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- 저자 : 이재균 ( Jae Kyun Lee ) (검색결과 37 건)
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새로운 Fast running FIR filter구조를 이용한 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 관한 연구
이재균,박재훈,이채욱,Lee, Jae-Kyun,Park, Jae-Hoon,Lee, Chae-Wook 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.1C
적응신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Squar) 알고리즘은 수식이 간단하고, 적은 계산량으로 인해 널리 사용되고 있지만, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포폭이 넓게 분포할 때는 수렴속도가 느려지는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응 신호처리의 수렴속도를 향상 시키고, 기존의 wavelet 변환을 고속으로 처리하는 고속화 알고리즘과 비교하여 적은 계산량으로 동일한 성능을 보이는 새로운 형태의 fast running FIR 필터 구조를 제안한다. 제안한 구조를 웨이블렛 기반 적응 알고리즘에 적용하였다. 실제로 합성 음성을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교 및 분석한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수한 것을 알 수 있었다. LMS(Least Mean Square) algorithm using steepest descent way in adaptive signal processing requires simple equation and is used widely because of the less complexity. But eigenvalues change by width of input signals in time domain, so the rate of convergence becomes low. In this paper, we propose a new fast running FIR filter structure that improves the convergence speed of adaptive signal processing and the same performance as the existing fast wavelet transform algorithm with less computational complexity. The proposed filter structure is applied to wavelet based adaptive algorithm. Simulation results show a better performance than the existing one.
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스마트하이웨이에 적합한 장애물 탐지용 레이더 알고리즘 구현
이재균,박재형,Lee, Jae-Kyun,Park, Jae-Hyoung 한국융합신호처리학회 2012 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.13 No.2
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 지능형 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 장애물, 야생동물, 고장차등과 같은 위험상황 정보 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 다양한 센서를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 따라서 위험 정보를 수집하여 운전자에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 레이더 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 위험 정보를 수집하기 위하여 개발한 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) 레이더를 사용하였고, 현장 시험을 통해 레이더의 장애물 탐지 성능, 분해능 성능을 입증하였다. Smart Highway is the intelligent highway that improves a traffic safety, reduces incidence of traffic accidents, and supports intelligent and convenient driving environment so that drivers can drive at high speeds in safety[1]. In order to implement the highway, it is required to gather a dangerous data such as obstacle, wild animal, disabled car, etc. To provide the situation information of the highway, it has been gathered traffic information using various sensors. However, this technique has problems such as the problems of various information gathering, lack of accuracy depending on weather conditions and limitation of maintenance. Therefore, in order to provide safe driving information to driver by gathering dangerous condition, radar system is needed. In this paper, we used a developing 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) radar for gathering dangerous information and we verified performance of obstacle detecting and resolution through field test.
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순시신호 대 잡음비 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기의 DSP 구현
이재균,류부식,김춘식,이채욱,Lee, Jae-Kyun,Ryu, Boo-Shik,Kim, Chun-Sik,Lee, Chae-Wook 한국융합신호처리학회 2009 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.10 No.3
LMS(Least Mean Square) 알고리즘은 식이 간단하고 계산량이 비교적 적기 때문에 널리 사용되고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴속도를 높이게 되면 주위 환경이 급격하게 변하는 경우 발산하게 되고, 안정성을 높이게 되면 수렴속도가 떨어지는 수렴속도와 안정성 사이에 trade-off가 발생한다. 이러한 LMS 알고리즘의 단점을 개선하기 위해 VSSLMS(Variable Step Size LMS) 알고리즘이 개발되었다. VSSLMS 알고리즘은 에러 신호를 이용하여 스텝사이즈를 조절하여 수렴속도와 성능을 동시에 향상시킨다. 본 논문에서는 실시간 환경에서 적응잡음 제거기의 성능을 개선시키기 위해 I-VSSLMS(Instantaneous Signal to Noise Radio VSSLMS)을 제안한다. 제안한 I-VSSLMS을 TMS320C6713 DSP 보드를 이용하여 적응 잡음 제거기에 적용하여, 실시간으로 시뮬레이션을 하였고, 각 알고리즘의 성능을 비교 분석하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 입증하였다. LMS(Least Mean Square) algorithm requires simple equation and is used widely because of the low complexity. If the convergence speed increase, LMS algorithm has a divergence in case of sharp environment changes. And if a stability increase, the convergence speed becomes slow. This algorithm based on a trade off between fast convergence and system stability. To improve this problem, VSSLMS (Variable Step Size LMS) algorithm was developed. The VSSLMS algorithm improved the convergence speed and performance as adjusting step size using error signal. In this paper, I-VSSLMS algorithm is proposed tor improve the performance of adaptive noise canceller in real-time environments. The proposed algorithm is applied to adaptive noise canceller using TMS320C6713 DSP board and we did simulation by real time. Then we compared performance of each algorithm and demonstrated that proposed algorithm has superior performance.
