KR102047123B1 - 시간 영역에서의 계층 식별 방법 - Google Patents

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KR102047123B1
KR102047123B1 KR1020190059115A KR20190059115A KR102047123B1 KR 102047123 B1 KR102047123 B1 KR 102047123B1 KR 1020190059115 A KR1020190059115 A KR 1020190059115A KR 20190059115 A KR20190059115 A KR 20190059115A KR 102047123 B1 KR102047123 B1 KR 102047123B1
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noise
time domain
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reflection coefficient
medium
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KR1020190059115A
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최영철
오상우
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한국해양과학기술원
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    • G02B—OPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B6/00—Light guides; Structural details of arrangements comprising light guides and other optical elements, e.g. couplings
    • G02B6/02—Optical fibres with cladding with or without a coating

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Abstract

본 발명의 목적은 잡음을 추정하고 보상함으로써 광섬유 내에서 매질의 깊이를 깊게 식별함과 아울러 획득한 매질 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 시간 영역에서의 계층 식별 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법은, 매질 내에서 신호의 전달을 표현하기 위한 커플드 모드 방정식(Coupled Mode Equations)을 제공하는 제 1 단계(S100)와, 상기 커플드 모드 방정식을 이산화(Discretized)시키는 제 2 단계(S200)와, 이산화시 발생하는 역산란 문제를 해결하기 위해 가산성 백색 가우시안 잡음을 갖는 생성 행렬(Generator Matrix)을 적용하는 제 3 단계(S300)와, 상기 생성 행렬의 초기값(Initial Value)에서 시작하여 상기 커플드 모드 방정식에 의해 정의된 재귀적 절차에 의해 잡음을 갖는 반사 계수를 획득하는 제 4 단계(S400)와, 상기 잡음을 순차적으로 추정하고 보상하면서 상기 매질의 깊이를 식별하는 제 5 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

시간 영역에서의 계층 식별 방법{METHOD FOR LAYER IDENTIFICATION IN THE TIME DOMAIN}
본 발명은 시간 영역에서의 계층 식별 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 광섬유 내에서 매질의 깊이를 식별함과 아울러 획득한 매질 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 시간 영역에서의 계층 식별 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 광섬유 내에서 매질의 신호 전달을 표현하기 위해서는 커플드 모드 방정식(Coupled Mode Equations)이 사용된다.
이러한 매질이 비균일(Non-Homogeneous)하면 리플렉션(Reflection)이 발생하게 된다.
이러한 리플렉션의 반사 계수를 알아내는 것이 역산란(Inverse Scattering) 기술이다.
즉, 역산란은 매질의 경계면(Boundary)에서 매질 내부 정보를 알기 위해 매질 내부로 신호를 송신하고 그 신호에 대한 응답 신호를 수신시, 그 매질의 경계면에서 매질 내에 있는 반사 계수(Reflection Coefficient)를 알아내는 것이다.
그런데, 이러한 역산란은 잡음 증대 효과(Noise Enhancement Effect)가 있어서, 알아낼 수 있는 매질의 깊이에 한계가 있는 문제점이 있었다.
