• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제29권2E호
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• pp.86-99
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• 2010

This paper analyzes the performance of various single channel speech enhancement algorithms when they are applied to automatic speech recognition (ASR) systems as a preprocessor. The functional modules of speech enhancement systems are first divided into four major modules such as a gain estimator, a noise power spectrum estimator, a priori signal to noise ratio (SNR) estimator, and a speech absence probability (SAP) estimator. We investigate the relationship between speech recognition accuracy and the roles of each module. Simulation results show that the Wiener filter outperforms other gain functions such as minimum mean square error-short time spectral amplitude (MMSE-STSA) and minimum mean square error-log spectral amplitude (MMSE-LSA) estimators when a perfect noise estimator is applied. When the performance of the noise estimator degrades, however, MMSE methods including the decision directed module to estimate a priori SNR and the SAP estimation module helps to improve the performance of the enhancement algorithm for speech recognition systems.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.987-992
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• 2004

비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 전역탐색을 제외한 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.02~0.37[dB] 개선되고 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 14~24% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.68-71
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• 2014

본 논문은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation)알고리듬에서 가중치수를 개선시켜 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 EBME(Extended Bilateral Motion Estimation) MCI(Motion Compensated Interpolation)에서 고정된 확장블록을 대신하여 확장블록이 주변근처를 이동하면서 SOAD(Sum of Overlapped area Absolute Difference)를 통하여 향상된 가중치수를 찾는 알고리듬이다. 이 논문은 EBME알고리듬에 비해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 향상된 성능을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.967-970
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• 2014

이 논문에서는 M-FSK(frequency shift keying) 변조신호를 자동으로 분류하는데 필요한 효율적인 첨두 검출 방법을 제안하였다. 다른 디지털 변조신호와 FSK 신호는 진폭 스펙트럼의 특성을 이용하여 분류할 수 있다. FSK 신호의 진폭 스펙트럼은 다른 디지털 변조신호와 다르게 변조차수와 동일한 수의 첨두를 나타낸다. 일반적으로 신호의 첨두를 검출하기 위해서는 임계치가 필요한데, 변조인식과 같이 사전에 신호에 대한 정보가 없는 경우 임계치를 정하기 어려운 점이 있다. 이 논문에서는 진폭 스펙트럼의 히스토그램을 이용하여 자동으로 간단하게 임계치를 결정하는 방법을 제시하였다. 모의실험 결과 적은 수의 표본과 잡음이 많은 환경에서도 매우 우수한 분류확률을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.167-170
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• 2010

잡음 분산 값은 SNR(signal-to-noise ratio) 추정이나 MMSE(minimum mean square error) 계산, 채널 임펄스 응답의 추정 등에 사용되는 중요한 파라미터이다. 채널이 시간에 따라 변하는 무선 통신 환경에서, 신호와 섞여 있는 잡음과 간섭 신호의 정확한 추정에는 그 한계가 있으며 이로 인해 발생하는 추정 오차는 수신기의 데이터 검출 성능을 저하시킨다. 훈련열을 이용하여 채널을 추정하였을 경우 추정된 채널 임펄스 응답 신호 중 다중 경로 신호는 소수에 불과하고 나머지 대부분의 계수는 잡음 성분만을 포함하는 신호이다. 이러한 특징을 이용하여 채널의 추정 계수로 잡음 분산을 추정하는 방법이 기존에 제시되어 있다. 여기서 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘인 PSA(partial sample average)와 비교해 연산량에서 차이가 거의 없이 구현되며, 3GPP TDD[1]에서의 모의 실험을 통하여 기존 알고리즘보다 더 정확한 분산 값을 찾아냄을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.345-353
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• 1994

