본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 파일럿 심볼을 이용하는 저복잡도 LS(Least Square) 채널 예측 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 BEM(Basis Expansion Model) 채널 모델 LS 예측 방식과 비교하여 동일한 성능에서 저장공간 및 계산량이 줄어드는 저복잡도 특성을 나타낸다.
본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 저복잡도 LS(Least Squares) 채널 예측의 성능 개선 방안을 제안한다. 저복잡도 LS 채널 예측을 위해 사용하는 CE-BEM(Complex Exponential-Basis Expansion Model) 채널 모델의 경우 채널 모델 자체의 문제점으로 인하여 채널 예측 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 우선 시간 영역 윈도우를 이용하여 데이터 심볼에 의한 ICI(Interchannel Interference)의 영향을 제거한다. LS 채널 예측 결과에서 샘플을 취하여 윈도우의 영향을 제거한 후 특성이 채널 변화의 표현에 적합한 DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequences)를 기저함수(basis function)로 하는 보간 (interpolation) 방식으로 채널 응답을 복원하여 CE-BEM의 문제점을 해결한다. 컴퓨터 모의실험을 통한 성능 확인 결과 제안된 채널 예측 방식은 기존의 방식과 비교하여 특히 고속 시변 채널에서 우수한 성능 개선 효과를 보여주며, 선택된 기저함수의 형태뿐만 아니라 기저함수의 개수의 설정이 성능을 크게 좌우하는 또 다른 요소임을 확인하였다.
본 논문은 현재 고성능 가역압축 부호화의 표준이 되는 JPEG-LS의 예측오차에 대한 확률분포를 결정하는 컨텍스트 모델링(context modelling)에서 컨텍스트 정수의 결정 방법에 관해 기술한다. 먼저, 압축률 향상을 위해 낮은 대비(low contrast)를 적용하는 전처리 과정을 도입한다. 둘째로, 낮은 복잡도(low complexity)를 위해 주목화소와 주변화소 사이의 차분을 양자화하고, 그 값 Q$_1$,Q$_2$, Q$_3$로부터 컨텍스트 정수(Q)의 결정을 위해 우선 순위를 정한 후, 3차원 가상좌표 위로의 할당을 고려한다. 또한, 제안 방법과 JPEG-LS의 near-lossless부분을 비교하여, 다양한 영상에 대하여 적용시켜 본 결과, 제안한 방법의 압축률과 손실이득이 훨씬 좋음을 보인다.
본 논문에서는 새로운 무손실 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 무손실 영상 압축(Lossless Image Compression)은 Prepress Industry, Remote Sensing, Image archival system과 같이 정확성과 정밀도를 요하는 분야에서 사용된다 무손실 영상 압축은 원 영상와 복원 영상가 완전히 일치하여 품질을 그대로 유지할 수 있으나. 압축 효율 면에서는 만족할 만한 효과를 볼 수 없다. 기존의 대표적인 무손실 영상 압축 방법으로는 CALIC과 JPEG-LS이 있다. CALIC은 높은 압축률을 나타내지만, 3-PASS의 선처리과정을 요구하여 복잡도가 높아지는 단점이 있는 반면 JPEG-LS는 압축률에서 CALIC에 못 미치지만 복잡도가 낮아 부호화/복호화 과정이 빠르며 이 분야의 표준으로 지정되어 있다. 본 논문에서 제안한 영창 적응형 무손실 영상 압축기술은 다수의 예측기를 통해 현재 화소에 가장 적절한 오차값을 예측하였다. 또한, 산술 부호화(arithmetic coding)시 다수의 심볼 확률 모델을 사용함으로써, 단일 모델을 이용하는 방식에 비해 압축 효율을 향상시켰다. 다중 모델을 이용하는 방식은 본 논문에서 제안한 방식뿐만 아니라, 다른 무손실 영상 압축방법에도 그대로 적용이 가능하다. 실험 결과, JPEG-LS보다 약 5%의 압축 효율 향상이 있었다. 또한 CALIC과는 압축효율이 같거나 근소한 우위를 나타냈다.
