이 논문에서는 주파수 선택적 시변 채널환경에서 시분할 듀플렉싱(TDD) 기반의 적응 직교 주파수 분할 다중 접속 시스템(OFDM)에 적합한 최적의 부대역-프레임 크기와 모드 변환점 결정 기법을 제안하고 이를 분석하였다. 목표 BER을 만족시키면서, 주파수 선택성과 사용자의 이동성과 모드 변환 정보에 의한 시그널링 오버헤드를 고려한 스펙트럼 효율을 최대화하는 관점에서 최적화된 모드 변환점 및 이에 따른 부대역과 프레임 크기를 구하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 부대역-프레임 크기가 고정값으로 주어진 상황에서, 목표 BER을 만족하면서 스펙트럼 효율이 최대화되는 모드 변환점을 찾은 후에, 다음으로 여러 후보군 중에서 스펙트럼 효율을 최대화시키는 부대역-프레임 크기가 결정될 수 있도록 하였다. 모의 실험 결과를 통해서 제안한 방식이 스펙트럼 효율과 BER 관점에서 기존의 방식보다 성능이 뛰어남을 보여준다.
In this paper, we propose a temporal adaptive tranform 3D SBC coder with motion compensation, exploiting redundancy in the temporal domain. We propose a temporal adaptivity measure, by which the R-D optimal temporal transform can be chaosen. The base temporal subband frame is coded using H.261-like MC-DCT coder, while the higher temporal subband frames are coded using the 2D adaptive wavelet packet bases, considering the various energy distribution which results from the temporal variation. In encoding the subbands, we employ adaptive scanning methods, uniform step-size quantization with VLC, and coded/not-coded flag reduction technique using the quadtree structure. From the simulation results, the proposed adaptive 3D subband coder shows about 0.29~3.14 dB gain over the H.261 and the fixed 3D subband coder techniques.
단일 사용자 OFDM/TDD 시스템에서 스펙트럼 효율을 최대화하는 부 대역과 자원 할당 주기결정 방식이 이미 제안되어 있다. 그러나 그 기법은 단일 사용자에 대한 것이며, 다중 셀 다중 사용자인 경우에는 사용자마다 부 대역으로 나누는 대역의 크기가 다르고 자원 할당 주기가 다르게 될 수 있다. 또한 다중 셀 환경에서 자원 할당을 할 경우에는 다른 셀에서 오는 간섭을 예측하기 힘들기 때문에 목표 BER을 만족시키면서 자원 할당을 하기 힘들게 되는 문제점이 있을 수 있다. 이런 다중 셀 환경에서도 목표 BER을 만족시키기 위해서, 효과적으로 자원 할당을 하는 기법을 제안하고, 이를 분석하였으며, 시뮬레이션을 통해 검증, 평가하였다. 본 논문의 결과는, 향후 OFDM 기반의 차세대 셀룰러 이동통신시스템의 성능 예측 및 자원할당기술 적용 시에 활용될 것으로 생각된다.
