In video image compression, it is important to extract the exact notion information from image sequence in order to perform the data compression, the field rate conversion, and the motion compensated interpolation effectively. It is well known that the location of the smallest sum of absolute difference(SAD) does not always give the true motion vector(MV) since the MV obtained via full block search is often corrupted by noise. In this paper, we first classifies the input blocks into 3 categories : the background, the shade-motion, and the edge-motion. According to the characteristics of the classified blocks, multiple locations of relatively small SAD are searched with an adaptive search window by using the proposed method. The proposed method picks MVs among those candidates by using temporal correlation. Since temporal correlation reveals the noise level in a particular region of the video image sequence, we are able to reduce the search are very effectively.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 직렬로 입력되는 데이터 열을 N개 (부반송파의 수)의 병렬 데이터 열로 변환하여 서로 다른 주파수를 가지는 N개의 직교 부반송파로 변조시켜서 동시에 전송하기 때문에 스펙트럼 효율이 높으며 고속의 데이터 전송이 가능하다. 그러나, 모든 부반송파에 대해 같은 변조 방식을 이용하는 OFDM 시스템의 경우 심하게 페이딩 된 부채널의 비트오류율 (BER: Bit Error Rate)에 의해서 전체 시스템의 비트오류율이 결정되는 문제점을 안고 있다. 이 문제를 해결하여 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 부채널 마다의 SNR (Signal to Noise power Ratio)을 추정하고 그 크기에 따라 부반송파의 변조 방식을 가변적으로 결정하는 적응 변조가 필요하다. 실제로 IEEE 802.11a의 경우 변조 방식에 따라 $6\sim54$ Mbps의 전송 속도를 가진다. SNR을 추정하기 위한 대표적인 방식인, 주파수 영역의 심볼을 이용하여 MSE (Mean Square Error)를 최소화하는 방법을 이용하는 직접추정 방식과 성상도상에서 수신된 복소값과 추정한 심볼값 사이의 RMS 에러를 이용하는 방식, 그리고 Viterbi 복호 과정에서 누적된 최소 거리 (Cumulative Minimum Distance)를 이용하는 방식에 대해서 비교 분석하고, 이를 통해 EVM 방식과 Viterbi 복호과정을 병행해서 사용하는 새로운 SNR 추정방법을 제안하며 이를 이용한 부반송파 적응 OFDM 시스템을 제안한다. 마지막으로, IEEE 802.11a의 기준에 근거하여 새로운 적응 OFDM 시스템의 성능향상을 확인하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다.
This paper describes a effective information compressor algorithm for the fourth industrial technology. One of the difficult problems for outdoor is to obtain effective updating process of background images. Because input images generally contain the shadows of buildings, trees, moving clouds and other objects, they are changed by lapse of time and variation of illumination. They provide the lowering of performance for surveillance system under outdoor. In this paper, a effective information algorithm for variable environment variable under outdoor is proposed, which apply the Kalman Estimation Modeling and adaptive threshold on pixel level to separate foreground and background images from current input image. In results, the better SNR of about 3dB~5dB and about 10%~25% noise distribution rate in the proposed method. Furthermore, it was showed that the moving objects can be detected on various shadows under outdoor and better result Information.
An adaptive control algorithm for a plant with unmodelled dynamics is proposed. The upper bounds of the output due to the unmodelled dynamics and measurement noise is assumed to be known. Linear programming is used in estimating the bounds of plant parameters. Projection type algorithm is used in estimating the plant parameter with these bounds. This algorithm is nearly the same as those proposed by Kreisselmeier or Middleton except that the bounds are computed by linear programming. The stability of the proposed algorithm Can be proved in nearly the same way as that of Middleton. Simulation results show that the proposed algorithm gives better parameter convergence and smaller overshoot in the plant output than the algorithm without computing the bounds of plant parameters by linear programming.
배터리의 상태를 추정하기 위해 전압과 전류 데이터는 사용자가 센서를 통해 얻을 수 있는 정보이며, 이때 노이즈 성분이 포함된 전압 및 전류 데이터는 배터리의 상태 추정을 할 때 정확도를 크게 감소시킬 수 있다. 기존의 확장 칼만필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 성분이 포함된 데이터를 통해 배터리의 상태를 추정했을 때는 노이즈의 영향으로 인해 추정 정확도가 떨어진다. 본 논문은 적응형 칼만 필터(AKF, Adaptive Kalman Filter)를 사용하여 노이즈 분산값을 업데이트 해줌으로써 SOC추정 성능을 향상시켰다. 실험 및 배터리의 모델링은 21700 NMC 고용량 배터리를 사용하였으며, 배터리의 전압에 임의의 노이즈 성분을 추가하여 배터리의 SOC를 추정 정확도를 검증 하였다.
Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.
The VSA(Video Signal Analysis) method is the time-domain approach for estimating ultrasonic attenuation which utilizes the envelop signals from backscattered rf signals. The echogenicity of backscattered ultrasonic signals, however, from deeper depths are distorted when the broadband transmit pulse is used and it degrades the estimation accuracy of attenuation coefficients. We propose the modified VSA method using adaptive bandpass filters according to the centroid shift of echo signals as a pulse propagates. The technique of dual-reference diffraction compensation is also proposed to minimize the estimation errors because the difference of attenuation properties between the reference and sample aggravates the estimation accuracy when the differences are accumulated in deeper depth. The proposed techniques minimize the distortion of relative echogenicity and maximize the signal-to-noise ratio at the given depth. Simulation results for numerical tissue-mimicking phantoms show that the Rectangular-shaped filter with the appropriate center frequency exhibits the best estimation performance and the technique of the dual-reference diffraction compensation dramatically improves accuracy for the region after the beam focus.
본 논문에서는 크게 계산량이 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 잡음에 강건한 적응 알고리즘과 후처리기를 제안한다. 제안하는 적응 알고리즘은 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력 합으로 적응 상수를 정규화 한다. 근단화자의 음성신호나 주변 잡음이 마이크로 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음에 의한 계수 오조정을 줄일 수 있다. 잔여 반향을 제거하기 위해서 잡음에 강건한 알고리즘과 연동하는 새로운 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 활용한다. 잔여 반향은 마이크 입력신호의 전력으로 정규화된 상관도에 의해서 감쇠되어 제거한다. 정규화 상관도는 잔여 반향에 대해서 Wiener 필터 역할을 한다. 동시 통화시에는 추정 오차신호에는 근단화자의 음성신호가 대부분을 차지함으로 정규화 상관도는 거의 1이 되어 근단화자의 음성신호는 감쇠없이 전송된다. 반향 신호만 있을 때에는 잔여 반향은 후처리기에 의해서 대부분 감쇠되어 제거된다. 제안하는 후처리기를 이용한 음향 반향 제거기의 계산량은 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 증가하지 않는다.
본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 최근에 가전 분야에서 비디오 정보원과 더불어 디스플레이 포맷의 폭발적인 증가에 힘입어 매우 많은 관심의 대상이 되었다. 대부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 효과적인 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 수신기의 후처리 분야와 같은 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해, 먼저, 본 논문에서는 움직임 보상 보간 프레임의 블록 단위로 신뢰도를 측정할 수 있는 비용 함수들을 도입한다. 그런 후에 이러한 함수들을 사용하여 움직임 보상 보간 프레임에서 얼마나 많은 잡음이 포함되어 있는지를 평가할 수 있는 두 가지의 왜곡 예측 모델을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 왜곡 예측 방식은 움직임 보상 보간 프레임의 잡음을 효과적으로 예측할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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