항공 통신 기술 : ATSC 신호 검출을 위한 고분해능 사이클로스테이션너리(Cyclostationary) 스펙트럼 센싱

유도식 ( Do Sik Yoo ),임종태 ( Jong Tae Lim ),강민홍 ( Min Hong Kang ),엄선민 ( Sun Min Lim ) 한국항행학회 2009 韓國航行學會論文誌 Vol.13 No.3

ATSC 신호 검출을 위한 스펙트럴 상관 밀도의 결합을 이용하는 스펙트럼 센싱

유도식 ( Do Sik Yoo ),임종태 ( Jong Tae Lim ) 한국항행학회 2013 韓國航行學會論文誌 Vol.17 No.3

본 논문에서는 스펙트럴 상관 밀도 (spectral correlation density, SCD)를 이용하여 ATSC 디지털 텔레비전 신호를 검출하기 위한 SCD 결합을 이용하는 스펙트럼 센싱 기법을 제시한다. ATSC 텔레비전 파일럿 신호의 사이클로스테이셔너리 성질을 이용하는 검출 기법은 주로 특정 위치의 주파수의 SCD 값을 이용한다. 하지만, 다중 경로 페이딩 환경에서 SCD의 값이 여러 주파수에 걸쳐서 분포되어 있음을 확인할 수 있다. 파일럿 근처에서 분포하는 일련의 SCD값을 이용하기 위해 최대율 결합 (maximal ratio combining), 자승 결합 (square law combining), 균일 이득 결합 (equal gain combining)과 유사한 SCD 결합 기법들을 제안한다. 제시한 SCD 결합 기법은 다중 페이딩 환경하에서 검출 성능을 0.5∼1.0 dB 정도 향상시켰다. In this paper, we propose simple combining schemes for sensing ATSC digital television signals with spectral correlation density (SCD). The detection algorithms exploiting the cyclostationarity exhibited by the pilot of ATSC digital television signals usually use the SCD value at a given particular frequency. However, we found that non-zero SCDs are found to be distributed over a certain range of frequencies in multipath fading environment. To utilize a set of non-zero SCD values computed in the vicinity of the pilot location, we formulate a class of combining methods in analogy with the maximal ratio combining, the square law combining and the equal gain combining. We show that the proposed simple combining schemes improve the detection performance by 0.5∼1.0dB under multipath fading environments.

대수부등식들만을 이용한 갈라거 랜덤 코딩 바운드의 유도

유도식 ( Do Sik Yoo ),임종태 ( Jong Tae Lim ) 韓國航行學會 2007 韓國航行學會論文誌 Vol.11 No.4

항공 통신 기술 분야 : 균일한 선형 배열의 다중 입출력 레이더 시스템을 위한 압축 센싱

임종태 ( Jong Tae Lim ),유도식 ( Do Sik Yoo ) 한국항행학회 2010 韓國航行學會論文誌 Vol.14 No.1

LSTM 신경망을 이용한 1차원 객체추적

박선배 ( Sun-bae Park ),유도식 ( Do-sik Yoo ) 한국항행학회 2021 韓國航行學會論文誌 Vol.25 No.2

객체추적은 객체의 위치변화를 찾는 것으로, 이전시간의 객체의 위치와 주어진 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 추적하는 신호처리의 한 분야이다. 객체추적 기법에는 대표적으로 칼만필터와 파티클필터가 있는데, 두 필터 모두 시스템 모델을 알고 있어야 좋은 성능을 낼 수 있다. 퍼셉트론 신경망에 피드백 루프를 추가한 재귀신경망은 데이터의 시계열적 상관관계를 활용할 수 있어 객체 추적에도 사용되고 있으며, 장기의존성 문제를 해결한 LSTM으로 발전하여 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 LSTM의 추적 성능을 검증하기 위하여 1차원 객체 추적이라는 공통의 문제를 설정하고, 칼만필터, 파티클필터와의 추적 성능을 비교한다. 보다 다양한 관측 환경에서의 추적 성능 비교검증을 위하여 가우시안 잡음 외에도 라플라스, 지수, 균등 분포의 잡음이 있는 경우도 상정하였다. 그 결과 LSTM 신경망은 시스템 모델이 주어지지 않고, 학습데이터만으로 학습을 하여 안정적인 성능을 낼 수 있다는 것을 확인하였다. Object tracking is a technique of signal processing that estimates objects locations based on past locations and present time observed data. While, Kalman filter and particle filter are among the most notable object tracking schemes, these filters need to know the system model to achieve optimal performance. The recursive neural network (RNN) with a feedback loop added to the perceptron neural network can be used for object tracking. Also, RNN evolved into long-short term memory (LSTM) that solved the long-term dependence problem and is being used in various fields. In this paper, in order to study the tracking performance of LSTM, we consider a simple problem of one-dimensional object tracking, and compare the tracking performance with Kalman and particle filters. In order to test the tracking performance in diverse observation environments, various noise models such as Gaussian, Laplace, exponential, and uniformly distributed noises are considered. Under the various circumstances, we observe that LSTM neural network achieves fairly stable performance without knowing the system model.