이를 위해, 매질 내의 깊이를 깊게 식별할 수 있고, 알아낸 매질 내부 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이 요구되고 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2017-0075167호 (2017.07.03. 공개)
상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 잡음을 추정하고 보상함으로써 광섬유 내에서 매질의 깊이를 깊게 식별함과 아울러 획득한 매질 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 시간 영역에서의 계층 식별 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법은, 매질 내에서 신호의 전달을 표현하기 위한 커플드 모드 방정식(Coupled Mode Equations)인
Figure 112019097447410-pat00105
을 제공하는 제 1 단계(S100)와, 이산화된 상기 커플드 모드 방정식을 이산화(Discretized)시키는 제 2 단계(S200)와, 이산화시 발생하는 역산란 문제를 해결하기 위해 가산성 백색 가우시안 잡음을 갖는 생성 행렬(Generator Matrix)을 적용하는 제 3 단계(S300)와, 상기 생성 행렬의 초기값(Initial Value)에서 시작하여 상기 커플드 모드 방정식에 의해 정의된 재귀적 절차에 의해 잡음을 갖는 반사 계수를 획득하는 제 4 단계(S400)와, 상기 잡음을 순차적으로 추정하고 보상하면서 상기 매질의 깊이를 식별하는 제 5 단계(S500)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법에서, 상기 커플드 모드 방정식은,
[수학식 1]
Figure 112019051695404-pat00001
- 여기서, u와 v는 각각 위치 z에서의 순방향 및 역방향으로 전달하는 웨이브이고, q는 커플링 계수이며, t는 시간 변수이고, h는 이산화 스텝 사이즈임 -인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법에서, 상기 생성 행렬은,
[수학식 2]
Figure 112019051695404-pat00002
- 여기서, Nk는 가산성 백색 가우시안 잡음임 -인 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법에서, 상기 G0에서 시작하여 상기 수학식 1의 재귀적 절차에 의해, 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00003
를
[수학식 3]
Figure 112019051695404-pat00004
- 여기서,
Figure 112019051695404-pat00005
은 잡음이 없는 반사 계수임 - 을 통해 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법은,
상기 수학식 3에서,
Figure 112019051695404-pat00006
로부터,
[수학식 4]
Figure 112019051695404-pat00007
- 여기서, W는 사용자가 정하는 윈도우 사이즈임 - 를 획득하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법은,
상기 수학식 3과, 상기 수학식 4에 의해,
상기 잡음에 의한 영향이 저감된 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00008
는
Figure 112019051695404-pat00009
에 의해 획득되는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법에서,
Figure 112019051695404-pat00010
동안 상기 잡음은
Figure 112019051695404-pat00011
에 의해 추정되는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체는, 매질의 특정 영역을 W로 설정하는 제 1 단계(S10); 초기 생성 행렬((G0)을 구성하고, 상기 매질의 일단으로부터 상기 특정 영역 이전(
Figure 112019051695404-pat00012
)까지 각각의 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00013
를 계산하는 제 2 단계(S20); 상기 (
Figure 112019051695404-pat00014
)에서
Figure 112019051695404-pat00015
에 의해 감소된 잡음을 갖는 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00016
를 계산하는 제 3 단계(S30);
Figure 112019051695404-pat00017
일 경우 역방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00018
로부터
Figure 112019051695404-pat00019
와 정방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00020
의 곱을 차감하여 상기
Figure 112019051695404-pat00021
를 보상하는 제 4 단계(S40); k=W로 세팅하고, 초기 생성 행렬(G0)을 구성하는 제 5 단계(S50); i=0으로 세팅하고,
Figure 112019051695404-pat00022
Figure 112019051695404-pat00023
를 계산하여
Figure 112019051695404-pat00024
을 생성하는 제 6 단계(S60); i를 1씩 증가시켜서 i < k일 경우 상기 제 6 단계(S60)로 돌아가며, i ≥ k일 경우
Figure 112019051695404-pat00025
로부터 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00026
를 계산하며,
Figure 112019051695404-pat00027
에 의해 감소된 잡음을 갖는 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00028
를 계산하는 제 7 단계(S70); 역방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00029
로부터
Figure 112019051695404-pat00030
와 정방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00031
의 곱을 차감하여 상기
Figure 112019051695404-pat00032
를 보상하는 단계(S80);를 포함하며, k를 1씩 증가시켜서
Figure 112019051695404-pat00033
< 1일 경우 상기 제 5 단계(S50)로 돌아가며,
Figure 112019051695404-pat00034
일 경우 종료하는 것을 특징으로 한다.
기타 실시 예의 구체적인 사항은 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 및 첨부 "도면"에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 각종 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 각 실시 예의 구성만으로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로도 구현될 수도 있으며, 단지 본 명세서에서 개시한 각각의 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐임을 알아야 한다.
본 발명에 의하면, 잡음을 추정하고 보상함으로써 광섬유 내에서 매질의 깊이를 깊게 식별함과 아울러 획득한 매질 정보의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법의 전체 흐름을 나타내는 플로우 차트.
도 2는 시간 영역에서의 계층 식별 방법을 수행하기 위한 프로그램의 흐름을 나타내는 순서도.
본 발명을 상세하게 설명하기 전에, 본 명세서에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 무조건 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 발명자가 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해서 각종 용어의 개념을 적절하게 정의하여 사용할 수 있고, 더 나아가 이들 용어나 단어는 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 함을 알아야 한다.
