• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.730-737
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• 2013

본 논문은 정합 오차 기준을 확장한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-Bit Transform : C1BT) 기반의 움직임 예측 알고리즘을 제안하였다. 제한된 1비트 변환 기반의 움직임 예측 알고리즘에서는 정합 오차 기준으로 기존의 움직임 예측 방법인 전역 탐색 알고리즘 (Full Search Algorithm: FSA)에서 사용되는 SAD (Sum of Absolute Differences) 대신 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 하드웨어 구현을 용이하게 하고 연산량을 크게 줄였으나 움직임 예측의 정확도를 감소시켰다. 이 점을 개선하고자 이 논문에서는 제한된 1비트 변환의 정합 오차 기준을 확장하여 움직임 예측의 정확도를 높이는 알고리즘을 제안하였고 이는 기존의 알고리즘과 비교한 결과 PSNR (Peak Signal to Nosie Ratio) 측면에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 음성과학
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• 제15권2호
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• pp.55-65
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• 2008

Recently, the multi-model based speech recognizer has been used quite successfully for noisy speech recognition. For the selection of the reference HMM (hidden Markov model) which best matches the noise type and SNR (signal to noise ratio) of the input testing speech, the estimation of the SNR value using the VAD (voice activity detection) algorithm and the classification of the noise type based on the GMM (Gaussian mixture model) have been done separately in the multi-model framework. As the SNR estimation process is vulnerable to errors, we propose an efficient method which can classify simultaneously the SNR values and noise types. The KL (Kullback-Leibler) distance between the single Gaussian distributions for the noise signal during the training and testing is utilized for the classification. The recognition experiments have been done on the Aurora 2 database showing the usefulness of the model compensation method in the multi-model based speech recognizer. We could also see that further performance improvement was achievable by combining the probability density function of the MCT (multi-condition training) with that of the reference HMM compensated by the D-JA (data-driven Jacobian adaptation) in the multi-model based speech recognizer.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1A호
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• pp.84-92
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• 2004

공분산 행렬의 고유구조에 기초한 뎀 형성 방법은 수렴속도가 빠르고 도래각 추정 오차에 둔감한 이점을 가지고 있다 그러나 Sl (signal Plus interference) 부공간에 대한 기저(basis)를 추정하기 위해 표본 행렬을 고유분해 하는 것을 필요로 하여 그 계산이 매우 복잡하다. 본 논문에서는 표본행렬의 비 대각 요소를 이용하여 턱 공간을 추정하는 간단한 빔 형성 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 중첩된 부어레이들의 빔을 결합하여 최종 적응 출력을 얻는다. 이와 같이 부어레이를 결합하면 하나의 부어레이를 이용하는 경우에 비해 SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio) 성능을 증가시킬 수 있다. 고유분해에 의한 방법은 원가는 신호의 도래각, 신호 수 모두에 오차가 있으면 심하게 성능이 저하되지만, 비 대각방법에서는 효율적인 도래각 추정기법을 적용하여 이러한 오차에 매우 둔감하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9A호
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• pp.678-683
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• 2003

Ward에 의해 제안된 순차적 추정에 기반을 둔 의사 잡음 부호 획득 방법은 비교적높은 신호대잡음비 환경에서는 우수한 성능을 보이지만, 낮은 신호대잡음비 환경에서는 그 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 부호 획득에서 실제적으로 관심을 두고 있는 낮은 신호대잡음비 환경에서도 우수한 성능을 지니는 시드 누적 순차적 추정기법과 이에 기반을 둔 부호 획득 시스템을 제안하고, 제안한 시스템의 평균 획득 시간 성능을 분석한다. 제안한 시드 누적 순차적 추정 기법을 이용한 부호 획득 시스템은 기존의 순차적 추정 기법을 이용한 부호 획득 시스템에 비해 낮은 신호대잡음비 환경에서 매우 우수한 성능을 지니며, 그 성능향상의 정도가 의사 잡음 부호의 주기가 증가할수록 더 커짐을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1926-1933
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• 2022

변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.143-149
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• 2022

본 논문은 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용한 선택적 합성법(Selective Combining, SC)의 수중 주파수 다이버시티 통신성능을 평가하였다. 수중 다중경로 주파수 선택적 채널에서 수신 신호의 지연확산에 따른 상쇄 간섭 페이딩(destructive interference fading)은 수중 음향 통신 시스템의 오류 증가와 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)변동성에 영향을 준다. SC의 결정 값 추출을 위한 MLE 적용 해상실험에서 SC 주파수 다이버시티와 MLE-SC 주파수 다이버시티 성능을 평가하였다. SC보다 MLE-SC를 통해 추출한 결정 값을 적용한 경우 상대적으로 낮은 BER(Bit Error Rate) 특성을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제33권1호
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• pp.27-31
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• 2011

