• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5103-5115
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• 2015

In radar imaging, a target is usually consisted of a few strong scatterers which are sparsely distributed. In this paper, an improved sparse signal recovery algorithm based on smoothed l₀ (SL0) norm method is proposed to achieve high resolution ISAR imaging with limited pulse numbers. Firstly, one new smoothed function is proposed to approximate the l₀ norm to measure the sparsity. Then a single loop step is used instead of two loop layers in SL0 method which increases the searching density of variable parameter to ensure the recovery accuracy without increasing computation amount, the cost function is undated in every loop for the next loop until the termination is satisfied. Finally, the new set of solution is projected into the feasible set. Simulation results show that the proposed algorithm is superior to the several popular methods both in terms of the reconstruction performance and computation time. Real data ISAR imaging obtained by the proposed algorithm is competitive to several other methods.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.409-416
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• 2017

본 논문은 유한체(finite fields)에서 압축센싱(compressed sensing) 프레임워크를 살펴본다. 하나의 측정 샘플은 센싱행렬의 행과 희소 신호 벡터와의 내적으로 연산되며, 본 논문에서 제안하는 확률적 희소 신호 복원 알고리즘을 이용하여 그 압축센싱의 해를 찾고자 한다. 지금까지 압축센싱은 실수(real-valued)나 복소수(complex-valued) 평면에서 주로 연구되어 왔지만, 이와 같은 원신호를 처리하는 경우 이산화 과정으로 정보의 손실이 뒤따르게 된다. 이에 대한 연구배경은 이산(discrete) 신호에 대한 희소 신호를 복원하고자 하는 노력으로 이어지고 있다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 센싱행렬로써 코딩 이론에서 사용된 LDPC(Low-Density Parity-Check) 코드의 패러티체크 행렬을 이용한다. 그리고 본 연구에서 제안한 확률적 복원 알고리즘을 이용하여 유한체의 희소 신호를 복원한다. 기존의 코딩 이론에서 발표한 LDPC 복호화와는 달리 본 논문에서는 희소 신호의 확률분포를 이용한 반복적 알고리즘을 제안한다. 그리고 개발된 복원 알고리즘을 통하여 우리는 유한체의 크기가 커질수록 복원 성능이 우수한 결과를 얻었다. 압축센싱의 센싱행렬이 LDPC 패러티체크 행렬과 같은 저밀도 행렬에서도 좋은 성능을 보여줌에 따라 이산 신호를 고려한 응용 분야에서 적극적으로 활용될 것으로 기대된다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제3권3호
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• pp.195-214
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• 2016

Monitoring of impact loads is a very important technique in the field of structural health monitoring (SHM). However, in most cases it is not possible to measure impact events directly, so they need to be reconstructed. Impact load reconstruction refers to the problem of estimating an input to a dynamic system when the system output and the impulse response function are usually known. Generally this leads to a so called ill-posed inverse problem. It is reasonable to use prior knowledge of the force in order to develop more suitable reconstruction strategies and to increase accuracy. An impact event is characterized by a short time duration and a spatial concentration. Moreover the force time history of an impact has a specific shape, which also can be taken into account. In this contribution these properties of the external force are employed to create a sample-force-dictionary and thus to transform the ill-posed problem into a sparse recovery task. The sparse solution is acquired by solving a minimization problem known as basis pursuit denoising (BPDN). The reconstruction approach shown here is capable to estimate simultaneously the magnitude of the impact and the impact location, with a minimum number of accelerometers. The possibility of reconstructing the impact based on a noisy output signal is first demonstrated with simulated measurements of a simple beam structure. Then an experimental investigation of a real beam is performed.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.122-129
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• 2012

Compressive sensing 분야에서 orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템의 스파스 (sparse) 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 하나 이상의 support들을 선택할 수 있도록 하는 OMP 알고리듬의 일반화된 형태의 generalized orthogonal matching pursuit (gOMP)기법을 제안한다. gOMP가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위해 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{NK}$ < $\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+2\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 gOMP는 매 반복과정에서 하나 이상의 support들를 선택함으로써 높은 복원 성능과 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.628-630
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• 2016

압축센싱은 성긴(sparse)신호에 대해서 적은 수의 샘플로 원래의 신호를 복원할 수 있다. 압축센싱의 성능은 복원하려는 신호의 non-zero 개수에 영향을 받는다. 신호의 non-zero 위치를 부분적으로 알면 압축센싱의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 신호의 부분적인 non-zero 위치를 Multipath matching pursuit(MMP)에 적용한다. 실험을 통해서 신호복원이 개선되고 ITU-VB 채널 환경에서 채널추정 성능이 개선됨을 확인한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.805-813
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• 2015

Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3559-3571
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• 2015

This paper addresses the problem of signal acquisition with a sparse representation in a given orthonormal basis using fewer noisy measurements. The authors formulate the problem statement for randomly measuring with strong signal noise. The impact of white Gaussian signals noise on the recovery performance is analyzed to provide a theoretical basis for the reasonable design of the measurement matrix. With the idea that the measurement matrix can be adapted for noise suppression in the adaptive CS system, an adapted selective compressive sensing (ASCS) scheme is proposed whose measurement matrix can be updated according to the noise information fed back by the processing center. In terms of objective recovery quality, failure rate and mean-square error (MSE), a comparison is made with some nonadaptive methods and existing CS measurement approaches. Extensive numerical experiments show that the proposed scheme has better noise suppression performance and improves the support recovery of sparse signal. The proposed scheme should have a great potential and bright prospect of broadband signals such as biological signal measurement and radar signal detection.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권7호
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• pp.424-430
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• 2014

본 논문에서는 다중사용자 (Multiuser, MU)환경의 상향링크 공간변조 (Spatial Modulation, SM)시스템(MU-SM)에서 병렬직교매칭퍼슛 (Parallel OMP, POMP)검출 기법을 적용하여 신호 복원 성능을 개선하는 기법을 제안하고 그 성능분석을 한다. MU-SM시스템의 전송신호는 사용자당 $N_t$개의 안테나중 1개의 안테나만을 사용하여 변조심벌을 전송하는 특성이 있으므로 수신단에서 신호복원 시 이러한 특성을 고려한다. MU-OMP기법은 첫번째 반복과정을 수행 후 두 번째 이후의 인덱스를 찾을 때는 이전의 인덱스에 해당하는 안테나를 가진 사용자의 모든 안테나 인덱스를 제외하고 다음 인덱스를 찾는다. 이것은 한명의 사용자 안테나들 중 2개 이상의 인덱스가 선택되는 것을 방지하여 오류 확률을 줄일 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 MU-OMP와 MU-POMP 검출 기법이 기존의 압축센싱기반의 신호복원기술보다 성능이 월등함을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.342-348
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• 2015

광대역 통신 모뎀이나 초고해상도 비디오 코덱 등과 같이 높은 데이터율을 갖는 시스템을 하드웨어로 구현할 때에는 디지털 필터의 고속 구현이 필수적이다. 디지털 필터의 임계경로는 대부분 MAC (multiplication and accumulation) 연산 회로이므로 필터 계수의 0이 아닌 비트의 갯수가 희소하다면 하드웨어 비용이 적은 덧셈기로도 디지털 필터를 고속으로 구현할 수 있다. 압축센싱은 신호의 희소 표현이나 희소 신호의 복원에 우수한 성능을 보임이 최근 연구에서 보고되고 있다. 본 논문에서는 압축센싱에 기반한 디지털 FIR 필터의 CSD (canonic signed digit) 계수를 찾는 방법을 제안한다. 주어진 주파수 응답과의 오차를 최소하면서 탐욕적 방법으로 희소한 0이 아닌 부호자리수를 찾고 잘못 선택되었던 부호자리수는 제거하는 과정을 반복한다. 설계 예를 통해 제안된 방법으로 희소한 0이 아닌 CSD 계수의 FIR 필터를 설계할 수 있음을 보인다.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권3호
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• pp.369-384
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• 2020

A wavefield sparse reconstruction technique based on compressed sensing is developed in this work to dramatically reduce the number of measurements. Firstly, a severely underdetermined representation of guided wavefield at a snapshot is established in the spatial domain. Secondly, an optimal compressed sensing model of guided wavefield sparse reconstruction is established based on l₁-norm penalty, where a suite of discrete cosine functions is selected as the dictionary to promote the sparsity. The regular, random and jittered undersampling schemes are compared and selected as the undersampling matrix of compressed sensing. Thirdly, a gradient projection method is employed to solve the compressed sensing model of wavefield sparse reconstruction from highly incomplete measurements. Finally, experiments with different excitation frequencies are conducted on an aluminum plate to verify the effectiveness of the proposed sparse reconstruction method, where a scanning laser Doppler vibrometer as the true benchmark is used to measure the original wavefield in a given inspection region. Experiments demonstrate that the missing wavefield data can be accurately reconstructed from less than 12% of the original measurements; The reconstruction accuracy of the jittered undersampling scheme is slightly higher than that of the random undersampling scheme in high probability, but the regular undersampling scheme fails to reconstruct the wavefield image; A quantified mapping relationship between the sparsity ratio and the recovery error over a special interval is established with respect to statistical modeling and analysis.