The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6C
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pp.492-496
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2012
This paper presents a decoding technique for speech recognition using uncertainty information from feature compensation method to improve the speech recognition performance in the low SNR condition. Traditional feature compensation algorithms have difficulty in estimating clean feature parameters in adverse environment. Those algorithms focus on the point estimation of desired features. The point estimation of feature compensation method degrades speech recognition performance when incorrectly estimated features enter into the decoder of speech recognition. In this paper, we apply the uncertainty information from well-known feature compensation method, such as IMM, to the recognition engine. Applied technique shows better performance in the Aurora-2 DB.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2000.05a
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pp.367-370
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2000
Various methods of enhancing the performance of passive range sonar arrays have been discussed, triangulation, wavefront curvature method etc. But they are not appropriate to the methods because of very low SNR in underwater environment. We made appropriate sub-arrays in a linear array and applied to the beamformers such as a minimum variance with null constraints.
Speech enhancement used to improve the perceptual quality and intelligibility of noise speech has been studied as a method using a complex-valued spectrum that can improve both magnitude and phase in a method using a magnitude spectrum. In this paper, a study was conducted on how to apply attention mechanism to complex-valued spectrum-based speech enhancement systems to further improve the intelligibility and quality of noise speech. The attention is performed based on additive attention and allows the attention weight to be calculated in consideration of the complex-valued spectrum. In addition, the global average pooling was used to consider the importance of the feature map. Complex-valued spectrum-based speech enhancement was performed based on the Deep Complex U-Net (DCUNET) model, and additive attention was conducted based on the proposed method in the Attention U-Net model. The results of the experiments on noise speech in a living room environment showed that the proposed method is improved performance over the baseline model according to evaluation metrics such as Source to Distortion Ratio (SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ), and Short Time Object Intelligence (STOI), and consistently improved performance across various background noise environments and low Signal-to-Noise Ratio (SNR) conditions. Through this, the proposed speech enhancement system demonstrated its effectiveness in improving the intelligibility and quality of noisy speech.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1631-1641
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2012
A TDMA system in satellite communication has been utilized. Especially DVB-S2 was standardized and now operated in satellite broadcasting system. In this paper, we propose a TDMA frame structure appropriate for special purpose which has the good reliablilty in a poor RF environment even if frequency efficiency is decreased. TDMA frame duration is 12 seconds which is long duration in comparison with general TDMA system with several ms. Designing the frame structure, time and frequency shift in single frame duration are considered. Simulation results show that the proposed frame structure and synchronization method has robust synchronization performance when the terminal is even in low SNR as well as 25 kHz frequency offsets.
Kim, Sang-Sik;Kwak, Jae-Min;Park, Jong-Su;Choi, Jong-Chan;Lee, Yong-Surk
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.7A
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pp.702-709
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2008
This paper presents a frequency offset estimation scheme which can be used for packet based OFDM communication systems. The proposed scheme detects the failure of performing coarse frequency offset estimation and compensates the error of estimated coarse frequency offset. The preamble structure considered in this paper is based on the preamble specified in IEEE802.11a and IEEE802.11p standards. We performed simulation to compare the performance according to the different number of reference packets used to detect the failure of performing coarse frequency offset estimation. The simulation results show that the proposed scheme has better performance than the conventional scheme in the low SNR(below 2dB) environment.
