[논문]Elastic Net를 이용한 시간 지연 추정 알고리즘

임준석; 이근화

doi:10.7776/ask.2023.42.4.364

초록
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두 개 수신기에 들어오는 신호 간의 시간 지연 추정 기술은 수중 음향 뿐만 아니라 실내 음향 및 로보틱스에 이르기까지 다양한 분야에서 응용되고 있는 기술이다. 시간 지연 추정 기술에는 수신기 사이 상호 상관으로부터 시간 지연량을 추정하는 방법이 한 기술 부류이고, 수신기 사이의 시간 지연을 파라메트릭 모델링을 하여 그 파라미터를 시스템 인식의 방법으로 추정하는 기술 부류가 있다. 두 부류 중 후자의 경우 시스템의 파라미터 중에서 지연과 직접 관련 있는 파라미터는 전체 중 극히 일부라는 특성이 있다. 이 특성을 이용하여 Lasso 정규화 같은 방법으로 추정 정확도를 높이기도 한다. 그러나 Lasso 정규화의 경우 필요한 정보가 소실되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해서 Lasso 정규화에 Ridge 정규화를 덧붙인 Elastic Net을 사용한 방법을 제안한다. 제안한 방법을 기존의 일반 상호 상관(Generalized Cross Correlation, GCC) 방법 및 Lasso 정규화를 사용한 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원 및 유색 신호원에서도 추정 오차가 매우 적음을 보인다.

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Time-delay estimation between two receivers is a technique that has been applied in a variety of fields, from underwater acoustics to room acoustics and robotics. There are two types of time delay estimation techniques: one that estimates the amount of time delay from the correlation between receive...

Time-delay estimation between two receivers is a technique that has been applied in a variety of fields, from underwater acoustics to room acoustics and robotics. There are two types of time delay estimation techniques: one that estimates the amount of time delay from the correlation between receivers, and the other that parametrically models the time delay between receivers and estimates the parameters by system recognition. The latter has the characteristic that only a small fraction of the system's parameters are directly related to the delay. This characteristic can be exploited to improve the accuracy of the estimation by methods such as Lasso regularization. However, in the case of Lasso regularization, the necessary information is lost. In this paper, we propose a method using Elastic Net that adds Ridge regularization to Lasso regularization to compensate for this. Comparing the proposed method with the conventional Generalized Cross Correlation (GCC) method and the method using Lasso regularization, we show that the estimation variance is very small even for white Gaussian signal sources and colored signal sources.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1. Time delay estimation modeling by system identification approach.^[11]
그림 Fig. 2. Practical time delay estimation system diagram.^[11]
그림 Fig. 3. Time delay channel model between two received signals.^[11]
그림 Fig. 4. (Color available online) α Selection curve. (○: experiment result, red solid line: approximation curve). SNR*: Signal To Noise Ratio
그림 Fig. 5. (Color available online) Performance comparison in case of white gaussian signal source (-x-: GCC, -△-: Lasso regularized method, -*-: Ridge regularized method, -○-: proposed method).
그림 Fig. 6. (Color available online) Performance comparison in case of colored signal source (-x-: GCC, -△-: Lasso regularized method, -*-: Ridge regularized method, -○-: proposed method).
표 Table 1. Comparison of the average estimation time.

참고문헌 (15)

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Solving the Weighted Nonnegative Elastic Net by two？different methods, https://github.com/tiepvupsu/WNEnet, (Last viewed February 6, 2023).
SpaSM, a Matlab toolbox for performing sparse regression, classification and principal component analysis,？http://www2.imm.dtu.dk/projects/spasm/, (Last viewed？February 6, 2023).

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