즉, 본 명세서에서 사용된 용어는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하기 위해서 사용되는 것일 뿐이고, 본 발명의 내용을 구체적으로 한정하려는 의도로 사용된 것이 아니며, 이들 용어는 본 발명의 여러 가지 가능성을 고려하여 정의된 용어임을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명확하게 다른 의미로 지시하지 않는 이상, 복수의 표현을 포함할 수 있으며, 유사하게 복수로 표현되어 있다고 하더라도 단수의 의미를 포함할 수 있음을 알아야 한다.
본 명세서의 전체에 걸쳐서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소를 "포함"한다고 기재하는 경우에는, 특별히 반대되는 의미의 기재가 없는 한 임의의 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 임의의 다른 구성 요소를 더 포함할 수도 있다는 것을 의미할 수 있다.
더 나아가서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 "내부에 존재하거나, 연결되어 설치된다"라고 기재한 경우에는, 이 구성 요소가 다른 구성 요소와 직접적으로 연결되어 있거나 접촉하여 설치되어 있을 수 있고, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있을 수도 있으며, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있는 경우에 대해서는 해당 구성 요소를 다른 구성 요소에 고정 내지 연결하기 위한 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재할 수 있으며, 이 제 3의 구성 요소 또는 수단에 대한 설명은 생략될 수도 있음을 알아야 한다.
반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결"되어 있다거나, 또는 "직접 접속"되어 있다고 기재되는 경우에는, 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재하지 않는 것으로 이해하여야 한다.
마찬가지로, 각 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 " ~ 사이에"와 "바로 ~ 사이에", 또는 " ~ 에 이웃하는"과 " ~ 에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지의 취지를 가지고 있는 것으로 해석되어야 한다.
또한, 본 명세서에서 "일면", "타면", "일측", "타측", "제 1", "제 2" 등의 용어는, 사용된다면, 하나의 구성 요소에 대해서 이 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소로부터 명확하게 구별될 수 있도록 하기 위해서 사용되며, 이와 같은 용어에 의해서 해당 구성 요소의 의미가 제한적으로 사용되는 것은 아님을 알아야 한다.
또한, 본 명세서에서 "상", "하", "좌", "우" 등의 위치와 관련된 용어는, 사용된다면, 해당 구성 요소에 대해서 해당 도면에서의 상대적인 위치를 나타내고 있는 것으로 이해하여야 하며, 이들의 위치에 대해서 절대적인 위치를 특정하지 않는 이상은, 이들 위치 관련 용어가 절대적인 위치를 언급하고 있는 것으로 이해하여서는 아니된다.
또한, 본 명세서에서는 각 도면의 각 구성 요소에 대해서 그 도면 부호를 명기함에 있어서, 동일한 구성 요소에 대해서는 이 구성 요소가 비록 다른 도면에 표시되더라도 동일한 도면 부호를 가지고 있도록, 즉 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 지시하고 있다.
본 명세서에 첨부된 도면에서 본 발명을 구성하는 각 구성 요소의 크기, 위치, 결합 관계 등은 본 발명의 사상을 충분히 명확하게 전달할 수 있도록 하기 위해서 또는 설명의 편의를 위해서 일부 과장 또는 축소되거나 생략되어 기술되어 있을 수 있고, 따라서 그 비례나 축척은 엄밀하지 않을 수 있다.
또한, 이하에서, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성, 예를 들어, 종래 기술을 포함하는 공지 기술에 대해 상세한 설명은 생략될 수도 있다.
이하, 본 발명의 실시 예에 대해 관련 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법의 전체 흐름을 나타내는 플로우 차트이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법은 매질 내에서 신호의 전달을 표현하기 위한 커플드 모드 방정식(Coupled Mode Equations)인
Figure 112019097447410-pat00106
을 제공하는 제 1 단계(S100)와, 이산화된 상기 커플드 모드 방정식을 이산화(Discretized)시키는 제 2 단계(S200)와, 이산화시 발생하는 역산란 문제를 해결하기 위해 가산성 백색 가우시안 잡음을 갖는 생성 행렬(Generator Matrix)을 적용하는 제 3 단계(S300)와, 상기 생성 행렬의 초기값(Initial Value)에서 시작하여 상기 커플드 모드 방정식에 의해 정의된 재귀적 절차에 의해 잡음을 갖는 반사 계수를 획득하는 제 4 단계(S400)와, 상기 잡음을 순차적으로 추정하고 보상하면서 상기 매질의 깊이를 식별하는 제 5 단계(S500)를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이에 대해, 좀더 상세히 설명한다.
