In this paper, a new decoding scheme is proposed to improve the error correcting performance of low-density parity-check (LDPC) codes in high signal-to-noise ratio (SNR) region by using post-processing. It behaves as follows: First, a conventional LDPC decoding is applied to received LDPC codewords one by one. Then, we count the number of word errors in a predetermined number of decoded codewords. If there is no word error, nothing needs to be done and we can move to the next group of codewords with no delay. Otherwise, we perform a proper post-processing which produces a new soft-valued codeword (this will be fully explained in the main body of this paper) and then apply the conventional LDPC decoding to it again to recover the unsuccessfully decoded codewords. For the proposed decoding scheme, we adopt a simple product code structure which contains LDPC codes and simple algebraic codes as its horizontal and vertical codes, respectively. The decoding capability of the proposed decoding scheme is defined and analyzed using the parity-check matrices of vertical codes and, especially, the combined-decodability is derived for the case of single parity-check (SPC) codes and Hamming codes used as vertical codes. It is also shown that the proposed decoding scheme achieves much better error correcting capability in high SNR region with little additional decoding complexity, compared with the conventional LDPC decoding scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.4
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pp.1248-1266
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2012
This paper presents a multilevel reversible data hiding method based on histogram shifting which can recover the original image losslessly after the hidden data has been extracted from the stego-image. The method of prediction is adopted in our proposed scheme and prediction errors are produced to explore the similarity of neighboring pixels. In this article, we propose two different predictors to generate the prediction errors, where the prediction is carried out using the center prediction method and the JPEG-LS median edge predictor (MED) to exploit the correlation among the neighboring pixels. Instead of the original image, these prediction errors are used to hide the secret information. Moreover, we also present an improved method to search for peak and zero pairs and also talk about the analogy of the same to improve the histogram shifting method for huge embedding capacity and high peak signal-to-noise ratio (PSNR). In the one-level hiding, our method keeps image qualities larger than 53 dB and the ratio of embedding capacity has 0.43 bpp (bit per pixel). Besides, the concept with multiple layer embedding procedure is applied for obtaining high capacity, and the performance is demonstrated in the experimental results. From our experimental results and analytical reasoning, it shows that the proposed scheme has higher PSNR and high data embedding capacity than that of other reversible data hiding methods presented in the literature.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.5
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pp.822-832
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1994
DSC-HDTV image compression algorithm removes spatial, temporal, and amplitude redundancies of an image by using transform coding, motion-compensated predictive coding, and adaptive quantization, respectively. In this paper, leak processing method which is used to recover image quality quickly from scene change and transmission error and adaptive quantization using perceptual weighting factor obtained by HVS are proposed. Perceptual weighting factor is calculated by contrast sensitivity, spatio-temporal masking and frequency sensitivity. Adaptive quantization uses the perceptual weighting factor and global distortion level from buffer history state. Redundant bits according to adaptation of HVS are used for the next image coding. In the case of scene change, DFD using motion compensated predictive coding has high value, large bit rate and unstabilized buffer states since reconstructed image has large quantization noise. Thus, leak factor is set to 0 for scene change frame and leak factor to 15/16 for next frame, and global distortion level is calculated by using standard deviation. Experimental results show that image quality of the proposed method is recovered after several frames and then buffer status is stabilized.
Kim, Sang-Hun;Yoon, Tae-Ung;Lee, Young-Yoon;Han, Tae-Hee;Yoon, Seok-Ho
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.1C
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pp.131-137
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2009
Binary offset carrier (BOC) signal synchronization is one of the most important steps to recover the transmitted information in global navigation satellite systems (GNSS) including Galileo and global positioning system (GPS). Generally, BOC signal synchronization is based on the correlation between the received and locally generated BOC signals. Thus, the multiple side-peaks in BOC autocorrelation are one of the main error sources in synchronizing BOC signals. Recently, a novel correlation function with reduced side-peaks was proposed for BOC signal synchronization by Julien [8]; however, Julien's correlation function not only still has the side-peaks, but also is only applicable to sine phased BOC(n, n), where n is the ratio of the pseudo random noise (PRN) code rate to 1.023 MHz. In this paper, we propose a new correlation function for BOC signal synchronization, which does not have any side-peaks and is applicable to general types of BOC signals, sine/cosine phased BOC(kn, n), where k is the ratio of a PRN chip duration to the period of a square wave sub-carrier used in BOC modulation. In addition, an efficient correlator structure is presented for generating the proposed correlation function.