ESPRIT 알고리즘을 이용한 UCA MIMO 레이더 표적 추정

남궁걸(Geol NamGoong),유도식(Do-Sik Yoo),임종태(JongTae Lim) 한국통신학회 2012 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2012 No.6

본 논문에서는 MIMO 레이더 시스템 환경하에서 수신 안테나를 UCA로 구성하였을 때 ESPRIT 알고리즘을 적용하여 표적의 공간적인 위치를 추정하고자 한다. UCA 안테나의 경우 부 어레이간 순환 불변성이 만족하지 않기 때문에 일반적인 ESPRIT과는 다른 기법이 필요하다. 또한 전송각을 추정하기 위해 수신 벡터를 전송신호와 정합 필터링하는 기법이 사용된다. 이를 이용해 전송 고도각과, 입사 고도각, 방위각을 추정할 수 있으며 공간적인 표적의 위치를 정확히 알 수 있다.

서로소 배열에서 프로퍼게이터 방법 기반의 효율적인 도래각 추정 기법

변부근 ( Bu Guen Byun ),유도식 ( Do Sik Yoo ) 한국항행학회 2016 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.3

우리는 서로소 배열 안테나에 기존의 프로퍼게이터 방법을 기반으로 하는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기법은 도래각 추정 해상도를 증가시키나 복잡도를 상호배열의 크기만큼 증가시킨다. 이러한 복잡도를 감소시키기 위하여 우리는 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 프로퍼게이터 방법을 이용하는 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 선형 균일 배열 MUSIC, 선형 균일 배열 프로퍼게이터 방법, 서로소 배열을 이용한 MUSIC과 제안한 방법을 비교 및 분석하여, 우리가 제안한 방법이 복잡도가 훨씬 높은 서로소 배열을 이용한 MUSIC 보다는 약간 낮은 성능을 보이지만 나머지 기법들 보다는 훨씬 우수한 성능을 보임을 관찰한다. In this paper, we propose a computationally efficient direction of arrival (DoA) estimation algorithm based on propagator method with non-uniform array. While the co-prime array techniques can improve the resolution of DoA, they generally lead to high computational complexity as the length of the coarray aperture. To reduce the complexity we use the propagator method that does not require singular value decomposition (SVD). Through simulations, we compare MUSIC with uniform lineary array, propagator method with uniform linear array, MUSIC with co-prime array, and the proposed scheme and observe that the performance of the proposed scheme is significantly better than MUSIC or propagator method with uniform linear array while it is slightly worse than computationally much more expensive co-prime array MUSIC scheme.

항공 통신 기술 : 영상 기반의 이차 칼만 필터를 이용한 객체 추적

박선배 ( Sun Bae Park ),유도식 ( Do Sik Yoo ) 한국항행학회 2016 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.1

