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권석법,심병효,Kwon, Seokbeop,Shim, Byonghyo 한국방송∙미디어공학회 2012 방송공학회논문지 Vol.17 No.6
As a greedy algorithm reconstructing the sparse signal from underdetermined system, orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm has received much attention. In this paper, we multiple candidate matching pursuit (MuCaMP), which builds up candidate support set in every iteration and uses the minimum residual at last iteration. Using the restricted isometry property (RIP), we derive the sufficient condition for MuCaMP to recover the sparse signal exactly. The MuCaMP guarantees to reconstruct the K-sparse signal when the sensing matrix satisfies the RIP constant ${\delta}_{N+K}<\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+3\sqrt{N}}$. In addition, we show a recovery performance both noiseless and noisy measurements. Orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템에서 희소 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 후보 support 집합들을 구성하여 마지막 반복과정에서 최소 잔차를 이용하는 multiple candidate matching pursuit (MuCaMP) 기법을 제안한다. MuCaMP 가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위한 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{N+K}<\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+3\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 후보 support 집합들의 크기에 따른 성능과 MuCaMP의 복원 성능이 기존의 기법들에 비해 우수함을 확인하였다.
압축센싱 기법을 적용한 선박 수중 방사 소음 신호의 저주파 토널 탐지
김진홍,심병효,안재균,김성일,홍우영,Kim, Jinhong,Shim, Byonghyo,Ahn, Jae-Kyun,Kim, Seongil,Hong, Wooyoung 한국음향학회 2018 韓國音響學會誌 Vol.37 No.1
Compressive sensing allows recovering an original signal which has a small dimension of the signal compared to the dimension of the entire signal in a short period of time through a small number of observations. In this paper, we proposed a method for detecting tonal signal which caused by the machinery component of a vessel such as an engine, gearbox, and support elements. The tonal signal can be modeled as the sparse signal in the frequency domain when it compares to whole spectrum range. Thus, the target tonal signal can be estimated by S-OMP (Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit) which is one of the sparse signal recovery algorithms. In simulation section, we showed that S-OMP algorithm estimated more precise frequencies than the conventional FFT (Fast Fourier Transform) thresholding algorithm in low SNR (Signal to Noise Ratio) region. 압축센싱을 적용하면 전체 신호의 차원 대비 실제 사용하는 신호의 차원이 작은 희소신호의 경우, 적은 수의 관측치를 통하여 빠른 시간 내에 복원이 가능하다. 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 신호의 토널 주파수 성분들은 처리하고자 하는 주파수 대역에서 상대적으로 주파수 성분이 적다. 따라서 토널 신호는 주파수 영역 전체 대비 희소신호로 모델링 될 수 있으므로 희소 신호 복원 알고리듬인 S-OMP(Simultaneous-Orthogonal Matching Pursuit)를 이용하여 복원할 수 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 수중 표적의 방사 소음 신호의 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안하고 모의 실험을 통해 성능을 확인한다. 모의실험에서 기존의 FFT(Fast Fourier Transform) 임계치 기법을 이용한 방법에 비해 낮은 SNR(Signal to Noise Ratio)에서도 정확한 토널 성분을 추정 할 수 있음을 확인하였다.
Atomic norm minimization을 통한 수중 방사 소음 신호의 토널 주파수 탐지
김준한,김진홍,심병효,홍정표,김성일,홍우영,Kim, Junhan,Kim, Jinhong,Shim, Byonghyo,Hong, Jungpyo,Kim, Seongil,Hong, Wooyoung 한국음향학회 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.5
The tonal signal caused by the machinery component of a vessel such as an engine, gearbox, and support elements, can be modeled as a sparse signal in the frequency domain. Recently, compressive sensing based techniques that recover an original signal using a small number of measurements in a short period of time, have been applied for the tonal frequency detection. These techniques, however, cannot avoid a basis mismatch error caused by the discretization of the frequency domain. In this paper, we propose a method to detect the tonal frequency with a small number of measurements in the continuous domain by using the atomic norm minimization technique. From the simulation results, we demonstrate that the proposed technique outperforms conventional methods in terms of the exact recovery ratio and mean square error. 수중 표적의 기어박스 및 보조 장치 등으로부터 방사되는 토널 신호의 주파수 성분은 처리하고자 하는 주파수 대역에 비해 상대적으로 적어 희소신호로 모델링될 수 있다. 근래에 토널 신호의 주파수 희소성을 이용하여 빠른 시간 내에 적은 수의 관측치로 토널 주파수를 복원하는 압축센싱 기반의 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 방법들은 이산(discrete) 주파수 영역에서 주파수를 검출하기 때문에 이산화로 인한 basis mismatch error가 불가피하다. 본 논문에서는 atomic norm minimization을 이용하여 적은 수의 관측치로 연속(continuous) 주파수 영역에서 토널 주파수를 검출하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 기존의 기법들에 비해 제안하는 기법의 성능이 정확성과 평균제곱오차 측면에서 우수함을 확인하였다.
Matrix Completion Algorithm for Internet of Things Localization
Luong Trung Nguyen(응웬루옹트렁),Byonghyo Shim(심병효) 한국방송·미디어공학회 2015 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2015 No.11
In this paper, we propose a matrix completion algorithm for Internet of Things (IoT) localization. The proposed algorithm recovers the Gram matrix of sensors by performing optimization over the Riemannian manifold of fixed-rank positive semidefinite matrices. We compute and show the closed forms of all the differentially geometric components required for applying nonlinear conjugate gradients combined with Armijo line search method. The numerical experiments show that the performance of the proposed algorithm in solving IoT localization is outstanding compared with the state-of-the-art matrix completion algorithms both in noise and noiseless scenarios.