Direction of arrival (DoA) estimation is a scheme of estimating the directions of targets by analyzing signals generated or reflected from the targets and is used in various fields. Artificial neural networks (ANN) is a field of machine learning that mimics the neural network of living organisms. They show good performance in pattern recognition. Although researches has been using ANNs to estimate the DoAs, there are limitationsin dealing with variations of the signal-to-noise ratio (SNR) of the target signals. In this paper, we propose a three-stage ANN algorithm for DoA estimation. The proposed algorithm can minimize the performance reduction by applying the model trained in a single SNR environment to various environments through a 'noise reduction process'. Furthermore, the scheme reduces the difficulty in learning and maintains efficiency in estimation, by employing a process of DoA shift. We compare the performance of the proposed algorithm with Cramer-Rao bound (CRB) and the performances of existing subspace-based algorithms and show that the proposed scheme exhibits better performance than other schemes in some severe environments such as low SNR environments or situations in which targets are located very close to each other.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.10
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pp.2562-2570
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1997
This paper deals with the design and performance of the adaptive equalizer using high order statistics in order to improve the transmission characteristics of multipath fading channel. The multipath propagational phenomenon occurred in digital radio transmission causes the distortion and ISI of receiving signal. These are main reasons to increase the bit error rate and degrade the performance of receivers. In this paper, the adaptive equalization algorithm using high order statistics of received signal is used instead of CMA algorithm, Bussgang and Godard which are known widely. The performance of this algorithm (residualisi, recovered constellation, calculation) is presented varing SNR. As the result of the computer simulation, equalizer algorithm using high order statistics is better than CMA in the range of low SNR, $10{\sim}20dB$. Therefore, considering the actual communication systems which use the range of $14{\sim}20$ SNR, the adaptive equalizer using high order statistics can be used in the real multipath fading environment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.8
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pp.1480-1485
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2017
A conventional max SNR scheme, which allocates uplink resources to the user with the highest gain of desired signal channel with a serving base station (BS), exhibits excellent performance in low interference environments. On the other hand, max SGIR scheme, which allocates resources by considering both the desired signal chanel gain and users' interference generating to neighboring BSs, outperforms the max SNR in high interference environments. The conventional two scheduling schemes exhibit optimal performance in different interference environments. Thus, we propose an adaptive scheduling scheme in order to overcome disadvantages of the conventional schemes. In the proposed scheme, a user is selected by max SNR and then the user's generating interference is compared with a pre-determined threshold value. If the generating interference is larger than a pre-determined threshold, then a user is re-selected by max SGIR policy. Monte-Carlo simulation results reveals that the proposed scheme outperforms the conventional schemes in various interference environments.
Park, Jaeseong;Ahn, Kyungmo;Oh, Chanyeong;Chang, Yeon S.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.6
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pp.561-568
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2020
Wave measurements using X-band radar have many advantages compared to other wave gauges including wave-rider buoy, P-u-v gauge and Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP), etc.. For example, radar system has no risk of loss/damage in bad weather conditions, low maintenance cost, and provides spatial distribution of waves from deep to shallow water. This paper presents new methods for estimating significant wave heights of X-band marine radar images using Artificial Neural Network (ANN). We compared the time series of estimated significant wave heights (Hs) using various estimation methods, such as signal-to-noise ratio (${\sqrt{SNR}}$), both and ${\sqrt{SNR}}$ the peak period (TP), and ANN with 3 parameters (${\sqrt{SNR}}$, TP, and Rval > k). The estimated significant wave heights of the X-band images were compared with wave measurement using ADCP(AWC: Acoustic Wave and Current Profiler) at Hujeong Beach, Uljin, Korea. Estimation of Hs using ANN with 3 parameters (${\sqrt{SNR}}$, TP, and Rval > k) yields best result.
A new low-complexity differential detection technique, fractional multi-bit differential detection (FMDD), is proposed in order to improve the performance of continuous phase modulation (CPM) signals such as Gaussian minimum shift keying (GMSK) and Gaussian frequency shift keying (GFSK). In comparison to conventional one-bit differential detected (1DD) GFSK, the FMDD-employed GFSK provides a signal-to-noise ratio advantage of up to 1.8 dB in an AWGN channel. Thus, the bit-error rate performance of the proposed FMDD is brought close to that of an ideal coherent detection while avoiding the implementation complexity associated with the carrier recovery. In the adjacent channel interference environment, FMDD achieves an even larger SNR advantage compared to 1DD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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