• Journal of Communications and Networks
• /
• 제14권4호
• /
• pp.410-417
• /
• 2012

One of the premier mechanisms used in extracting unobserved signals from observed mixtures in signal processing is employing a blind source separation (BSS) algorithm. Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) techniques are playing a prominent role in the sphere of multicarrier communication. A set of remedial solutions taken to mitigate deteriorative effects caused within the air interface of OFDM transmission with aid of BSS schemes is presented. Four energy functions are used in deriving the filter coefficients. Energy criterion functions to be optimized and the performance is justified. These functions together with iterative fixed point rule for receive signal are used in determining the filter coefficients. Time correlation properties of the channel are taken advantage for BSS. It is tried to remove colored noise and jamming components from themixture at the receiver. Themethod is tested in a slow fading channel with a receiver containing equal gain combining to treat the channel state information values. The importance is that, these are quite low computational complexity mechanisms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제7권4호
• /
• pp.613-631
• /
• 2013

Cognitive radio (CR) is proposed as a key solution to improve spectral efficiency and overcome the spectrum scarcity. Spectrum sensing is an important task in each CR system with the aim of identifying the spectrum holes and using them for secondary user's (SU) communications. Several conventional methods for spectrum sensing have been proposed such as energy detection, matched filter detection, etc. However, the main limitation of these classical methods is that the CR network is not able to communicate with its own base station during the spectrum sensing period and thus a fraction of the available primary frame cannot be exploited for data transmission. The other limitation in conventional methods is that the SU data frames should be synchronized with the primary network data frames. To overcome the above limitations, here, we propose a spectrum sensing technique based on blind source separation (BSS) that does not need time synchronization between the primary network and the CR. Moreover, by using the proposed technique, the SU can maintain its transmission with the base station even during spectrum sensing and thus higher rates are achieved by the CR network. Simulation results indicate that the proposed method outperforms the accuracy of conventional BSS-based spectrum sensing techniques.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권6호
• /
• pp.858-869
• /
• 2023

As one of the pivotal techniques of image restoration, single-channel blind source separation (SCBSS) is capable of converting a visual-only image into multi-source images. However, image degradation often results from multiple mixing methods. Therefore, this paper introduces an innovative SCBSS algorithm to effectively separate source images from a composite image in various mixed modes. The cornerstone of this approach is a novel triple generative adversarial network (TriGAN), designed based on dual learning principles. The TriGAN redefines the discriminator's function to optimize the separation process. Extensive experiments have demonstrated the algorithm's capability to distinctly separate source images from a composite image in diverse mixed modes and to facilitate effective image restoration. The effectiveness of the proposed method is quantitatively supported by achieving an average peak signal-to-noise ratio exceeding 30 dB, and the average structural similarity index surpassing 0.95 across multiple datasets.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권3호
• /
• pp.179-186
• /
• 2009

본 논문에서는 학습이 가능한 특정화자의 발화음성이 있는 경우, 잡음과 반향이 있는 실 환경에서의 스테레오 마이크로폰을 이용한 특정화자 음성복원 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반향이 있는 환경에서 음원들을 분리하는 다중경로 암묵음원분리(convolutive blind source separation, CBSS)와 이의 후처리 방법을 결합함으로써, 잡음이 섞인 다중경로 신호로부터 잡음과 반향을 제거하고 특정화자의 음성만을 복원하는 시스템을 제시한다. 즉, 비음수 행렬분해(non-negative matrix factorization, NMF) 방법을 이용하여 특정화자의 학습음성으로부터 주파수 특성을 보존하는 기저벡터들을 학습하고, 이 기저벡터들에 기반 한 두 단계의 후처리 기법들을 제안한다. 먼저 본 시스템의 중간단계인 CBSS가 다중경로 신호를 입력받아 독립음원들을(두 채널) 출력하고, 이 두 채널 중 특정화자의 음성에 보다 가까운 채널을 자동적으로 선택한다(채널선택 단계). 이후 앞서 선택된 채널의 신호에 남아있는 잡음과 다른 방해음원(interference source)을 제거하여 특정화자의 음성만을 복원, 최종적으로 잡음과 반향이 제거된 특정화자의 음성을 복원한다(복원 단계). 이 두 후처리 단계 모두 특정화자 음성으로부터 학습한 기저벡터들을 이용하여 동작하므로 특정화자의 음성이 가지는 고유의 주파수 특성 정보를 효율적으로 음성복원에 이용 할 수 있다. 이로써 본 논문은 CBSS에 음원의 사전정보를 결합하는 방법을 제시하고 기존의 CBSS의 분리 결과를 향상시키는 동시에 특정화자만의 음성을 복원하는 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 본 제안 방법이 잡음과 반향 환경에서 특정화자의 음성을 성공적으로 복원함을 확인할 수 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.58-63
• /
• 2015

GPS(Global Positioning System는 지구상에서 약 2km 떨어진 위성으로부터 송신한 신호를 수신하므로 그 수신감도가 매우 낮아 재밍과 간섭에 매우 취약하다. 따라서 GPS 수신단에서 항재밍 능력에 대한 필요성은 점점 증가하고 있다. 이러한 GPS의 취약성을 이용하여 전시 상황에서 적군은 재밍 기법을 이용하여 수신단에서 아군의 GPS 신호를 이용한 정확한 측위를 방해한다. 따라서 전시상황에 대비하여 재밍 환경에 대응하고, 측위 정보를 획득할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 재밍 환경에서의 측위 정확도를 향상시키기 위해 BSS(Blind Source Separation) 기법을 사용하여 GPS 신호와 재밍 신호를 분리하는 방법을 제안한다. 또 재밍신호와 분리된 GPS 신호에는 여전히 잡음(noise)이 존재해 정확한 측위 정보를 획득하기 어렵다. 따라서 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 웨이블릿 임계화 기법을 사용한다. 실험 결과는 본 연구실에서 수행한 GPS/QZSS/Wi-Fi 밀결합 측위기법의 테스트 결과를 이용하여 재밍 환경에서의 BSS 와 웨이블릿 임계화 기법을 통한 정확도 향상을 보이며 제안한 시스템 모델의 우수성을 입증한다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제4권4호
• /
• pp.87-92
• /
• 2012

Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.