시간 영역에서의 계층 식별 방법을 적용하여 역산란 이론(Inverse Scattering Theory)에 의해 지배되는 광학적 문제를 해결할 수 있다.
시간 영역에서의 계층 식별 방법의 식별 깊이는 시간 영역에서의 계층 식별 방법이 더 깊은 층으로 전개됨에 따라 잡음으로 인한 에러 축적에 의해 제한되고, 정규화 접근법은 이러한 에러 축적을 개선하여 식별 깊이를 깊게 할 수 있다.
시간 영역에서의 계층 식별 방법의 정확도 및 식별 깊이를 모두 향상시키기 위해 순차적 잡음 제거(Successive Noise Cancelation) 방법을 제공한다.
또한, 가산성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise)을 가정하면, 본 발명에 따른 시간 영역에서의 계층 식별 방법의 에러는 계층별 독립성(Layer-By-Layer Independency)을 가진다.
계층별 독립성의 특성에 따라, 잡음이 순차적인 방식으로 추정 및 보상된다.
본 발명에 따른 순차적으로 잡음을 제거하는 시간 영역에서의 계층 식별 방법은 잡음에 의한 식별 에러를 억제할 수 있는 최초의 방식이다.
좀더 상세히 설명하면, 순차적인 1차원 역산란 문제(Inverse scattering Problem; ISP)를 위한 슈어 알고리즘(Schur Algorithm)의 식별 깊이를 향상시키기 위해, 순차적 잡음 제거(Successive Noise Cancelation) 방법을 제공한다.
제로 평균 및 알려진 분산을 갖는 가산성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Measurement Noise)을 사용하여, 슈어 알고리즘의 에러 전파를 이용한다.
이전 계층에서의 잡음에 대한 현재 계층에서의 잡음이 현재 계층의 잡음이 없는 반사 계수(Non-Noisy Reflection Coefficient)에 비례하여 감쇠되기 때문에, 슈어 알고리즘의 식별 에러로 규정된 유효 잡음은 현재 계층의 잡음에 의해 국소적으로 지배된다.
반사 계수가 샘플링률에 역비례하기 때문에, 이러한 유효 잡음의 계층 별 독립성은 산란 데이터의 샘플링률을 향상시킴으로써 획득될 수 있다.
측정 잡음은 순차적 잡음 제거에서 수정된 슈어 알고리즘을 사용하여 순차적인 방식으로 추정 및 보상된다.
- 순차적 잡음 제거(Successive Noise Cancelation; SNC) 및 시간 영역에서의 계층 식별 방법 -
광섬유 내에서 매질의 신호 전달을 표현하기 위해서는 커플드 모드 방정식(Coupled Mode Equations)이 사용된다.
커플드 모드 방정식인
Figure 112019097447410-pat00107
은 수학식 1과 같이 h의 스텝 사이즈로 이산화(Discretized) 될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112019051695404-pat00035
여기서, u와 v는 각각 위치 z에서의 순방향 및 역방향으로 전달하는 웨이브이고, q는 커플링 계수이며, t는 시간 변수이다.
이러한 이산화된 역산란 문제(Inverse Scattering Problem)는 생성 행렬(Generator Matrix) 개념을 사용하여 재귀적으로 해결될 수 있다.
가산성 백색 가우시안 잡음(Additive White Gaussian Noise; Nk)을 갖는 초기 생성 행렬(G0)은 수학식 2에 의해 정의된다.
[수학식 2]
Figure 112019051695404-pat00036
G0에서 시작하여 수학식 1에 의해 정의된 재귀적 절차로부터, 충분히 작은 h를 가정한 수학식 3을 획득할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112019051695404-pat00037
충분히 작은 h에 대한 가정으로부터
Figure 112019051695404-pat00038
이기 때문에 적합한 윈도우 크기 W에 대해
[수학식 4]
Figure 112019051695404-pat00039
가 명백하다.
수학식 3에서,
Figure 112019051695404-pat00040
는 잡음 없는 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00041
이다.
수학식 3과 수학식 4를 사용하여, 감소된 잡음을 갖는 반사 계수는
Figure 112019051695404-pat00042
에 의해 획득된다.
따라서,
Figure 112019051695404-pat00043
동안
Figure 112019051695404-pat00044
는
Figure 112019051695404-pat00045
에 의해 추정된다.
