Abstract:
복수 개의 수신 안테나들을 이용하는 인지 무선에서의 주파수 검출 방법 및 주파수 검출 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 주파수 검출 방법은 복수 개의 주파수 대역들에서 획득한 관측에 기초하여 현재 주파수 대역의 우도비를 계산하는 단계; 및 상기 우도비에 기초하여 스펙트럼 센싱을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 전력 신호가 입력으로 주어질 때 그 신호를 작은 조각 단위로 인식하여 매 순간 어떤 전기기구가 켜져 있는 상태인지를 결정하기 위한 전력 신호 인식 시스템을 제안한다. 전력 신호를 인식하는 방법에 있어서, 전력 신호 조각에서 고차 적률 특징 벡터를 추출하는 (1) 단계; 상기 고차 적률 특징 벡터를 이용하여 이차 특징을 추출하는 (2) 단계; 상기 이차 특징을 이용하여 신호 조각을 분류하는 (즉, 현재 어떤 가전 제품이 켜져 있는지를 결정하는) (3) 단계; 및 학습 자료 집합을 써서 상기 (2) 단계와 (3) 단계에 필요한 매개 변수들을 미리 결정(학습)하는 (4) 단계를 포함할 수 있다.
Abstract:
본 발명의 일실시예는 선형 판별 분석을 이용하여 특징을 추출하는 데에 복잡도를 줄이는 방법과 그 시스템에 관한 것이다. 특징 추출기의 복잡도를 줄이는 방법에 있어서, 부류의 개수가 c일 때 일대다 방법을 이용하여 표식 벡터를 c개의 두 부류 표식 벡터로 나누는 (부류의 개수가 2일 때는 한 개의 두 부류 표식 벡터) (1) 단계; 특징 추출기의 자료 행렬을 이용하여 문제 행렬 을 계산하는 (2) 단계; 문제 행렬 을 이용하여 변형 행렬 을 계산하는 (3) 단계-μ H 는 자료 행렬로부터 적절히 정할 수 있는 양수이고 N은 1이상의 정수이며, 1 NxN 은 모든 원소가 1인 NxN의 행렬임-; 촐레스키(Cholesky) 분해를 이용하여 변형 행렬 을 으로 분해하는 (4) 단계; 두 부류 표식 벡터로부터 에르미트 벡터(Hermitian Vector) 을 계산하는 (5) 단계; 기분해 벡터 을 이용하여 j번째 부류의 최적해 를 획득하는 (6) 단계; 최적해 를 이용하여 j번째 부류의 선형 판별 벡터 를 계산하는 (7) 단계; 및 특징 추출기의 바이어스를 계산하는 (8) 단계를 포함하는 특징 추출기의 특징 추출 방법이 제공될 수 있다.
Abstract:
본 발명의 일실시예는 선형 판별 분석을 이용하여 특징을 추출하는 데에 복잡도를 줄이는 방법과 그 시스템에 관한 것이다. 특징 추출기의 복잡도를 줄이는 방법에 있어서, 부류의 개수가 c일 때 일대다 방법을 이용하여 표식 벡터를 c개의 두 부류 표식 벡터로 나누는 (부류의 개수가 2일 때는 한 개의 두 부류 표식 벡터) (1) 단계; 특징 추출기의 자료 행렬을 이용하여 문제 행렬 을 계산하는 (2) 단계; 문제 행렬 을 이용하여 변형 행렬 을 계산하는 (3) 단계-μ H 는 자료 행렬로부터 적절히 정할 수 있는 양수이고 N은 1이상의 정수이며, 1 NxN 은 모든 원소가 1인 NxN의 행렬임-; 촐레스키(Cholesky) 분해를 이용하여 변형 행렬 을 으로 분해하는 (4) 단계; 두 부류 표식 벡터로부터 에르미트 벡터(Hermitian Vector) 을 계산하는 (5) 단계; 기분해 벡터 을 이용하여 j번째 부류의 최적해 를 획득하는 (6) 단계; 최적해 를 이용하여 j번째 부류의 선형 판별 벡터 를 계산하는 (7) 단계; 및 특징 추출기의 바이어스를 계산하는 (8) 단계를 포함하는 특징 추출기의 특징 추출 방법이 제공될 수 있다.
Abstract:
복수 개의 수신 안테나들을 이용하는 인지 무선에서의 주파수 검출 방법 및 주파수 검출 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 주파수 검출 방법은 복수 개의 주파수 대역들에서 획득한 관측에 기초하여 현재 주파수 대역의 우도비를 계산하는 단계; 및 상기 우도비에 기초하여 스펙트럼 센싱을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.