본 논문에서는 Sample Array Covariance Matrix의 대각선요소들의 평균치를 취하여 이를 대각선 요소값들로 대치하여 도래방향각 예측을 수행하는 소위 'Averaged MUSIC' 방법이 낮은 신호대잡음비, 신호원들이 근접해 있는 경우, Sensor의 수가 제한되어 있는 경우등에서 MUSIC에 비하여 훨씬 고해상도의 DOA 예측을 수행함을 보였다. 이를 위해서 통계적인 방법을 사용하여서 한 두가지 경우에 나오는 특별한 결과를 배제하고 가능한한 정확한 결과 비교를 위해 노력하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권8호
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• pp.63-68
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• 2004

채널 추정 오차가 존재하는 상황에서 MIMO 시스템의 채널 용량을 수식적으로 분석한다. 수식적인 분석에 의해, 채널 용량은 평균 신호 대 잡음비 (SNR) 와 함께 채널 추정 오차 (MSE)에 영향을 받음을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 평균 SNR 과 채널 용량의 손실량이 제한되어 있을 경우, 허용가능한 채널 추정 오차를 구함으로써 주어진 시스템에 적합한 채널 추정기법을 선택하는 기준을 제시한다. 실험 결과로부터 1 bps/Hz 채널용량의 손실에 대해 허용 가능한 채널 추정 오차는 20dB와 40dB의 평균 신호 대 잡음비에서 각각 10/sup -2/와 10/sup -4/임을 확인 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권2호
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• pp.191-200
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• 2013

이 논문에서는 IEEE 802.16.1a 기반 단말간 직접통신을 위해 동기채널 프리앰블을 이용한 시간 및 주파수 오차, 신호대 간섭및잡음 비 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 프리앰블의 구조를 고려하여 시간영역 및 주파수영역에서 시간 및 주파수 오차를 추정한다. 그리고 단말의 동작 환경을 고려하여 두가지 영역에서 추정된 값을 결합하여 추정 성능을 높인다. 직접통신 채널 환경에서의 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능과 시간영역 혹은 주파수 영역에서 추정하는 기존 기법의 성능을 비교한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권10호
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• pp.8-13
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• 2009

정합필터(matched filter)는 백색잡음 환경에서 출력 첨두 신호전력 대 평균 잡음전력의 비를 최대화하는 최적 탐지기이다. 하지만 비백색 잡음 환경에서는 정합필터를 이용하여 최적 탐지성능을 얻을 수 없다. 따라서 정합필터 이전에 백색화 과정을 수행하는 선백색화 정합필터(pre-whitening matched filter) 탐지기가 사용된다. 그리고 이것의 성능은 백색화 과정에 사용되는 비백색 잡음모델의 추정 정확성에 크게 영향을 받는다. 성능을 높이기 위해서는 정확한 잡음모델을 추정해야 하지만 이는 계산 복잡도를 많이 증가시킨다. 그러므로 본 논문에서는 기존 선백색화 정합필터 탐지기와 유사한 복잡도에서는 우수한 성능을 보이며, 유사한 성능에서는 낮은 복잡도를 보이는 스펙트럼 기반의 탐지기를 제안한다. 그리고 제안된 탐지기의 성능과 복잡도를 기존 탐지기와 비교하고 이를 분석한다.

• 통합자연과학논문집
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• 제4권3호
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• pp.238-242
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• 2011

For any pattern matching based algorithm in WLAN environment, the characteristics of signal to noise ratio(SNR) to multiple access points(APs) are utilized to establish database in the training phase, and in the estimation phase, the actual two dimensional coordinates of mobile unit(MU) are estimated based on the comparison between the new recorded SNR and fingerprints stored in database. The system that uses the artificial neural network(ANN) falls in a local minima when it learns many nonlinear data, and its classification accuracy ratio becomes low. To make up for this risk, the SVM/ANN hybrid algorithm is proposed in this paper. The proposed algorithm is the method that ANN learns selectively after clustering the SNR data by SVM, then more improved performance estimation can be obtained than using ANN only and The proposed algorithm can make the higher classification accuracy by decreasing the nonlinearity of the massive data during the training procedure. Experimental results indicate that the proposed SVM/ANN hybrid algorithm generally outperforms ANN algorithm.