도 2는 시간 영역에서의 계층 식별 방법을 수행하기 위한 프로그램의 흐름을 나타내는 순서도이다.
도 2를 참조하면, 순차적 잡음 제거-시간 영역에서의 계층 식별 방법은 다음과 같이 총 8단계에 의해 수행된다.
제 1 단계(S10)에서는 매질의 특정 영역을 W로 설정한다.
제 2 단계(S20)에서는 초기 생성 행렬((G0)을 구성하고, 매질의 일단으로부터 상기 특정 영역 이전(
Figure 112019051695404-pat00046
)까지 각각의 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00047
를 계산한다.
제 3 단계(S30)에서는
Figure 112019051695404-pat00048
에서
Figure 112019051695404-pat00049
에 의해 감소된 잡음을 갖는 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00050
를 계산한다.
이때,
Figure 112019051695404-pat00051
일 경우에는 역방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00052
로부터
Figure 112019051695404-pat00053
와 정방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00054
의 곱을 차감하여
Figure 112019051695404-pat00055
를 보상하는 제 4 단계(S40)를 수행한다.
제 5 단계(S50)에서는, k=W로 세팅하고, 초기 생성 행렬(G0)을 구성한다.
제 6 단계(S60)에서는, i=0으로 세팅하고,
Figure 112019051695404-pat00056
Figure 112019051695404-pat00057
를 계산하여
Figure 112019051695404-pat00058
을 생성한다.
이후, i를 1씩 증가시켜서 i < k일 경우 상기 제 6 단계(S60)로 돌아가며, i ≥ k일 경우
Figure 112019051695404-pat00059
로부터 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00060
를 계산하고,
Figure 112019051695404-pat00061
에 의해 감소된 잡음을 갖는 반사 계수
Figure 112019051695404-pat00062
를 계산하는 제 7 단계(S70)를 수행한다.
다음, 제 8 단계(S80)에서는 역방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00063
로부터
Figure 112019051695404-pat00064
와 정방향 웨이브
Figure 112019051695404-pat00065
의 곱을 차감하여 상기
Figure 112019051695404-pat00066
를 보상한다
이후, k를 1씩 증가시켜서
Figure 112019051695404-pat00067
< 1일 경우 상기 제 5 단계(S50)로 돌아가며,
Figure 112019051695404-pat00068
일 경우 종료한다.
이와 같은 순서도는 순차적으로 잡음을 제거하는 시간 영역에서의 계층 식별 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체에 의해 구현된다.
한편, 순차적 잡음 제거-시간 영역에서의 계층 식별 방법의 식별 깊이는 비잡음 시간 영역에서의 계층 식별 방법보다 크기 때문에, 반올림 에러(Round-Off Error)에 대해 개선된 식별 깊이뿐만 아니라 견고함을 나타낸다.
더 정확하게는, 순차적 잡음 제거-시간 영역에서의 계층 식별 방법의 식별 에러의 분산은 W의 역이다.
이상, 일부 예를 들어서 본 발명의 바람직한 여러 가지 실시 예에 대해서 설명하였지만, 본 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 항목에 기재된 여러 가지 다양한 실시 예에 관한 설명은 예시적인 것에 불과한 것이며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이상의 설명으로부터 본 발명을 다양하게 변형하여 실시하거나 본 발명과 균등한 실시를 행할 수 있다는 점을 잘 이해하고 있을 것이다.
또한, 본 발명은 다른 다양한 형태로 구현될 수 있기 때문에 본 발명은 상술한 설명에 의해서 한정되는 것이 아니며, 이상의 설명은 본 발명의 개시 내용이 완전해지도록 하기 위한 것으로 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항에 의해서 정의될 뿐임을 알아야 한다.

