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최근, 현대전은 GPS 위치측위를 바탕으로 정밀타격체계 및 미사일 방어체계가 핵심이 되어가고 있다. 하지만 군 환경 특성상 산악지형 및 시가전에서의 지형지물로 인한 large/small scale fading, 주파수 간섭 등으로 인해 오차를 가진 위치정보를 얻게 된다. 이는아군 위치 파악 실패로 인한 지원 지연 및 유도탄 오폭으로 인명피해를 발생시키게 된다. 본 연구는 위치오차를 보정하기 위해wavelet denoising filter를 이용한 간섭완화 측위기법을 제안한다. 실험 결과는 본 연구실에서 수행한 GPS/QZSS/Wi-Fi밀결합 측위기법의 실증 테스트 결과와 wavelet denoising filter를 적용한 시스템의 시뮬레이션 결과로 간섭완화 성능을 나타낸다. Waveletdenoising filter를 적용한 시스템의 시뮬레이션 결과는 기존 GPS보다 평균 21.6% 의 정확도 향상을 보이며 제안한 시스템 모델의우수성을 입증한다.

Recently, precision guided munition systems and missile defense systems based on GPS have been taking a key role inmodern warfare. In warfare however, unexpected interferences cause by large/small scale fading, radio frequencyinterferences, etc. These interferences result in a severe GPS positioning error, which could occur late supports and friendlyfires. To solve the problems, this paper proposes an interference mitigation positioning method by adopting a waveletdenoising filter algorithm. The algorithm is applied to a GPS/QZSS/Wi-Fi combined positioning system which was performedby this laboratory. Experimental results of this paper are based on a real field test data of a GPS/QZSS/Wi-Fi combinedpositioning system and a simulation data of a wavelet denoising filter algorithm. At the end, the simulation resultdemonstrates its superiority by showing a 21.6% improved result in comparison to a conventional GPS system.

Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.

잡음이 존재하는 환경에서의 신호의 분산을 측정하는 것은 잡음 제거에 중요한 요소를 맡고 있다. 잡음을 제거하는 방법 중에 가장 보편적으로 사용하는 방법에는 위너 필터가 존재한다. 웨이블릿 기반의 위너 필터링은 저복잡성을 지닌 이미지 잡음 제거에 탁월한 효과를 보인다. 신호의 분산을 측정할 경우 어떤 모양의 필터를 적용하여 측정하느냐에 따라 분산이 달라지게 되므로 이미지의 잡음 제거에 영향을 미치게 된다. 이에 본 논문은 위너 필터에 적용되는 필터를 기존의 정사각형 모양(square-shaped)과 제안하는 십자가 모양(cross-shaped)을 각각 적용하여 이미지의 잡음을 제거하였다.

본 논문에서는 상세 부밴드에서의 PSNR과 웨이블릿 계수의 계층적 데이터 구조 측면에 초점을 맞추어 웨이블릿 영역에서의 신호 해석을 통한 잡음 제거를 연구하였다. 제안된 방식은 기존의 방식들과는 달리 수직 또는 수평 방향의 고주파 성분에 의한 상세 부밴드에서의 에너지 편중을 고려하여 이들의 에너지의 편중에 따른 분해 필터를 적응적으로 설계하고 부밴드의 에너지를 재분배시켜 성능을 향상 시켰으며, 웨이블릿 계수의 상호 의존성을 고려한 지역윈도우 사용해 기존의 방식을 개선하였다.