양자화된 빔포밍 시스템은 정확한 채널 상태 정보를 특정 벡터로 구성된 유한 집합, 즉 코드북으로 양자화하여 원하는 벡터에 대응되는 인덱스만을 송신단으로 피드백함으로써 피드백 오버헤드 및 지연 등에 의해 발생되는 영향을 최소화한다. 이와 관련하여 전역 (exhaustive) 및 그룹화 (group-based)를 이용한 탐색 기반의 인덱스 재배치 기법을 통해 추가적인 비트의 요구없이 피드백 에러에 의한 성능저하의 최소화 기법에 대한 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 인덱스 재배치 기법에 코드북 내 벡터간의 chordal 거리에 따른 최적 코드북 설계기법 통해 적응적 특성을 갖는 개선된 그룹화 기반의 코드북 인덱스 배치 기법을 제안한다. Monte-Carlo 기반의 모의실험에 의해 제안하는 기법은 송신 안테나 수가 4이고 LTE 코드북을 이용할 경우 인덱스 재배치 기법을 사용하지 않을 때보다 동일한 비트 에러율을 얻기 위해 0.5~1dB 성능이 향상되며, 기존 그룹화 기반의 인덱스 배치 기법보다는 동일 환경에서 0.1~0.2dB 성능이 향상된다.
본 논문에서는 영상의 웨이브렛 변환계수의 양자화를 위하여 입력영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기의 설계법을 제안한다. 부호화 대상영상의 상관과 에지성분의 양 등이 웨이브렛 변환영역에서의 양자화기 설계에 중용한 요소인 것을 밝힌다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환계수의 양자화에 적합한 벡터양자화기의 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열로, 독립난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝히고, 아울러 제안방식으로 설계한 벡터양자화기가 부호화 성능이 우수함을 입증한다.
현재 사용 중인 이동 통신 시스템에서는 주파수 효율을 높이기 위한 주요한 방법으로 다중 입출력 송수신 (multiple-input multiple-output; MIMO) 전송 기술을 사용하고 있다. MIMO 전송 시 채널의 추정을 통한 정확한 빔포밍의 수행은 수신 신호의 신호 대 간섭 및 잡음 비 (signal-to-interference-plus-noise ratio; SINR) 증가와 시스템의 성능 향상에 기여하며, 따라서 빔포밍 벡터와 이를 정의하는 코드북 설계에 관한 논의는 매우 중요하다. 본 논문에서는 균일 원형 배열 (uniform circular array; UCA) 구조 환경에 적합한 코드북을 제안하기 위해 인접 안테나 간 채널의 위상 차이를 통계적으로 분석한 후, 확률 밀도 함수의 분포에서 나타난 위상의 이동 정도를 보상하기 위해 새로운 매개 변수를 추가하는 방법을 사용한다. 제안 코드북은 공간채널모델 환경에서 성능 평가를 진행하여 기존의 LTE (long term evolution) Release 8과 Release 10에서 제시한 표준 코드북 대비 큰 폭의 성능 이득을 보임을 확인한다.
기존의 방법보다 우수한 성능의 코드북을 설계할 수 있는 방법을 제시한다. 기존 방법에서는 학습 반복에 의하여 얻어지는 새로운 벡터가 분할된 영역의 중심벡터가 되지만, 제안된 방법에서는 학습 반복의 초기에는 새로운 벡터와 전 벡터간의 거리에 의하여 조절되는 벡터이다. 실험 결과는 제안된 방법에 의하여 얻어지는 코드벡터가 국부적으로 기존의 방법보다 더 최적인 코드북을 구성할 수 있음을 보인다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
/
pp.1321-1325
/
1993
This paper investigates the use of Fuzzy vector quantizer(FVQ) in speech synthesis. To compress speech data, we employ K-means algorithm to design codebook and then FVQ technique is used to analysize input speech vectors based on the codebook in an analysis part. In FVQ synthesis part, analysis data vectors generated in FVQ analysis is used to synthesize the speech. We have fined that synthesized speech quality depends on Fuzziness values in FVQ, and the optimum fuzziness values maximized synthesized speech SQNR are related with variance values of input speech vectors. This approach is tested on a sentence, and we compare synthesized speech by a convensional VQ with synthesized speech by a FVQ with optimum Fuzziness values.
