• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.410-421
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• 2019

Distributed compressed sensing (DCS) states that we can recover the sparse signals from very few linear measurements. Various studies about DCS have been carried out recently. In many practical applications, there is no prior information except for standard sparsity on signals. The typical example is the sparse signals have block-sparse structures whose non-zero coefficients occurring in clusters, while the cluster pattern is usually unavailable as the prior information. To discuss this issue, a new algorithm, called backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit for block distributed compressed sensing (DCSBBAOMP), is proposed. In contrast to existing block methods which consider the single-channel signal reconstruction, the DCSBBAOMP resorts to the multi-channel signals reconstruction. Moreover, this algorithm is an iterative approach, which consists of forward selection and backward removal stages in each iteration. An advantage of this method is that perfect reconstruction performance can be achieved without prior information on the block-sparsity structure. Numerical experiments are provided to illustrate the desirable performance of the proposed method.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권2호
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• pp.360-369
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• 2017

In this paper, a new iterative algorithm for reconstructing block sparse signals, called block backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit (BBAOMP) method, is proposed. Compared with existing methods, the BBAOMP method can bring some flexibility between computational complexity and reconstruction property by using the backtracking step. Another outstanding advantage of BBAOMP algorithm is that it can be done without another information of signal sparsity. Several experiments illustrate that the BBAOMP algorithm occupies certain superiority in terms of probability of exact reconstruction and running time.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.89-95
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• 2015

무선 헬스케어 서비스에서 생체신호 모니터링 시스템의 전력소모를 효과적으로 감소시킬 수 있는 압축센싱 기법을 다양한 생체신호에 적용하여 압축률을 비교하였다. 압축센싱 기법을 이용하여 일반적인 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축과 복원을 수행하였고, 이를 통해 복원된 신호와 원신호를 비교함으로써, 압축센싱의 유효성을 판단하였다. 유사랜덤 행렬을 사용하여 실제 생체신호를 압축하였으며, 압축된 신호는 Block Sparse Bayesian Learning(BSBL) 알고리즘을 사용하여 복원하였다. 가장 산제된 특성을 가지는 근전도 신호의 최대 압축률이 10배로 확인되어 가장 높았으며, 심전도 신호의 최대 압축률은 5배였다. 가장 산제된 특성이 작은 뇌전도 신호의 최대 압축률은 4배였다. 연구된 심전도, 근전도, 뇌전도 신호의 압축률은 향후 압축센싱을 적용한 무선 생체신호 모니터링 회로 및 시스템 개발시 유용한 기초자료로 활용될 수 있다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제16권4호
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• pp.436-442
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• 2016

An electroencephalogram (EEG)-connectome processor to monitor and diagnose mental health is proposed. From 19-channel EEG signals, the proposed processor determines whether the mental state is healthy or unhealthy by extracting significant features from EEG signals and classifying them. Connectome approach is adopted for the best diagnosis accuracy, and synchronization likelihood (SL) is chosen as the connectome feature. Before computing SL, reconstruction optimizer (ReOpt) block compensates some parameters, resulting in improved accuracy. During SL calculation, a sparse matrix inscription (SMI) scheme is proposed to reduce the memory size to 1/24. From the calculated SL information, a small world feature extractor (SWFE) reduces the memory size to 1/29. Finally, using SLs or small word features, radial basis function (RBF) kernel-based support vector machine (SVM) diagnoses user's mental health condition. For RBF kernels, look-up-tables (LUTs) are used to replace the floating-point operations, decreasing the required operation by 54%. Consequently, The EEG-connectome processor improves the diagnosis accuracy from 89% to 95% in Alzheimer's disease case. The proposed processor occupies $3.8mm^2$ and consumes 1.71 mW with $0.18{\mu}m$ CMOS technology.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권7호
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• pp.132-142
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• 2006

본 논문에서는 단거리 개인 네트워킹을 위한 고속 전송률 UWB 시공간 부호화 OFDM 시스템을 제시한다. 본 시스템은 UWB 펄스를 토대로 하는 혼성 OFDM 신호와 함께 복소 시공간 부호화 선호를 송신한다. 송신 신호는 적절히 설계된 주파수 집합으로부터 선별된 주파수에 의해 변조된 희소 펄스열이다. 부수적으로 WL(widely linear) 수신 여파기와 시간 주파수 공간 전송은 단순한 병렬 선형 검파기를 이용하여 설계한다. 또한, 전파 시스템에서 깊은 페이딩을 극복하기 위해 시공간 블록 부호와 결합한 빔성형을 간략히 고찰한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권12호
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• pp.746-755
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• 2014