Kim, Junhan;Kim, Jinhong;Shim, Byonghyo;Hong, Jungpyo;Kim, Seongil;Hong, Wooyoung
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.38
no.5
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pp.543-548
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2019
The tonal signal caused by the machinery component of a vessel such as an engine, gearbox, and support elements, can be modeled as a sparse signal in the frequency domain. Recently, compressive sensing based techniques that recover an original signal using a small number of measurements in a short period of time, have been applied for the tonal frequency detection. These techniques, however, cannot avoid a basis mismatch error caused by the discretization of the frequency domain. In this paper, we propose a method to detect the tonal frequency with a small number of measurements in the continuous domain by using the atomic norm minimization technique. From the simulation results, we demonstrate that the proposed technique outperforms conventional methods in terms of the exact recovery ratio and mean square error.
The rise in temperature induced by global warming caused in El Nino and La Nina, and abnormally changed the temperature of seawater. Rainfall concentrates in some locations due to abnormal variations in seawater temperature, causing frequent abnormal floods. It is important to rapidly detect flooded regions to recover and prevent human and property damage caused by floods. This is possible with synthetic aperture radar. This study aims to generate a model that directly derives flood-damaged areas by using modified U-NET and TerraSAR-X images based on Multi Kernel to reduce the effect of speckle noise through various characteristic map extraction and using two images before and after flooding as input data. To that purpose, two synthetic aperture radar (SAR) images were preprocessed to generate the model's input data, which was then applied to the modified U-NET structure to train the flood detection deep learning model. Through this method, the flood area could be detected at a high level with an average F1 score value of 0.966. This result is expected to contribute to the rapid recovery of flood-stricken areas and the derivation of flood-prevention measures.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2027-2035
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2001
In this paper, we present an audio stream delivery using the AMR (Adaptive Multi-Rate) coder that was adopted by ETSI and 3GPP as a standard vocoder for next generation IMT-2000 service in which includes combined sender (FEC) and receiver reconstruction technique in the Internet. By use of the media-specific FEC scheme, the possibility to recover lost packets can be much increased due to the addition of repair data to a main data stream, by which the contents of lost packets can be recovered. The AMR codec is based on the code-excited linear predictive (CELP) coding model. So we use a frame erasure concealment for CELP-based coders. The proposed scheme is evaluated with ITU-T G.729 (CS-ACELP) coder and AMR - 12.2 kbit/s through the SNR (Signal to Noise Ratio) and the MOS (Mean Opinion Score) test. The proposed scheme provides 1.1 higher in Mean Opinion Score value and 5.61 dB higher than AMR - 12.2 kbit/s in terms of SNR in 10% packet loss, and maintains the communicab1e quality speech at frame erasure rates lop to 20%.
In this paper, we analyze the location accuracy of real-time locating systems (RTLS) in multipath environments, where the RTLS complies with an ISO/IEC 24730-2 international standard. RTLS readers should have an ability not only to recover the transmitted signal but also provide arrival timing information from the received signal. In the multipath environments, in general, the transmitted signal goes through both direct and indirect paths, and then it becomes some distorted form of the transmitted signal. Such multipath components have a critical effect on deciding the first arrival timing of the received signal. To analyze the location error of the RTLS in the multipath environments, we assume two multipath components without considering an additive white Gaussian noise. Through the simulation and real test results, we confirm that the location error does not occur when the time difference between two paths is more than 1.125Tc, but the location error of about 2.4m happens in case of less than 0.5Tc. In particular, we see that the resolvability of two different paths depends largely on the phase difference for the time difference of less than 1Tc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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