Vincent Vincent;Effrina Yanti Hamid;Al Kautsar Permana
ETRI Journal
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제46권3호
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pp.392-403
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2024
Even though generalized frequency division multiplexing is an alternative waveform method expected to replace the orthogonal frequency division multiplexing in the future, its implementation must alleviate channel effects. Least-squares (LS), a low-complexity channel estimation technique, could be improved by using the discrete Fourier transform (DFT) without increasing complexity. Unlike the usage of the LS method, the DFT-based method requires the receiver to know the channel impulse response (CIR) length, which is unknown. This study introduces a simple, yet effective, CIR length estimator by utilizing LS estimation. As the cyclic prefix (CP) length is commonly set to be longer than the CIR length, it is possible to search through the first samples if CP is larger than a threshold set using the remaining samples. An adaptive scale is also designed to lower the error probability of the estimation, and a simple signal-to-interference-noise ratio estimation is also proposed by utilizing a sparse preamble to support the use of the scale. A software simulation is used to show the ability of the proposed system to estimate the CIR length. Due to shorter CIR length of rural area, the performance is slightly poorer compared to urban environment. Nevertheless, satisfactory performance is shown for both environments.
This letter proposes a new near-lossless image compression method with only one line buffer cost for a digital camera with Bayer format image. For such format data, it can provide a low average compression rate (4.24bits/pixel) with high-image quality (larger than 46.37dB where the error of every pixel is less than two). The experimental results show that the near-lossless compression method has better performance than JPEG-LS (lossless) with ${\delta}$ = 2 for a Bayer format image.
본 논문에서는 최근 여러 분야에서 불확실성에 대한 예측을 위해 사용되는 Fuzzy 추론법을 OFDM(Othgonal Frequency Division Multiplexing)의 채널추정 방식에 적용함으로써 향상된 성능과 낮은 복잡도를 갖는 새로운 채널추정 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 LS(Least Square) 채널추정 이전에 Pilot을 이용하여 Fuzzy추론법에 의하여 채널의 통계적 특성을 계산하고 이에 대한 보간을 해 줌으로써 채널추정 성능을 향상시키는 방식이다. QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 적용한 시뮬레이션 결과 제안된 채널추정 방식은 MSE(Mean Square Error)가 $10^{-3}$인 지점에서 MMSE(Mimimum Mean Square Error) 채널추정 방식보다는 약 1.3 dB 정도 성능이 열화되는 것으로 나타났지만 LS 채널 추정 방식과 비교하면 약 5.5 dB 정도의 성능 이득이 있는 것으로 분석되었으며, SER(Symbol Error Rate)은 SNR(Signal to Noise Ratio)이 20 dB인 지점에서 MMSE 채널추정 방식과 제안된 채널추정방식이 각각 $10^{-1.96}$, $10^{-1.93}$ 정도로 유사한 성능을 보이는 것으로 분석되었고, LS 채널추정 방식 보다 약 $10^{-0.35}$ 정도 제안된 방식의 성능이 향상된 것으로 분석되었다.
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.
고속 이동통신 시스템의 핵심 기술인 다중입력 다중출력(MIMO; Multi-Input Multi-Output) 직교주파수분할(OFDM ; Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술은 신뢰성 있는 데이터 수신을 위하여 낮은 추정 오차와 복잡도를 가지는 효과적인 채널추정 기법을 필요로 한다. 본 논문은 MIMO-OFDM 통신시스템에서 주로 사용되어 왔던 LS(Least Square)와 같은 기존의 채널추정 방식에 비해 낮은 채널추정 오차를 가지면서, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기반의 채널추정 방식과는 유사한 추정 오차를 가지고 복잡도는 MMSE보다 월등히 낮은 채널추정 기법과 이를 위한 프리앰블(preamble) 파일럿 구조를 제안한다. 제안된 방식은 시간영역에서 LMS (Least Mean Square) 적응 알고리즘을 기반으로 채널을 추정하고, 추정된 채널벡터는 FFT(Fast Fourier Transform)를 거쳐 검파기로 보내진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 MIMO-OFDM 채널추정 방식의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 MB-OFDM 시스템에 적합한 낮은 복잡도의 채널 및 주파수 옵셋 결합 추정법을 제안한다. 제안된 기법은 적절한 랭크(rank) 수를 적용함으로써 복잡도를 낮추는 Low-rank LMMSE 채널 추정법을 이용하여 채널을 추정하고, 주파수 옵셋 추정을 위해 추정된 채별의 자기상관특성을 이용하는 간단한 구조를 추가함으로써 낮은 복잡도로 채널과 주파수 옵셋을 결합하여 추정하는 기법이다. 제안된 알고리즘을 IEEE 802.15 TG3a에서 제시한 4가지 UWB 채널 모델에서 모의 실험하여 기존의 LS 채널 추정법을 사용한 알고리즘과 성능을 분석하였고, 복잡도를 낮추기 위해 각 채널 모델 환경에 따라 적절한 수의 랭크 수를 적용하여 결과를 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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