[논문 리뷰] Determination of signal-to-noise ratio on the base of information-entropic analysis

Z. Zh. Zhanabaev, Sayat Akhtanov외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 29.

Neural Networks and Applications참고 문헌 21인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 신호 또는 잡음의 전력 수준에 대한 사전 지식이 없이도 신호 대 잡음비(SNR)를 결정하기 위한 새로운 정보 엔트로피 기반 방법을 제안한다. 조건부 엔트로피와 무조건적 엔트로피의 차이를 활용함으로써, 비선형 맵 시뮬레이션과 강한 이론적·실험적 일致성을 보이는 겹치는 조화파-잡음 신호에 대해 혼돈적이고 확률적인 신호에 대해 정확한 SNR 추정이 가능하다.

ABSTRACT

In this paper we suggest a new algorithm for determination of signal-to-noise ratio (SNR). SNR is a quantitative measure widely used in science and engineering. Generally, methods for determination of SNR are based on using of experimentally defined power of noise level, or some conditional noise criterion which can be specified for signal processing. In the present work we describe method for determination of SNR of chaotic and stochastic signals at unknown power levels of signal and noise. For this aim we use information as difference between unconditional and conditional entropy. Our theoretical results are confirmed by results of analysis of signals which can be described by nonlinear maps and presented as overlapping of harmonic and stochastic signals.

연구 동기 및 목표

• 복잡한 시스템에서 신호 및 잡음 전력 수준이 알려지지 않았거나 측정되지 않을 경우 SNR 추정 문제를 해결하기 위해.
• 비선형 및 확률적 신호에 적용 가능한 강력하고 모델에 종속되지 않는 SNR 결정 방법을 개발하기 위해.
• 정보 엔트로피 원리를 활용하여 소음 환경에서의 SNR 정량화를 위한 이론적 및 실험적 프레임워크를 구축하기 위해.
• 비선형 맵과 겹치는 조화파-확률적 파형으로 생성된 신호에 대해 방법을 검증하기 위해.

제안 방법

• 방법은 관측된 신호의 무조건적 엔트로피와 조건부 엔트로피의 차이에 기반하여 SNR를 계산한다.
• 명시적인 스펙트럼 밀도 추정이 필요 없이 통계적 의존성을 추출하기 위해 정보 이론적 측정을 사용한다.
• 비선형 맵, 예를 들어 로지스틱 맵에서 생성된 시계열에 대해 적용하여 혼돈적이고 확률적인 신호 행동을 시뮬레이션한다.
• 다양한 조건부 설정 하에서 엔트로피 변화를 분석함으로써 겹치는 신호를 다룬다.
• 이론적 유도는 알려진 통계적 특성을 가진 합성 신호를 사용한 수치 시뮬레이션으로 뒷받침된다.
• 신호 성분의 정규성 또는 정상성을 가정하지 않고 엔트로피 차이에서 SNR를 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 신호 또는 잡음 전력 수준에 대한 사전 지식 없이도 SNR를 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ2 비선형 및 확률적 시스템에서 정보 엔트로피 분석은 전통적인 SNR 추정 방식과 어떻게 비교되는가?
• RQ3 겹치는 조화파-확률적 신호에서 엔트로피 차이와 SNR 간의 관계는 무엇인가?
• RQ4 제안된 방법은 낮은 신호 대 잡음비를 가진 혼돈적 시계열에서 SNR를 신뢰성 있게 추정할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 전력 측정을 명시적으로 필요로 하지 않고 엔트로피 차이만을 사용하여 SNR를 성공적으로 추정한다.
• 비선형 맵에서 생성된 신호, 특히 혼돈 영역에서도 SNR 추정에 높은 정확도를 보였다.
• 수치적 결과는 이론적 예측과 엔트로피 기반 SNR 값 간의 일致성을 확인했다.
• 이 방법은 조화파 및 확률적 성분이 겹치는 경우에도 효과적으로 작동하며 다양한 신호 유형에 걸쳐 강건성을 유지했다.