• 한국통신학회논문지
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• 제37A권12호
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• pp.1038-1042
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• 2012

이 논문에서는 편이된 확률밀도함수 간 거리 측정이라는 새로운 거리 측정 기준을 제안하고 이에 관련된 등화 알고리듬을 도출하여 충격성 잡음과 시변 직류 잡음이 있는 다경로 채널에 적용하였다. 이러한 비 가우시안 잡음 환경에서 시행한 시뮬레이션의 결과로부터, 제안한 알고리듬이 충격성 잡음에 강인성을 보일 뿐 아니라 시변 직류 잡음도 제거하는 탁월한 능력을 가짐을 입증하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권5호
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• pp.540-545
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• 2012

In this paper, the lagged cross-correlation of two probability density functions constructed by kernel density estimation is proposed, and by maximizing the proposed function, adaptive filtering algorithms for supervised and unsupervised training are also introduced. From the results of simulation for blind equalization applications in multipath channels with impulsive and slowly varying direct current (DC) bias noise, it is observed that Gaussian kernel of the proposed algorithm cuts out the large errors due to impulsive noise, and the output affected by the DC bias noise can be effectively controlled by the lag ${\tau}$ intrinsically embedded in the proposed function.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2013

영-오차확률 성능 기준은 오차 샘플들이 직류 바이어스 잡음의 영향을 받을 때 적응 시스템에 사용되기에는 제약이 따른다. 이 논문에서는 바이어스 변수를 오차 분포에 도입하고 바이어스된 오차확률에서 오차를 0 으로 하여 새로운 성능 기준인 바이어스된 영-오차확률을 제안하였다. 또한, 확장 필터 구조를 기반으로 제안된 성능 기준을 최대화 함으로써 적응 알고리듬을 도출하였다. 통신 채널 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 기반한 이 알고리듬이 강한 충격성 잡음과 직류-바이어스 잡음의 환경에서 동요 없이 오차 샘플들을 0 으로 집중시키는 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.87-95
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• 2009

정보이론적 학습 기법에 해당하는 에러 엔트로피 최소화 (MEE) 성능기준과 상호 상관 엔트로피 최대화 (MCC) 성능기준은 그 동안 깊이 있게 많은 연구가 이루어져 왔다. 에러 엔트로피 최소화 성능기준은 정보 포텐셜을 최대화하는 것으로 귀결되고 상호 상관 엔트로피 최대화 성능기준은 시스템의 출력과 원신호의 상호 상관도를 최대화하는 것으로 정의된다. 이 두 성능기준을적정 가중치를 두고 합성한 것이 기준점을 내포한 에러 엔트로피 최소화 기법 (MEEF) 인데 이 또한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 블라인드 채널 등화를 위해 CMA에 쓰이는 상수 모듈러스 에러 (CME)를 도입하여 이 정보이론적 학습기법에 적용하고자 그 가능성과 문제점을 찾고자 연구하였다. 또한 MEEF 성능기준에도 이 CME 적용가능성을 연구하였다. 연구결과로부터 CME를 적용한 MEE (MEE-CME)는 상수 모듈러스 정보를 잃게 되는 결과를 낳았다. 이 결과 MEE-CME나 MEE를 사용하는 MEEF-CME 모두에게서 수렴하지 못하거나 CME를 사용하는 다른 방식과 비교할 때 수렴이 늦게 되는 문제점을 발견하게 되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10B호
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• pp.1210-1215
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• 2011

이 논문에서는 다중경로 특성과 충격성 잡음이 있는 수중 통신 채널에 대해 확률밀도함수 정합 방법에 근거한 적응등화 알고리듬을 소개하고 결정 궤환을 적용한 확률밀도함수 정함 알고리듬을 제안하였다. 기존의 제곱평균오차 기반의 최소평균제곱 (LMS) 알고리듬은 수중통신 채널의 충격성 잡음과 다중경로 채널을 보상하지 못하는 현상을 보였다. 충격성 잡음에 효과적인 면역성을 보인 선형 확률밀도함수 정합 알고리듬도 열악한 다중경로 환경에서는 만족스럽지 못한 성능을 나타났다. 한편, 제안한 결정 궤환 구조의 비선형 확률밀도함수 정합 알고리듬은 수중 통신 채널의 다중경로 특성과 충격성 잡음에 대해 탁월한 강인성을 가짐을 모의실험을 통해 입증되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1416-1421
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• 2013

비-가우시안 잡음 환경의 적응 시스템을 위해, 평행 이동한 오차 분포와 오차 0에 위치한 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 새로운 성능기준으로 제안하였다. 또한, 이 성능 기준에 근거하여 적응 알고리듬을 개발하였고, 얕은 바다에서 구한 수중 통신 다경로 채널에 충격성 잡음과 직류 바이어스 잡음이 더해진 환경으로 등화 성능을 시뮬레이션한 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 MEDE 알고리듬 보다 5 dB 이상 향상된 MSE 성능을 보이며 오차 분포의 중심 위치가 정확히 0에 위치하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.102-109
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• 2008

본 논문은 다중경로 페이딩 채널 조건에서 사전 정보없이 입사하는 디지털 신호 10종의 변조형태를 고정확도로 인식할 수 있도록 고차 통계량(HOS)과 웨이브릿 변환(WT)에서 선정된 특징(key features)을 이용한 견실한 하이브리드 분류기를 제안하였다. 제안된 분류기는 실제 시나리오를 고려하여 다양한 다중경로 환경(즉, 농촌, 소도시, 도심지역)에서 측정된 채널 데이터를 이용하였다. 실제 측정된 다중경로 페이딩 채널 데이터를 이용하여 Holdout-like 방식으로 총 15개 채널 중 9개 채널은 트레이닝용으로 사용하고, 나머지 6개 채널은 테스트용으로 사용하였다. 제안된 분류기는 다중경로 환경에서 높은 변별력을 유지하는 HOS 특징을 기반으로 구현되었고, AMA(Alphabet Matched Algorithm) 또는 MMA(Multi-modulus Algerian)와 같은 등화기법의 적용없이 분류가 어렵다고 알려진 MQAM신호(M=16, 64, 256)들에 대해서만 WT 특징을 적용하였다. 선정된 특징들을 이용한 변조인식은 입력공간에서 최대 마진을 갖는 하이퍼 공간으로 매핑시킴으로서 분류 능력이 우수하다고 알려진 SVM 메소드를 적용하여 시뮬레이션을 실시하였다. 제안된 분류기의 성능은 트레이닝 채널과 테스트 채널에서 WT 또는 HOS 특징만을 단독으로 사용하는 분류기에 비해 현저한 성능 향상을 보였고, 특히, MQAM 신호의 인식률은 낮은 SNR레벨에서도 거의 완전하게 분류되었다.