우리는 본 논문에서 이차 칼만 필터를 이용한 영상 기반 객체 추적분야의 새로운 알고리즘을 제안한다. 최근에 발표된 이차 칼만 필터는 영상 기반의 객체의 실제 3차원 공간의 위치를 추적하는 것에는 아직 적용되지 않았다. 2차원 영상 내의 위치를 3차원 공간상의 위치로 환원시키는 것은 비선형적 변환을 수반하기 때문에 그에 맞는 추적 알고리즘을 사용해야만 한다. 이러한 상황에서, 비선형 수식을 이차식으로 근사화하는 이차 칼만 필터가 선형으로 근사화하는 확장 칼만 필터보다 더 정확한 성능을 낼 수 있다. 우리는 동일한 상황을 가정하여 확장 칼만 필터, 무향 칼만 필터, 파티클 필터, 그리고 우리가 제안한 이차 칼만 필터를 이용하여 객체를 추적하고, 그 결과를 비교해 본다. 결론적으로 이차 칼만 필터가 발산율이 확장 칼만 필터에 비해 거의 절반가량 감소하며, 추적 정확도 측면에서 무향 칼만 필터에 비해 1% 가량 우수한 성능을 나타낸다. In this paper, we propose a novel quadratic Kalman filter based object tracking algorithm using moving pictures. Quadratic Kalman filter, which is introduced recently, has not yet been applied to the problem of 3-dimensional (3-D) object tracking. Since the mapping of a position in 2-D moving pictures into a 3-D world involves non-linear transformation, appropriate algorithm must be chosen for object tracking. In this situation, the quadratic Kalman filter can achieve better accuracy than extended Kalman filter. Under the same conditions, we compare extended Kalman filter, unscented Kalman filter and sequential importance resampling particle filter together with the proposed scheme. In conculsion, the proposed scheme decreases the divergence rate by half compared with the scheme based on extended Kalman filter and improves the accuracy by about 1% in comparison with the one based on unscented Kalman filter.

정수 비트 할당을 위한 최대 탐욕 및 최소 탐욕 알고리즘에 관한 연구

임종태 ( Jong Tae Lim ),유도식 ( Do Sik Yoo ) 韓國航行學會 2007 韓國航行學會論文誌 Vol.11 No.4

잡음 파워 스펙트럼 밀도 추정을 이용한 서로소 배열과 프로퍼게이터 기법 기반의 향상된 도래각 추정 기법

변부근 ( Bu-guen Byun ),유도식 ( Do-sik Yoo ) 한국항행학회 2016 韓國航行學會論文誌 Vol.20 No.4

우리는 도래각 (DoA; direction of arrival) 추정 방법 중 하나인 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법을 개선시키는 알고리즘을 제안한다. 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법은 특이값 분해없이 도래각을 추정하는 방법으로 서로소 배열 기반의 MUSIC에 비하여 현저히 낮은 복잡도를 지녔으나, 다소 저하된 도래각 추정 성능을 보인다. 우리는 이러한 성능 저하의 원인 중 하나로 잡음의 파워 스펙트럼 밀도를 포함하고 있는 신호의 자기상관행렬의 대각 성분이 사용되고 있지 않음에 있음을 파악하고, 잡음의 파워 스펙트럼 밀도가 장기간에 걸쳐 추정이 가능하다는 사실에 착안하여 신호의 자기상관행렬의 대각 성분을 사용하는 도래각 추정 방법을 제안한다. 우리는 시뮬레이션을 통해 우리가 제안한 방법이 기존의 서로소 배열 기반의 프로퍼게이터 방법보다 연산량을 4배정도 증가시키지만 탐지확률 95% 기준 하에 신호대 잡음비를 1.5dB, 도래각 분해능을 0.7° 만큼 개선시켜 그 성능이 서로소 배열 기반의 MUSIC에 보다 근접함을 관찰한다. We propose an improved direction of arrival (DoA) estimation algorithm based on co-prime array and propagator method. The propagator method with co-prime array does not require singular value decomposition (SVD) requiring much less computational complexity but exhibiting somewhat worse performance in comparison with MUSIC based on co-prime array. We notice that one cause of the performance degradation was in the avoidance of the usage of the diagonal elements of the signal autocorrelation matrix that contains the noise power spectral density. So we propose an algorithm with the diagonal elements of the signal autocorrelation matrix based on the fact that the noise power spectral density can be estimated using noise observation over a long period of time. We observe, through simulations, that the proposed scheme in this paper improves the performance, with 4 times more computational requirement, by signal-to-noise ratio of 1.5dB and by DoA resolution of 0.7° at the detection probability of 95% compared with the previously introduced co-prime array propagator scheme, resulting in performance much closer to that of co-prime array-based MUSIC scheme.