최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 사전 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 임펄시브 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 송신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권1호
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pp.23-38
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2004
We proposed the infinity control principle to evaluate the Biological function. The H infinity control was applied to the Sodium (Na) ion selective gating channel on the excitable cellular membrane of the neural system. The channel opening, closing and inactivation processes were expressed by movements of three gates and one inactivation blocking particle in the channel pore. The rate constants of the channel state transition were set to be voltage dependent. The temporal changes in amounts per unit membrane area of the channel states were expressed by means of eight differential equations. The biochemical mimetic used to complete the Na ion selective channel was regarded as noise. The control inputs for ejecting the blocking particle with plugging in the channel pore were set for the active transition from inactivated states to a closed or open state. By applying the H infinity control, we computed temporal changes in the channel states, observers, control inputs and the worst case noises. The present paper will be available for evaluating the noise filtering function of the biological signal transmission system.
In this paper, we propose a number of blind equalization approaches for time-varying andmulti-path channels. The approaches employ cost reference particle filter (CRPF) as the symbol estimator, and additionally employ either least mean squares algorithm, recursive least squares algorithm, or $H{\infty}$ filter (HF) as a channel estimator such that they are jointly employed for the strategy of "Rao-Blackwellization," or equally called "mixture filtering." The novel feature of the proposed approaches is that the blind equalization is performed based on direct channel estimation with unknown noise statistics of the received signals and channel state system while the channel is not directly estimated in the conventional method, and the noise information if known in similar Kalman mixture filtering approach. Simulation results show that the proposed approaches estimate the transmitted symbols and time-varying channel very effectively, and outperform the previously proposed approach which requires the noise information in its application.
이 논문에서는 채널 오류에 강한 영상 전송 시스템을 설계하기 위하여 정보원 부호와 오류 정정 부호(error correcting code : ECC )를 결합시키는 부호화 기법을 제안한다. 정보원과 채널을 동시에 고려하는 부호화기법중의 하나는 채널 최적 양자화기(channel optimized quantizer :COQ)인데 이것은 양자화에 의한 잡음과 채널 비트 오류에 의한 잡음을 동시에 최소화시킨다. 이 논문은 COQ와 ECC를 결합하여 개선된 전송 시스템을 설계하는 문제를 다룬다. 특히 n비트의 COQ와 (n-1)/n의 길쌈 부호가 결합된 n-1 비트의 COQ의 성능을 계산하여, 이 결과로부터 할당 비트수와 채널 비트 오류율에 따라 ECC를 선택할 것인지 아닌지를 결정한다. 그리고, 이 결과를 DCT를 이용한 영상 전송 시스템에 적용하고 그 성능을 계산한다.
OFDM 시스템에서의 채널 추정은 주로 주파수 영역에서 수신단에 알려진 파일럿 신호를 이용하여 이루어진다. 이러한 채널 추정은 크게 LS 기법과 MMSE 기법으로 나누어지는데 LS 기법은 MMSE 기법보다 복잡도가 낮아서 구현이 간단하다는 장점이 있지만 잡음의 효과를 고려하지 않기 때문에 MMSE 기법보다 추정 성능이 다소 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 LS 기법의 단점을 극복하기 위하여 시간영역으로 변환된 채널 계수에 최적의 문턱값(Threshold)을 적용하여 잡음을 제거함으로써 채널 추정의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 문턱값은 주파수영역에서 추정된 채널 계수의 웨이브렛 변환을 통하여 얻어진 표준편차에 의해 결정된다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 기존 LS 기법보다 모든 SNR에서 채널 추정 성능이 우수함을 보인다.
This paper presents a fourth-order cumulants based iterative algorithm for blind channel equalization. It is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum phase characteristic of the channel. In this approach, the transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel outputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple reordering and scaling. Both a closed-form and a stochastic version of the proposed algorithm are tested with three-ray multi-path channels in simulation studies, and their performances are compared with a method based on conventional second-order cumulants. Relatively good results are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.
Speech enhancement aims to improve speech quality by removing background noise from noisy speech. Independent vector analysis is a type of frequency-domain independent component analysis method that is known to be free from the frequency bin permutation problem in the process of blind source separation from multi-channel inputs. This paper proposed a new method of microphone array based speech enhancement that combines independent vector analysis and beamforming techniques. Independent vector analysis is used to separate speech and noise components from multi-channel noisy speech, and delay-sum beamforming is used to determine the enhanced speech among the separated signals. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments for computer simulated multi-channel noisy speech with various signal-to-noise ratios were carried out, and both PESQ and output signal-to-noise ratio were obtained as objective speech quality measures. Experimental results have shown that the proposed method is superior to the conventional microphone array based noise removal approach like GSC beamforming in the speech enhancement.
본 논문에서는 음성존재확률을 활용한 2채널 입력신호 상관행렬의 행렬식 기반 잡음제거 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 음성존재확률을 이용해 기존의 행렬식 기반 2채널 잡음제거 기법의 위너 필터 이득을 음성과 잡음구간에 따라 적응적으로 조절함으로써 잡음제거 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 제안한 기법은 잡음 종류, 반향 조건, 신호대잡음비, 잡음원의 개수와 방향이 다양한 모의 환경에서 객관적 평가 방법을 통해 평가되었다. 실험 결과는 대부분의 실험환경에서 행렬식 기반의 기법들이 위상차를 기반으로 한 기법들보다 성능이 우수했고 특히 제안한 음성존재확률을 이용한 행렬식 기반 잡음제거기법이 음성 신호 왜곡을 최소화하면서 가장 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.
본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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