압축센싱은 신호의 성긴 (Sparse) 성질을 활용하여 Nyquist 표본화율 보다 낮은 측정 율만으로도 신호의 완벽 복원이 가능하다는 측면에서 새로운 샘플링 기술로 주목 받고 있다. 블록기반의 압축센싱 기술을 사용하여 영상을 샘플링 하는 경우, 측정신호 영역에서도 공간 영역의 유사도가 보존되므로, 본 논문에서는 블록기반 압축센싱 기술을 사용하여 획득한 자연영상의 측정 신호에 대한 새로운 부호화 기술을 제안한다. 측정신호 간 유사성을 제거하기 위해 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 적용한 후, 각 DWT 계수에 적절한 양자화를 수행한다. 이를 통해, 측정 신호 내의 중복성을 제거하고, 측정 신호의 비트 율 또한 절약할 수 있었다. 실험 결과, 기존의 블록기반 평활 Projected Landweber 알고리즘에 스칼라 양자화를 적용한 방법, DPCM 방법을 적용한 방법, 그리고 Multihypothesis 기반 블록기반 평활알고리즘에 DPCM을 적용한 방법과 비교할 때, 제안방법의 PSNR이 각각 최대 4dB, 0.9dB, 그리고 2.5dB 더 높은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권5호
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• pp.258-270
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• 2014

본 논문에서는 다중 사용자 간 시간 동기 오차에 강인한 상향링크 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 두 기법, 즉, ZCZ (Zero Correlation Zone) 코드 시간축 확산 OFDMA 기법과 시간동기오차에 강한 SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Mmultiple Access)기법의 채널용량을 비교한다. 보다 현실적인 성능을 비교하기 위해 사용자 간 시간 동기 오차 뿐 아니라 상향링크 OFDMA 신호 생성의 가장 큰 이슈인 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)에 의한 신호의 왜곡효과도 함께 고려한다. 사용자 간 시간 동기 오차에 의한 간섭이 존재하는 환경에서는 전력제어에 의해 증폭된 사용자들의 신호가 다른 사용자들의 신호에 큰 간섭으로 작용할 수 있다. 한편, 거리를 고려하여 증폭된 신호가 단말의 증폭기의 선형 증폭구간을 벗어나게 되면 신호의 왜곡이 발생하여 최종 성능의 저하를 발생시킬 수도 있다. 따라서, 기지국과 사용자 간의 거리만을 고려한 전력제어 방식이 아니라 최대 채널용량 성능을 갖게 하는 사용자 송신 전력 조합을 실험을 통해 찾는다. 즉, 사용자 단말의 전력 제한 수치와 사용자 시간 동기 오차의 최대범위 및 $E_b/N_0$ 등의 다양한 조합들에 대해 최대 채널용량 성능을 갖게 하는 송신전력 보정 계수(ASF: Adaptive Scaling Factor)을 실험을 통해 찾는다. 먼저, 송신전력 보정계수를 적용한 경우 두 상향링크 OFDMA 방식의 채널용량은 단순히 거리만을 고려한 전력제어 방식을 적용한 경우 즉, 송신전력 보정 계수=1인 경우에 비해 얼마나 높은 채널용량 성능을 가지는지 분석한다. 두 상향링크 OFDMA 방식의 채널용량 성능을 비교하면, 송신출력이 상대적으로 낮아도 되는 높은 $E_b/N_0$ 환경에서는 시간 동기 오차에 보다 강인한 특성을 가진 ZCZ 코드 시간축 확산 OFDMA 기법의 채널용량 성능이 좋고, 반대로 상대적으로 높은 송신출력을 요구하는 낮은 $E_b/N_0$ 환경에서는 낮은 PAPR 특성을 갖는 시간동기오차에 강한 SC-FDMA 기법의 채널용량 성능이 보다 우수함을 다양한 실험을 통해 보인다.