본 논문에서는 폴리포닉 오디오 신호에 대한 정현파 모델링 방법을 제안한다. 정현화 모델링을 폴리포닉 오디오 신호에 적용하는데 있어서 가장 큰 문제점은 스펙트럼 분석을 위한 분석 윈도우의 크기를 결정할 수 없다는 것이다. 또한 고음질의 합성음을 위해서는 악기음의 특성을 결정짓는 어택이 잘 보존되어야 한다. 본 논문에서는 입력 신호를 6개의 옥타브 벤드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과시키고, 각 서브벤드 신호에 대해 서로 다른 크기의 분석 윈도우를 적용시킴으로써 폴리포닉 오디오 신호에 대한 분석 윈도우 크기 결정 문제를 해결한다. 정현파 모델링에서 발생하는 어택과 같은 천이 구간에서의 퍼짐 현상을 개선하기 위해 각 서브밴드 신호에 동적 세그맨테이션 방법을 적용하여 천이 구간 근처에서는 분석과 합성 프레임 크기를 작게 하는 방법을 사용한다. 이 방법을 통해 서브밴드 신호의 구간별 시간-주파수 특성에 따라 적절한 크기의 윈도우를 선택할 수 있다. 동적 세그멘테이션 방법으로는 기존의 방법보다 계산량과 성능 면에서 더 나은 특성을 보이는 방법을 제안한다. 여러가지 폴리포닉 오디오 신호에 대한 시뮬레이션 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 음질의 손상 없이 원래 신호를 잘 복원할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 폴리포닉 음과 같은 복잡한 스펙트럼을 갖는 오디오 신호를 정현파 성분으로 모델링하고, 이를 바탕으로 고음질의 시간축 변화된 음을 얻는 방법을 제안한다. 입력 신호는 옥타브 밴드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과하고 여기에서 나온 각 서브밴드 신호로부터 정현파 성분이 축출된다. 서브밴드 신호의 정현파 분석시 정현파 성분을 추출하는 구간의 크기를 국지적인 신호의 특성에 따라 다르게 해 주는 동적 세그멘테이션 방법을 적용한다. 이렇게 함으로써 기존 정현파 모델링에서 신호의 천이 구간에서 발생하는 퍼짐 현상을 개선하고, 시간축 변화 시에도 원래 음에 가까운 음질을 얻을 수 있다. 정현파 분석을 위한 스펙트럼 분석 도구로는 심리 음향 모델을 적용한 matching pursuit을 사용함으로써 정현파 성분의 갯수를 줄이고, matching pursuit의 반복 과정에 대한 합리적인 정지 조건을 제공할 수 있다. 정현파 성분으로 표현하기 어려운 신호의 잡음 성분은 원래 신호에서 정현파 성분으로 합성된 신호를 뺀 것으로 얻을 수 있으며, 스펙트럼 포락선 근사화 방법으로써 모델링된다. 본 논문의 알고리즘을 적용해 다양한 폴리포닉 음에 대해 실험한 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 원래 신호의 음질을 잘 복원할 수 있고, 시간축 변화율이 큰 경우에도 신호의 천이 구간을 잘 표현할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 비디오 시퀸스의 공간적인 유사성을 이용한 웨이브렛 기반의 압축과 복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 인간의 시각 체계를 이용함으로써 영상의 화질을 보증하는 반면에 낮은 비트율과 더 빠른 실행 시간을 제공한다. 먼저, 각 비디오 시퀸스는 이산 웨이브렛 변환의 다해상도 분석에 의해 다양한 해상도를 갖는 부영상의 계층적 구조로 분해된다. 이 분해대역에서 영상의 가장 중요한 정보를 포함하는 저주파 부대역으로부터 두 개의 이웃한 프레임간의 유사성을 얻으며 그런 유사성의 결과로 움직임 정보를 추출하였다. 4개의 영역 설정 필터는 유사성의 결과에 따라 설계되어 졌고 압축은 고주파 부대역의 보존영역과 대치영역의 계수를 부호화함으로써 수행된다. 영역 설정 필터는 유사성의 결과를 기본으로 한 보존영역과 대치영역의 고주파 부대역으로 분류하고 대치영역의 계수들은 기준 프레임과 연속적인 프레임들 사이의 블록 기반 유사성에 따라 기준프레임의 계수로 대치되어지거나 0으로 제거된다. 부호화는 보존영역과 대치영역으로 분리하여 웨이브렛 계수들을 양자화하고 산술부호화함으로써 수행된다. 또한 제안한 알고리즘은 만약 프레임간의 유사성 결과를 곡선으로 그렸을 때 움직임이 없어졌다가 다시 나타나는 순간의 오목한 패턴 즉, 유사성 곡선의 최하점에서 기준 프레임 설정을 새롭게 갱신하게 된다. 시뮬레이션 결과. 제안한 알고리즘은 적절한 화질을 유지하면서 높은 압축률을 제공하는 것을 보였다 또한 시각적인 영상의 화질, 압축률, 실행시간에서 기존의 Milton의 알고리즘에 비해 보다 효율적인 결과를 보였으며 352${\times}$240 크기의 표준적인 비디오 영상의 결과, 전체적으로 0.2bpp 이하의 압축률. 32dB의 PSNR, 그리고 약 10ms의 실행시간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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