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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
SK텔레콤 Telecommunications Review Telecommunications Review 제16권 제2호
발행연도
2006.1
수록면
328 - 339 (12page)

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정보이론에 기반한 미지신호분리(BSS: Blind Source Separation) 방법들은 크게 상호 정보량 최소화 (MMI: Minimum Mutual Information)와 정보량 최대화(ME: Maximum Entropy)의 두 가지로 나눌 수 있다. 상호 정보량 최소화 방법을 이용하기 위해서는 출력 신호의 정보량(entropy)을 계산해야 하지만 이를 정확히 구하는 것은 불가능하며 근사식을 이용해야만 한다. 기존의 방법에서 정보량 계산의 오차는 신호의 고차 누율(cumulant)이 클 수록 더 커지게 되며 오차가 커지면서 분리성능이 떨어지게 된다. 반면, 정보량 최대화 방법은 구조적으로 원래 신호의 확률밀도함수(PDF: Probability Density Function)를 알아야 정확한 분리가 가능하지만 이는 문제의 정의상 불가능하므로 일반적인 구현에서는 확률밀도함수를 고정된 두 가지의 함수 중에 출력 신호의 특성에 따라서 선택하게 된다. 이 때 신호가 두 모델 경계근처에 존재하게 되면 적절한 모델 선택에 실패하는 경우가 발생하게 되고 신호가 올바르게 분리되지 않는다. 이 논문에서는 기존의 정보이론에 기반한 미지신호분리 방법들이 가지고 있는 문제점을 보이고 그러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제시한 신호분리 알고리즘의 성능 향상을 입증하기 위해 일반적으로 분리 실험에 사용되는 신호들에 대한 분리 실험과 함께 기존의 방법으로 분리되지 않는 신호에 대한 실험을 수행하였다.
#미지신호분리 #정보이론 #Blind Source Separation #Information Theory

목차

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참고문헌 (2)

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/ 1995 / A n Information-maximization approach to blind separation and blind deconvolution 7 : 1129 ~ 1159 google schola / 1999 / Blind Signal Separation using Neural Networks and Minimization of Mutual Information google schola

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