Recently, a variety of reduced complexity soft-in soft-output detection algorithms have been introduced for iterative detection and decoding (IDD) systems. However, it is still challenging to implement soft-in soft-output detectors for MIMO systems due to heavy burden in computational complexity. In this paper, we propose a soft detection algorithm for MIMO systems which performs close to the full dimensional joint detection, yet offers significant complexity reduction over the existing detectors. The proposed algorithm, referred to as soft-input soft-output successive group (SSG) detector, detects a subset of symbols (called a symbol group) successively using a deliberately designed preprocessing to suppress the inter-group interference. In fact, the proposed preprocessor mitigates the effect of the interfering symbol groups successively using a priori information of the undetected groups and a posteriori information of the detected groups. Simulation results on realistic MIMO systems demonstrate that the proposed SSG detector achieves considerable complexity reduction over the conventional approaches with negligible performance loss.
Face detection plays an important role in face recognition, video surveillance, and human computer interface. In this paper, we present a face detection system using eye detection with progressive thresholding from a digital camera. The face candidate is detected by using skin color segmentation in the YCbCr color space. The face candidates are verified by detecting the eyes that is located by iterative thresholding and correlation coefficients. Preprocessing includes histogram equalization, log transformation, and gray-scale morphology for the emphasized eyes image. The distance of the eye candidate points generated by the progressive increasing threshold value is employed to extract the facial region. The process of the face detection is repeated by using the increasing threshold value. Experimental results show that more enhanced face detection in real time.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.235-240
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2009
This paper combines various detection techniques and analyzes their performances in detecting the transmission information of the D-STTD scheme that uses, in parallel, the STTD scheme known as the Alamouti code. The D-STTD scheme adopts one of the STTD schemes for transmission to acquire diverse effects and uses another form of STTD for multiplexing effects. Due to the multiplexing effect that transmits different data, it is difficult to apply D-STTD to the conventional STTD combining technique. This paper combines the D-STTD system with linear algorithm, SIC algorithm and OSIC algorithm known as multiplexing detection scheme based on MMSE scheme. And we propose the detection scheme of the D-STTD using MAP algorithm and analyze the performance of each system. The simulation results showed that the detector using iterative algorithm has better performance than Linear MMSE Detector. Especially, we can show that the detector using MAP algorithm outperforms conventional detector.
본 논문에서는 LDPC 부호화된 멀티유저 상향링크 massive-MIMO 시스템에서, 연판정 MRC 검출기와 LDPC 복호기를 이용한 반복적 검출 및 복호 수신기를 제안한다. 우선 MRC 검출기에 대해 연판정 기법을 제안하고, 검출기와 LDPC 복호기간 정보 교환 관계를 유도한다. 제안된 반복적인 검출 및 복호 과정을 통해 성능이 향상될 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인한다.
본 논문에서는 홀로그래픽 저장장치를 위한 2차원 검출기인 2차원 SOVA와 반복 검출 2차원 SOVA의 검출 성능을 비교하였다. 홀로그래픽 저장장치는 2차원 인접심볼간 간섭이 있는 채널을 가지고 있어서 2차원 검출기를 사용하여야 검출 성능이 좋다. 2차원 SOVA와 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 인접심볼간 간섭이 있는 채널에서 잘 동작하는 검출기이다. 이 두가지 검출기를 분석하고 성능을 비교해 보았다. 2차원 SOVA는 1차원 검출기에 비해 약 2 dB의 성능이득이 있었고, 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 SOVA에 비해 약 1 dB 정도의 성능 이득이 있었다. 반대로, 반복 검출 2차원 SOVA는 2차원 SOVA에 비해 약 2배 정도 복잡도가 늘어나며, 2차원 SOVA도 1차원 검출기에 비해 약 2배 정도 복잡도가 늘어난다.
Finding a planar surface on 3D space is very important for efficient and safe operation of a mobile robot. In this paper, we propose a method using a plane detection cell (PDC) and iterative randomized Hough transform (IRHT) for finding the planar region from a 3D range image. First, the local planar region is detected by a PDC from the target area of the range image. Each plane is then segmented by analyzing the accumulated peaks from voting the local direction and position information of the local PDC in Hough space to reduce effect of noises and outliers and improve the efficiency of the HT. When segmenting each plane region, the IRHT repeatedly decreases the size of the planar region used for voting in the Hough parameter space in order to reduce the effect of noise and solve the local maxima problem in the parameter space. In general, range images have many planes of different normal directions. Hence, we first detected the largest plane region and then the remained region is again processed. Through this procedure, we can segment all planar regions of interest in the range image.
본 논문에서는 연판정 간섭 소거 최소 자승-오류(soft interference cancellation and minimum mean squared-error; SIC-MMSE) 방법을 이용한 새로운 에너지 효율적 다중안테나(multi-input multi-output; MIMO) 검출 기법을 소개한다. SIC-MMSE 방법의 가장 큰 계산 복잡도는 복소 행렬에 대하여 안테나 개수 만큼의 여러 번 역행렬 계산을 해야 하는데 있다. 본 논문에서는 행렬에 대한 테일러 시리즈 확장(Taylor series expansion) 기법을 이용하여 안테나 개수에 상관없이 단 한번의 역행렬 계산만을 필요로 하는 방법을 제안하며, 이와 같은 방법을 이용하여 계산의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법의 복잡도 감소 효과는 안테나 개수가 증가함에 따라 더 크게 나타난다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 기법이 기존의 SIC-MMSE 기법에 비하여 더 적은 복잡도로 거의 동일한 성능을 도출할 수 있음을 알 수 있다.
In this paper, an iterative multiple symbol differential detection for turbo coded differential unitary space-time modulation using a posteriori probability (APP) demodulator is investigated. Two approaches of different complexity based on linear prediction are presented to utilize the temporal correlation of fading for the APP demodulator. The first approach intends to take account of all possible previous symbols for linear prediction, thus requiring an increase of the number of trellis states of the APP demodulator. In contrast, the second approach applies Viterbi algorithm to assist the APP demodulator in estimating the previous symbols, hence allowing much reduced decoding complexity. These two approaches are found to provide a trade-off between performance and complexity. It is shown through simulation that both approaches can offer significant BER performance improvement over the conventional differential detection under both correlated slow and fast Rayleigh flat-fading channels. In addition, when comparing the first approach to a modified bit-interleaved turbo coded differential space-time modulation counterpart of comparable decoding complexity, the proposed decoding structure can offer performance gain over 3 dB at BER of $10^{-5}$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1131-1143
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2016
Differential detection schemes do not require any channel estimation, which can be employed under user mobility with low computational complexity. In this work, a soft-input soft-output (SISO) differential detection algorithm is proposed for amplify-and-forward (AF) over time-varying relaying channels based cooperative communications system. Furthermore, maximum-likelihood (ML) detector for M-ary differential Phase-shift keying (DPSK) is derived to calculate a posteriori probabilities (APP) of information bits. In addition, when the SISO is exploited in conjunction with channel decoding, iterative detection and decoding approach by exchanging extrinsic information with outer code is obtained. Finally, simulation results show that the proposed non-coherent approach improves detection performance significantly. In particular, the system can obtain greater performance gain under fast-fading channels.
In this work, we evaluated the performance of soft iterative decoder with soft block decoder in optical storage system. Because optical storage system requires run- length limited code in general, adaptation of the soft decoders such as turbo code or LDPC(low density parity check code) is difficult without soft block decoders. The performance of the overall optical detection system is evaluated and the simplified channel detection is also proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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