임펄스 잡음 환경 하에서 FNOM와 MD를 이용한 새로운 시지연 및 시간-주파수 지연 복합 추정 방법

New Methods for Estimation of Time Delay and Time-Frequency Delay in Impulsive NOise Environment Using FNOM and MD Criterion

  • 이진 (한려산업대학교 의공학과) ;
  • 정정균 (서울시립대학교 전자공학과) ;
  • 이영석 (서울시립대학교 전자공학과) ;
  • 김성환 (서울시립대학교 전자공학과)
  • 발행 : 1997.10.01

초록

본 논문에서는 임펄스 잡음이 부가되는 환경 하에서 시지연 추정 및 시지연과 주파수 지연 목합 추정을 위한 새로운 강건 알고리즘들을 제안하였다. 제안된 방법은 ${\alpha}-stable$ 분포 이론을 바탕으로 하여 음의 분수 차수 모멘트(FNOM: fractional negative order moment)와 최소 산란(MD : minimum dispersion) 법을 이용한 강건 시지연 추정법들과 이를 응용한 시지연과 주파수 지연의 복합 추정법인 음의 분수 차수 모호함수법과 복합 최소 산란 법으로 구성되었다. 제안한 방법들을 평가하기 위하여 컴퓨터 모의 실험을 통해서 실제 응용 능력을 기존의 여러 방법들과 비교. 검토하였다. 실험 결과 2차 모멘트 이론을 바탕으로 한 관례적인 방법들은 가우시안 잡음 환경 (${\alpha}$=2인 $S{\alpha}S$ 잡음) 하에서만 시지연 추정이 가능하였고, 최근 제안된 Nikias[7]의 강건 시지연 추정법 들도 대부분이 제한된 임펄스 잡음 ($1<{\alpha}{\le}2$$S{\alpha}S$ 잡음)에 대해서만 그 성능이 입증된 반면, 본 연구에서 제안한 방법들은 가우시안 잡음 및 심한 임펄스 잡음 ($0<{\alpha}{\le}2$$S{\alpha}S$ 잡음) 하에서도 강건하게 시지연 추정이 가능함을 입증하였다.

In this paper, we proposed new methods for estimation of time delay and time-frequency delay in impulsive noise environment. The proposed methods are developed using the theory of ${\alpha}-stable$ distribution, including the fractional negative order moment(FNOM) and minimum dispersion(MD), which are formulated for the time delay estimation and the fractional negative order ambiguity function and complex minimum dispersion, which are difined for the joint estimation of time delay and frequency delay. Through simulation work, its performance was compared with various other algorithms. As a result, while the conventional approaches based on second-order statistics are only verified in Gaussian noise environent ($S{\alpha}S$ noise with ${\alpha}$=2) and also the recently proposed robust methods by Nikias[7] are verified only in limited impulse noise ($S{\alpha}S$ noise with the range of $1<{\alpha}{\le}2$), the methods proposed are able to estimate the time delay in Gaussian and any impulsive noise environments($S{\alpha}S$ noise with the range of $0<{\alpha}{\le}2$).

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