB over the two-independent 2-D TCM scheme.
정보이론적 학습의 한 성능기준인 두 오차확률분포간 유클리드거리(MEDE)는 비선형 (결정 궤환, DF) 등화 알고리듬에 채택되었고 심각한 채널 왜곡과 충격성 잡음이 있는 환경에서 탁월한 성능을 보였다. 그러나 이 MEDE-DF 알고리듬은 과중한 계산 복잡성이라는 문제를 지니고 있다. 이 논문에서는 MEDE-DF 알고리듬을 위한 반복적 ED를 먼저 유도하고 그 다음 전후방 영역에 대해 가중치 기울기를 반복적으로 추정하는 식을 유도하였다. MEDE-DF 알고리듬의 반복적 기울기 추정방식의 효과를 입증하기위해 곱셈 계산량을 비교하였고 충격성 잡음과 수중 통신 환경에서 모의 실험한 MSE 성능 결과를 비교하였다. 제안한 DF 방식과 기존의 MEDE-DF 알고리듬의 곱셈 계산량 비는 샘플사이즈 N 에 대해 $2(9N+4):2(3N^2+3N)$로 나타나면서도 충격성 잡음과 수중통신 채널환경에서 동일한 MSE 학습 성능을 유지하였다.
본 논문에서는 STTC 부호의 BER 성능을 향상시키기 위하여 MHD 매핑법을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하였다. 유감스럽게도, STTC 부호의 트렐리스 구조는 일반적으로 TCM 부호나 MTCM 부호와 다르기 때문에 기존의 MHD 매핑을 그대로 적용할 수 없다. 따라서, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하기 위해서는 간단한 수정작업이 필요하다. 수정작업의 핵심은 STTC 부호의 트렐리스 가지에 유클리드 거리합에 비례하는 해밍거리를 갖는 정보비트를 할당하는 것이다. 지금까지 조사한 바로는, STTC 부호에 MHD 매핑 개념을 응용하는 연구 결과가 발표된 적이 없었다. MHD 매핑을 응용한 STTC 부호의 성능을 평가하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 일반적으로 많이 알려진 natural 매핑과 Gray 매핑의 성능을 빠른 레일리 페이딩 채널과 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 비교하였다. MHD 매핑의 성능은 빠른 라이시안 페이딩 채널에서 natural 매핑이나 Gray 매핑보다 특히 성능이 우수하였다.
본 논문에서는 동영상에서 특징점의 궤적을 추적하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서 사용된 대부분의 정합의 척도(matching measure)는 동영상의 움직임 특성을 정확히 반영하지 못하여 잘못된 궤적을 나타내는 경우가 있다. 본 논문에서는 특징범의 공간좌표, 이동방향과 이동거리 등 3가지 속성을 정합에 사용하는데 이들 속성에 대하여 가중치(weight)가 부여된 Euclidean 거리를 정합의 척도로 사용한다. 이때 3가지 속성에 대한 가중치를 움직임의 특성에 따라 적응적으로 변화시켜 줌으로써 강건하게 특징점을 추적할 수 있도록 한다. 제안하는 알고리즘은 매 프레임마다 특징점의 운동특성을 정확히 반영함으로써 기존의 방법에 비해 정확한 궤적을 찾을 수 있으며 이는 다양한 동영상에 대한 실험을 통해 확인되었다.
얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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