This paper presents a novel user selection method based on the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), which is approximated using limited feedback data at the base stations (BSs) of multiple user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. In the proposed system, the codebook vector index, the quantization error obtained from the correlation between the measured channel and the codebook vector, and the measured value of the largest singular value are fed back from each user to the BS. The proposed method not only generates precoding vectors that are orthogonal to the precoding vectors of the previously selected users and are highly correlated with the codebook vector of each user but also adopts the quantization error in approximating the SINR, which eventually provides a significantly more accurate SINR than the conventional SINR-based user selection techniques. Computer simulations show that the proposed method enhances the sum rate of the conventional SINR-based methods by at least 2.4 (2.62) bps/Hz when the number of transmit antennas and number of receive antennas per user terminal is 4 and 1(2), respectively, with 100 candidate users and an SNR of 30 dB.
음성 인식을 위한 전처리기로 주변 잡음을 제거해 주는 음성향상 기법이 강조되고 있다. 다양한 음성향상 기법들 중 코드북 기반 음성향상 기법은 nonstationary 잡음 환경에서도 효율적으로 동작한다. 하지만, 기존 코드북 기반 음성향상 기법에서는 입력 신호와 음성 및 잡음 코드벡터 간에 미스매치가 발생하여 부정확한 게인이 추정되는 문제가 있다. 본 논문에서는 부정확한 게인을 보상하기 위해 long-term 잡음 추정 알고리즘을 사용하여 매 프레임 별로 신호 대 잡음비기반의 Normalized Weighting Factor (NWF)를 구하고, 이것을 기존 게인에 보상하는 방식을 제안한다. 제안된 코드북 기반 음성향상 기법은 기존 코드북 기반 음성향상 기법에 비해 향상된 성능을 보였다.
LTE 하향링크 시스템에서 새로운 동 이득 전송 코드북 인덱스 탐색기법을 제안한다. 제안하는 탐색기법은 QEGT 코드북을 Q 개의 인덱스들로 구성된 M 개의 그룹으로 분할한 후, 선택된 최적의 그룹 내 인덱스들 중에서 최적의 인덱스를 결정하는 것으로 기존 탐색기법에 비해 인덱스 결정을 위한 전체 계산량이 감소하면서 링크레벨 성능은 유지가 되는 장점이 있다. TI사(社)의 TMS320C6713 DSP보드를 이용한 인덱스 탐색 알고리즘의 구현을 통해 송신 안테나 수가 4인 경우 최적의 피드백 인덱스 결정을 위한 전체 clock-cycle 수가 기존보다 약 25%로 감소됨을 확인한다.
본 논문에서는 동영상 압축의 핵심 기술인 움직임 벡터 추정에 있어서 신경 회로망을 이용한 벡터 양자화에 의해 탐색 영역을 예측하는 방법을 제안한다. 훈련영상을 입력으로 하여 전역 탐색법 등에 의하여 구해진 움직임 벡터를 이용하여 움직임 벡터 코드 북을 생성하고 이를 예측 탐색 점으로 이용한다. 움직임 벡터 코드 북을 생성하기 위해서 병렬 처리 특성과 다양한 학습 알고리즘을 갖는 신경 회로망을 이용하였다. 제안된 방법은 움직임 벡터들의 높은 공간적 상관성을 이용하게 되고 결과적으로 적은 탐색 점으로 움직임 벡터를 추정할 수 있으므로 계산량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 움직임 벡터를 표현하기 위해 소요되는 비트 수도 크게 줄일 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 고속 블록 매칭 알고리즘보다 우수함을 보였다.
이 논문은 양자화 오류와 채널왜곡을 고려한 양극왜곡을 최소화시키기 위해 변조신호의 좌표와 소스 인코더를 동시에 최적화하는 방법을 제안한다. 제안된 최적화 과정은 먼저 주어진 변조 신호에 대해서, VQ 부호책을 최적화한다. 그리고 나서 앞 단계에서 얻어진 VQ 부호책에 대해, 변조 신호를 최적화한다. 이 두 과정들은 국소 최적점에 도달할 때까지 반복 시행된다. 또한 본 논문에서는 코드 벡터와 변조 신호들간의 대응 관계를 효율적으로 설정함으로써 전체 시스템의 성능이 개선됨을 보인다. 컴퓨터 실험을 통하여 제안된 시스템이 잡음 없는 채널에서 설계된 VQ 부호책과 기존의 직교 진폭 변조(QAM) 신호를 기반으로 하는 종래의 시스템보다 우수한 성능을 갖음을 보여준다.
