• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.649-660
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• 2017

전자전에서 적군이 방사한 펄스 신호에 관한 정보 중에서 펄스 세기는 방사되는 신호원의 거리를 추정하고 혼재되어 들어오는 신호원들을 분리할 때 사용된다. 기존의 펄스 세기 추정 방식에서는 이전 단계에서 추정된 펄스폭에 해당하는 신호를 푸리에 변환한 후에 주파수 영역으로 변환된 신호 세기의 최댓값을 수신된 펄스 신호의 세기로 추정을 하였다. 하지만 이러한 방식은 주파수 변조 신호가 수신될 경우 주파수 영역에서 에너지가 분산되어 펄스 세기를 정확하게 추정하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위하여 시간 영역에서 수신된 펄스의 평균 전력을 구하고 수신기에서의 잡음의 평균 전력을 제거하여 펄스 세기를 추정하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 주파수 변조 신호가 수신될 경우에 제안된 기법이 무변조 신호와 동일한 성능을 가지는 것을 보인다. 추가로 펄스 세기 추정은 이전 단계에서 발생한 펄스 폭 오차에 영향을 받게 되는데, 동일한 펄스 폭의 오차가 발생했을 때 기존 기법보다 제안하는 기법이 강건함을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10C호
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• pp.1017-1026
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• 2005

버스트 방식 OFDM 시스템에서의 프레임 동기는 수신된 프레임의 시작 위치를 판단하고, 정확한 FPT-window 위치 추정을 위해 가장 우선적으로 수행되어야 한다. 유효 OFDM 심볼 내의 규정된 반복 패턴 또는 보호 구간의 상관을 이용하는 기존의 일반적인 프레임 동기 방식은 연속적으로 증가하다 감소하는 상관 출력 특성에 의해 정확한 프레임 시작 지점 검출이 어려우며, 수신 신호와 기준 신호 간의 상관 특성을 이용하는 방식은 주파수 옵셋으로 인한 성능 열화를 초래한다. 따라서, 본 논문에서는 프레임 동기 방식으로서 주파수 옵셋에 강인하고 정확한 프레임 시점 검출이 가능한 차동 상관(Differential Correlation) 방식을 기반으로 한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그러나, 일반적인 차동 신호의 상관 결과는 프리앰블의 반복 구조에 의해 다수의 Peak를 가지게 되며 이로 인하여 정확한 프레임 동기의 검출 성능이 열화된다. 본 논문에서는 이러한 차동 검출 방식의 단점을 보완하기 위하여 차동 신호 생성 시 반복되는 동일 패턴 구간의 샘플을 이용하여 단일 상관 Peak를 갖는 알고리즘을 제안한다. 또한 다중경로 페이딩 채널 환경에서 페이딩에 의한 프레임 시작 위치 검출 에러를 줄이기 위하여 신호 전력으로 상관 출력 값을 정규화하는 블록을 도입함으로써 고속 이동 채널 환경에서의 프레임 시작 지점 검출 확률을 높였다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권5호
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• pp.414-424
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• 1998

목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.