Claims (8)

  1. 매질 내에서 신호의 전달을 표현하기 위한 커플드 모드 방정식(Coupled Mode Equations)인
    Figure 112019097447410-pat00108
    을 제공하는 제 1 단계(S100)와,
    상기 커플드 모드 방정식을 이산화(Discretized)시키는 제 2 단계(S200)와,
    이산화시 발생하는 역산란 문제를 해결하기 위해 가산성 백색 가우시안 잡음을 갖는 생성 행렬(Generator Matrix)을 적용하는 제 3 단계(S300)와,
    상기 생성 행렬의 초기값(Initial Value)에서 시작하여 상기 커플드 모드 방정식에 의해 정의된 재귀적 절차에 의해 잡음을 갖는 반사 계수를 획득하는 제 4 단계(S400)와,
    상기 잡음을 순차적으로 추정하고 보상하면서 상기 매질의 깊이를 식별하는 제 5 단계(S500)를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    이산화된 상기 커플드 모드 방정식은,
    [수학식 1]
    Figure 112019097447410-pat00069

    - 여기서, u와 v는 각각 위치 z에서의 순방향 및 역방향으로 전달하는 웨이브이고, q는 커플링 계수이며, t는 시간 변수이고, h는 이산화 스텝 사이즈임 -인 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 생성 행렬은,
    [수학식 2]
    Figure 112019051695404-pat00070

    - 여기서, Nk는 가산성 백색 가우시안 잡음임 -인 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 G0에서 시작하여 상기 수학식 1의 재귀적 절차에 의해, 반사 계수
    Figure 112019051695404-pat00071
    를
    [수학식 3]
    Figure 112019051695404-pat00072

    - 여기서,
    Figure 112019051695404-pat00073
    은 잡음이 없는 반사 계수임 - 을 통해 획득하는 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 수학식 3에서,
    Figure 112019051695404-pat00074
    로부터,
    [수학식 4]
    Figure 112019051695404-pat00075

    - 여기서, W는 사용자가 정하는 윈도우 사이즈임 - 를 획득하는 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 수학식 3과, 상기 수학식 4에 의해,
    상기 잡음에 의한 영향이 저감된 반사 계수
    Figure 112019051695404-pat00076
    는
    Figure 112019051695404-pat00077
    에 의해 획득되는 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    Figure 112019051695404-pat00078
    동안 상기 잡음은
    Figure 112019051695404-pat00079
    에 의해 추정되는 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법.
  8. 매질의 특정 영역을 W로 설정하는 제 1 단계(S10);
    초기 생성 행렬((G0)을 구성하고, 상기 매질의 일단으로부터 상기 특정 영역 이전(
    Figure 112019051695404-pat00080
    )까지 각각의 반사 계수
    Figure 112019051695404-pat00081
    를 계산하는 제 2 단계(S20);
    상기 (
    Figure 112019051695404-pat00082
    )에서
    Figure 112019051695404-pat00083
    에 의해 감소된 잡음을 갖는 반사 계수
    Figure 112019051695404-pat00084
    를 계산하는 제 3 단계(S30);
    Figure 112019051695404-pat00085
    일 경우 역방향 웨이브
    Figure 112019051695404-pat00086
    로부터
    Figure 112019051695404-pat00087
    와 정방향 웨이브
    Figure 112019051695404-pat00088
    의 곱을 차감하여 상기
    Figure 112019051695404-pat00089
    를 보상하는 제 4 단계(S40);
    k=W로 세팅하고, 초기 생성 행렬(G0)을 구성하는 제 5 단계(S50);
    i=0으로 세팅하고,
    Figure 112019051695404-pat00090
    Figure 112019051695404-pat00091
    를 계산하여
    Figure 112019051695404-pat00092
    을 생성하는 제 6 단계(S60);
    i를 1씩 증가시켜서 i < k일 경우 상기 제 6 단계(S60)로 돌아가며, i ≥ k일 경우
    Figure 112019051695404-pat00093
    로부터 반사 계수
    Figure 112019051695404-pat00094
    를 계산하며,
    Figure 112019051695404-pat00095
    에 의해 감소된 잡음을 갖는 반사 계수
    Figure 112019051695404-pat00096
    를 계산하는 제 7 단계(S70),
    역방향 웨이브
    Figure 112019051695404-pat00097
    로부터
    Figure 112019051695404-pat00098
    와 정방향 웨이브
    Figure 112019051695404-pat00099
    의 곱을 차감하여 상기
    Figure 112019051695404-pat00100
    를 보상하는 단계(S80)를 포함하며,
    k를 1씩 증가시켜서
    Figure 112019051695404-pat00101
    < 1일 경우 상기 제 5 단계(S50)로 돌아가며,
    Figure 112019051695404-pat00102
    일 경우 종료하는 것을 특징으로 하는,
    시간 영역에서의 계층 식별 방법을 수행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 저장 매체.
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