This paper addresses estimating the frequency of a cisoid in the presence of white Gaussian noise, which has numerous applications in communications, radar, sonar, and instrumentation and measurement. Due to the nonlinear nature of the frequency estimation problem, there is threshold effect, that is, large error estimates or outliers will occur at sufficiently low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Utilizing the ideas of averaging to increase SNR and weighted linear prediction, an optimal frequency estimator with smaller threshold SNR is developed. Computer simulations are included to compare its mean square error performance with that of the maximum likelihood (ML) estimator, improved weighted phase averager, generalized weighted linear predictor, and single weighted sample correlator as well as Cramer-Rao lower bound. In particular, with smaller computational requirement, the proposed estimator can achieve the same threshold and estimation performance of the ML method.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제22권1호
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• pp.37-42
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• 2001

Ridge regression is compared with multiple linear regression (MLR) for determination of Research Octane Number (RON) when the baseline and signal-to-noise ratio are varied. MLR analysis of near-infrared (NIR) spectroscopic data usually encounters a collinearity problem, which adversely affects long-term prediction performance. The collinearity problem can be eliminated or greatly improved by using ridge regression, which is a biased estimation method. To evaluate the robustness of each calibration, the calibration models developed by both calibration methods were used to predict RONs of gasoline spectra in which the baseline and signal-to-noise ratio were varied. The prediction results of a ridge calibration model showed more stable prediction performance as compared to that of MLR, especially when the spectral baselines were varied. . In conclusion, ridge regression is shown to be a viable method for calibration of RON with the NIR data when only a few wavelengths are available such as hand-carry device using a few diodes.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.868-874
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• 2018

In this paper, we propose a new jammer suppression algorithm that uses orthogonal waveform space projection (OWSP) processing for a multiple input multiple output (MIMO) radar system exposed to a jamming signal. Generally, a conventional suppression algorithm based on adaptive beamforming (ABF) needs a covariance matrix composed of the jammer and noise only. By exploiting the orthogonality of the transmitting waveforms of MIMO, we can construct a transmitting waveform space (TWS). Then, using the OWSP processing, we can build a space orthogonal to the TWS that contains no SOI. By excluding the SOI from the received signal, even in the case that contains the SOI and jamming signal, the proposed algorithm makes it possible to evaluate the covariance matrix for ABF. We applied the proposed OWSP processing to suppressing the jamming signal in bistatic MIMO radar. We verified the performance of the proposed algorithm by comparing the SINR loss to that of the ideal covariance matrix composed of the jammer and noise only. We also derived the computational complexity of the proposed algorithm and compared the estimation of the DOD and DOA using the SOI with those using the generalized likelihood ratio test (GLRT) algorithm.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-291
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• 2011

적응 변조(Adaptive Modulation: AM) 방식은 시간적으로 공간적으로 바뀌는 채널의 상태에 적합한 변조 방식을 적응적으로 할당함으로써, 시스템의 효율을 높이는 중요한 통신 방식이다. 고정 변조 방식은 시간에 따라 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)가 변하는 채널에서 BER(Bit Error Rate) 성능이 변한다. 하지만 적응변조 방식은 모든 채널 상태의 SNR에 대하여 일정한 평균 BER 성능을 유지하므로 채널의 상태가 수시로 변하는 통신 환경에서 시스템의 성능을 확보한다. 이를 위해서 무엇보다도 정확하고, 빠르게 신호 대 잡음비를 추정할 수 있는 간단한 SNR 추정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 적응 변조를 위하여 SNR 추정 성능이 적응 변조 시스템에 미치는 영향을 평균 BER과 평균 데이터 처리율(throughput)을 통하여 분석한다. 또한, 본 논문에서는 decision feedback 신호의 자기 상관 기반의 SNR 추정 방법 및 기존의 SNR 추정 방법들을 적응 변조시스템에 적용하여 각 변조 레벨 변환 점에서 SNR 추정 성능에 따라 결정되는 적응 변조 시스템의 성능 변화를 확인한다. Decision feedback 신호의 자기 상관 기반 SNR 추정 방법은 M-QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 신호에서도 비교적 안정적인 추정 성능을 보이기 때문에 적응 변조 시스템에서 다른 SNR 추정 방법들에 비해 변조 레벨 변환 점에서 성능 열화를 줄인다.