이 논문은 문맥 종속 화자인식에 사용될 벡터 앙자기의 설계법 개선에 관한 연구이다. 구체적으로 벡터 양자기 코드북 생성 과정에서 기준 화자를 제외한 모든 비기준 화자에 대해 비반복적 학습 방법을 사용하여, 학습에 필요한 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 방법을 제안한다. 이 제안된 준비반복 벡터 양자기 설계법은, 종래의 설계법이 모든 화자의 코드북 생성에 반복적 학습 설계를 사용한다는 것과 대조를 이룬다. 준비반복 벡터 양자기 설계법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 이 설계법은 단지 기준 화자에 대하여만 반복 학습을 수행하고 비기준 화자에 대하여는 반복 학습을 하지 않는다. 둘째, 설계된 비기준 화자의 양자 영역은 기준화자의 양자 영역을 원용하며, 양자점은 자신의 통계 분포에 대해 최적점으로 설정된다. 수치 실험은 화자 20명에 대하여 멜켑스트럼 12차 특징벡터를 사용하였고 코드북 크기를 2부터 32까지 변화시키면서 기존의 벡터 양자기 인식법과 비교하였다. 제안된 방법은 코드북 크기가 적절하고 학습 데이터 길이가 충분한 경우 인식률 100%로 기존의 방법과 같은 결과를 보였다. 따라서 제안된 준비반복 벡터 양자기 설계법은, 설계에 필요한 학습 횟수가 획기적으로 줄면서 인식률은 보존되어, 새로운 대안이 될 것으로 사료된다.
코드북 기반의 CELP 부호기는 코드북에 미리 할당된 부호화 비트율에 따라서 여기 신호를 모델링한 후 코드북을 이용하여 음성신호를 합성한다. 따라서 임의의 다양한 비트율을 하나의 부호기에서 지원하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 가변 비트율 부호기는 웨이블렛 변환 (wavelet transform과 1차원 SPIHr (one dimensional SPIHT)를 이용하여 현재 프레임에 할당되는 비트수에 따라서 여기신호를 부호화한다. 또한 CELP 부호기의 경우처럼 특정한 몇 가지 형태로 여기신호(또는 코드북)를 모델링할 필요가 없고, 정확한 피치정보가 없어도 여기신호를 사용자의 요구에 따라 다양한 비트율로 부호화할 수 있다. 그 결과 코드북이 존재하지 않기 때문에 부호기의 복잡도가 낮으며, CELP 기반의 G.729와 G.723.1 부호기와의 음질 비교 결과 동등하거나 나은 결과를 보여준다.
본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.
랜덤 빔 형성 기법은 정적인 채널에서 다중 사용자 다이버시티를 얻게 하지만, 사용자수에 따른 성능의 제약이 있다. 이를 극복하기 위해 송신단에서 다중 랜덤 빔을 형성하는 기법들이 소개되었다. 특히 코드북에 기반을 둔 랜덤 빔 형성 기법은 적은 파일럿 수로 다중 랜덤 빔을 형성한다. 그러나 그 기법은 채널특성에 따른 빔 디자인의 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 다중 코드북을 교대로 이용하여 랜덤 빔을 형성하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존 기법에 비해 휠씬 용이하게 빔을 디자인하여 적은 파일럿을 이용하면서 다중 사용자 다이버시터 이득과 선택적 다이버시티 이득을 동시에 얻는다.
To implement high-order multiuser multiple input and multiple output (MU-MIMO) for massive MIMO systems, there must be a feedback scheme that can warrant its performance with a limited signaling overhead. The interference-to-noise ratio can be a basis for a novel form of Codebook (CB)-based MU-MIMO feedback scheme. The objective of this paper is to verify such a scheme's performance under a practical system configuration with a 3D channel model in various radio environments. We evaluate the performance of various CB-based feedback schemes with different types of overhead reduction approaches, providing an experimental ground with which to optimize a CB-based MU-MIMO feedback scheme while identifying the design constraints for a massive MIMO system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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