본 논문은 다중 사용자 MIMO 시스템에서 사용자 선택을 위해 필요한 precoding matrix index (PMI)/channel quality indication (CQI)의 보고 방식에 따른 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 셀 내의 단말의 수, 선택되는 사용자의 수, 그리고 코드북(codebook)의 크기가 Best Companion Grouping (BCG)방식 스케쥴링의 성능에 복잡하게 영향을 미치는 것을 확인한다. 이에 따라 셀 내의 사용자 수와 코드북의 크기에 따라 동시에 스케쥴링 되는 사용자들의 그룹이 형성될 수 있는 확률이 달라지는 것을 확인할 수 있으며, 피드백 오버헤드가 주어졌을 때 이에 따라 피드백하는 PMI의 수와 사용하는 코드북의 크기를 적응적으로 선택함으로써 시스템의 평균 수율 성능을 최적화할 수 있음을 보였다.
LTE-Advanced 시스템은 하향링크에서 1Gbps 상향링크에서 500Mbps 데이터 송신율을 목표로 한다. 이는 100MHz 이상의 스펙트럼 할당과 상향링크에서의 진보한 MIMO 안테나 기법에 의해 이루어진다. 본 논문은 LTE-A에서 정의하는 SC-FDMA 시스템 모델에서 LTE 하향링크의 코드북, SVD 코드북, EGT 코드북을 포함하는 상향링크 선부호화 기법을 분석한다. 마지막으로 SC-FDMA 기법에서도 발생하는 PAPR을 컴퓨터 시뮬레이션으로 분석하여, 비선형 전력 증폭기를 송신부에 고려한 채널 모델에서 동 이득 전송 기법이 다른 선 부호화 기법보다 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 음성 채널을 통해 데이터를 전송하기 위한 데이터 모뎀의 코드북 설계 방법에 대해 기술하였다. 제안한 코드북 설계 방법은 minimax 최적화 기법을 이용하여 탐색 공간에 분포하는 심볼들 중 최대 중첩을 갖는 심볼들의 중첩을 최소화하도록 하는 방법이다. 제안한 방법에 따라 설계된 코드북을 적용한 데이터 전송 시스템을 제시하였으며, 모의 실험과 실제 이동통신망 적용 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 Wavelet/VQ 코딩 기법에 효율적인 두 가지의 고속 VQ 코드북 탐색 알고리즘을 제안한다. 웨이브렛 계수 블록 내에서 코드북의 코드워드들의 원소, 즉 웨이브렛 계수가 큰 값을 가질 확률이 적다. 이러한 특성을 코드북 탐색에 이용하기 위하여 각 서브밴드에서 코드워드의 에너지 크기로 재정렬된 인덱스 테이블을 이용한다. 코드북 탐색 시 인덱스 테이블을 이용하여 코드워드의 큰 계수 값과 그에 대응하는 입력벡터의 원소를 먼저 비교함으로써 PDE의 탈출 조건을 조기에 만족하게 되어 탐색 시간이 줄어들게 된다.
배경잡음에 강인한 음성인식을 위한 전처리기로써 음성향상 기법이 요구되고 있다. 코드북 기반의 음성향상 기법은 기존 잡음 추정 알고리즘들과 비교하여 nonstationary 배경잡음 환경에 강인하다는 장점이 있다. 하지만 코드북 정보에 의존적이기 때문에 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 사용할 경우 성능이 급격히 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습된 음성과 잡음 코드벡터를 조합하는 과정에서 입력신호와 상관성이 떨어지는 코드벡터의 조합을 제거함으로써, Log-Spectral Distortion (LSD)과 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 관점에서 기존 코드북 기반 알고리즘의 성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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