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IGC 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기 LabVIEW FPGA 구현
이재균(Jae-Kyun Lee),Joonwan Kim,김춘식(Chun-Sik Kim),이채욱(Chae-Wook Lee) 한국통신학회 2010 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.6
LMS 알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 가장 많이 사용되는 알고리즘이나, 비정상적인 실시간 환경에 서는 잡음의 패턴을 알 수 없기 때문에 적절한 적응 상수 값을 찾을 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 수렴의 초기에는 적응 상수 값을 크게 잡아 빠른 수렴을 하고, 나중으로 갈수록 적응 상수 값을 작게 하여 안정된 수렴향상 효과를 기대할 수 있는 알고리즘이 가변스텝사이즈(VSS)알고리즘이다. 본 논문에서는 VSS타입의 IGC알고리즘을 NI 9233 아날로그 입력 모듈로 입력 받은 데이터를 cRIO-9014을 이용하여 LabVIEW FPGA로 실시간 적응 잡음 제거기를 구현하였다. 제안한 IGC 알고리즘이 실시간 잡음 제거 성능에 적합하다는 것을 입증한다.
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신호 대 잡음비를 이용한 Adjusted Step Size NLMS알고리즘에 관한 연구
이재균(Jae-Kyun Lee),박재훈(Jae-Hoon Park),이채욱(Chae-Wook Lee) 한국통신학회 2008 韓國通信學會論文誌 Vol.33 No.4C
본 논문에서는 실시간 자동차 환경에서 VSSNLMS(variable step size normalized least mean square)를 이용하여 적응 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기본적인 ANC(adaptive noise canceller)알고리즘인 LMS알고리즘은 알고리즘의 간단성 때문에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 LMS알고리즘은 수렴율과 실시간 환경에서의 정확성 사이에서 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 풀기 위해, 비정장성 환경에서 잡음제거를 위해 VSSLMS알고리즘이 사용된다. 본 논문에서 실시간 데이터 입력 시스템을 사용하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써, VSSLMS알고리즘이 LMS알고리즘에 비해 수렴율과 정확성 이 모두에 더 효율적이라는 것을 입증한다. In this paper, we proposed an algorithm for adaptive noise cancellation (ANC) using the variable step size normalized least mean square (VSSNLMS) in real-time automobile environment. As a basic algorithm for ANC, the LMS algorithm has been used for its simplicity. However, the LMS algorithm has problems of both convergence speed and estimation accuracy in real-time environment. In order to solve these problems, the VSSLMS algorithm for ANC is considered in nonstationary environment. By computer simulation using real-time data acquisition system(USB 6009), VSSNLMS algorithm turns out to be more effective than the LMS algorithm in both convergence speed and estimation accuracy.
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순시 이득 조절 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기의 구현
이재균(Jae-Kyun Lee),김춘식(Chun-Sik Kim),이채욱(Chae-Wook Lee) 大韓電子工學會 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.6
다양한 적응 잡음 제거기 중에, LMS알고리즘은 강인성, 높은 추적성, 구현의 단순성 때문에 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 하지만, LMS알고리즘은 비균일적인 수렴과 수렴율과 EMSE사이에 trade-off를 가진다. 이러한 단점을 극복하기 위해, 많은 가변 스텝 사이즈 알고리즘이 수년간 연구되고 있다. 이들 LMS알고리즘에서 보다 빠른 수렴속도를 위하여 복잡한 가변스텝방식을 사용하는데 이는 많은 계산량을 필요로 한다. 이는 LMS알고리즘의 장점인 단순성과 강인성을 손상한다. 제안하는 IGC알고리즘은 원신호와 잡음신호의 순시 이득 값을 사용한다. 그 결과, IGC알고리즘은 계산량을 줄이고, 보다 높은 성능을 유지한다. Among the adaptive noise cancellers (ANC), the least mean square (LMS) algorithm has probably become the most popular algorithm because of its robustness, good tracking properties, and simplicity of implementation. However, it has non-uniform convergence and a trade-off between the rate of convergence and excess mean square error (EMSE). To overcome these shortcomings, a number of variable step size least mean square (VSSLMS) algorithms have been researched for years. These LMS algorithms use a complex variable step method approach for rapid convergence but need high computational complexity. A variable step approach can impair the simplicity and robustness of the LMS algorithm. The proposed instantaneous gain control (IGC) algorithm uses the instantaneous gain value of the original signal and the noise signal. As a result, the IGC algorithm can reduce computational complexity and maintain better performance.
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