• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1355-1363
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• 2017

최근에 낮은 복잡도의 부호화기를 구현하기 위해 분산 비디오 부호화 와 압축센싱을 결합한 구조로서 분산 압축 비디오 센싱기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존에 움직임 보상 블록 압축센싱 기술(MC-BCS-SPL)은 가장 간단한 표본화를 추구하면서 모든 압축센싱 프레임을 갖는 DCVS방식중의 효과적인 방안으로 다루어져 왔다. 이 방식은 키 프레임과 WZ 프레임으로 분리하여 압축센싱한다. 그러나 MC-BCS-SPL 방식은 복호화기에서 WZ 프레임을 복원할 때, 움직임이 큰 영상 시퀀스의 경우에 화질 저하가 발생시키는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 극복하기 위한 개선된 MC-BCS-SPL 방식을 제안한다. 제안한 방식은 연속적인 키 프레임 간 에 존재하는 높은 상관관계를 이용하여 키 프레임을 참조함으로써 초기 영상을 보정한다. GOP 예측 구조 방식에 따른 율-왜곡 성능을 비교한다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘보다 더 좋은 화질을 제공함을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.27-34
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• 2017

가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제11권4호
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• pp.250-256
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• 2011

This paper applies a compressed algorithm to improve the spectrum sensing performance of cognitive radio technology. At the fusion center, the recovery error in the analog to information converter (AIC) when reconstructing the transmit signal from the received time-discrete signal causes degradation of the detection performance. Therefore, we propose a subspace pursuit (SP) algorithm to reduce the recovery error and thereby enhance the detection performance. In this study, we employ a wide-band, low SNR, distributed compressed sensing regime to analyze and evaluate the proposed approach. Simulations are provided to demonstrate the performance of the proposed algorithm.

• 전자공학회지
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• 제41권6호
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• pp.18-26
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• 2014

신호의 표현과 압축은 밀접하게 연관되어 있다. 만약 매우 효과적인 신호 표현 방식을 찾을 수 있다면 매우 높은 비율로 신호 압축이 가능하다. 또한 효과적인 신호 표현 방식을 통해 우수한 성능과 낮은 복잡도를 갖는 신호 추정 방식을 유도할 수도 있다. 효과적인 신호 표현 방식은 대상 신호 자체의 성질과 관련되어 있다. 영상 신호등 매우 일반적인 신호가 적절한 변환을 통해 산재된 신호(sparse signal)가 될 수 있음을 많은 연구를 통해 볼 수 있다. 이러한 사실이 compressive sensing(CS)의 기반이다. 즉 신호가 어떠한 변환을 통해 산재된 신호로 표현될 수 있다면 매우 적은 수의 샘플로 이러한 신호를 알아낼 수 있다는 것을 Donoho와 Candes 등이 보였고 이것이 가능한 다양한 조건에 등에 대해 연구되었다. CS는 신호 처리에 근본적인 문제인 효과적인 신호 표현 방식에 직접 연관되어 매우 다양한 분야에 적용될 수 있다. 이 논문에서 CS의 기본적인 개념을 소개한 후 CS가 레이더 신호 처리에 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴본다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.439-445
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• 2016

In this paper, we consider subcarrier-index modulation (SIM) for precoded orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) with a few activated subcarriers per user and its generalization to multi-carrier multiple access systems. The resulting multiple access is called sparse index multiple access (SIMA). SIMA can be considered as a combination of multi-carrier code division multiple access (MC-CDMA) and SIM. Thus, SIMA is able to exploit a path diversity gain by (random) spreading over multiple carriers as MC-CDMA. To detect multiple users' signals, a low-complexity detection method is proposed by exploiting the notion of compressive sensing (CS). The derived low-complexity detection method is based on the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm, which is one of greedy algorithms used to estimate sparse signals in CS. From simulation results, we can observe that SIMA can perform better than MC-CDMA when the ratio of the number of users to the number of multi-carrier is low.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권6호
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• pp.628-630
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• 2016

압축센싱은 성긴(sparse)신호에 대해서 적은 수의 샘플로 원래의 신호를 복원할 수 있다. 압축센싱의 성능은 복원하려는 신호의 non-zero 개수에 영향을 받는다. 신호의 non-zero 위치를 부분적으로 알면 압축센싱의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 신호의 부분적인 non-zero 위치를 Multipath matching pursuit(MMP)에 적용한다. 실험을 통해서 신호복원이 개선되고 ITU-VB 채널 환경에서 채널추정 성능이 개선됨을 확인한다.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.815-826
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• 2020

We propose a two-dimensional (2D) scattering-center-extraction (SCE) method using sparse recovery based on the compressive-sensing theory, even with data missing from the received radar cross-section (RCS) dataset. First, using the proposed method, we generate a 2D grid via adaptive discretization that has a considerably smaller size than a fully sampled fine grid. Subsequently, the coarse estimation of 2D scattering centers is performed using both the method of iteratively reweighted least square and a general peak-finding algorithm. Finally, the fine estimation of 2D scattering centers is performed using the orthogonal matching pursuit (OMP) procedure from an adaptively sampled Fourier dictionary. The measured RCS data, as well as simulation data using the point-scatterer model, are used to evaluate the 2D SCE accuracy of the proposed method. The results indicate that the proposed method can achieve higher SCE accuracy for an incomplete RCS dataset with missing data than that achieved by the conventional OMP, basis pursuit, smoothed L0, and existing discrete spectral estimation techniques.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5481-5495
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• 2018

Single pixel imaging technology has developed for years, however the video acquisition on the single pixel camera is not a well-studied problem in computer vision. This work proposes a new scheme for single pixel camera to acquire video data and a new regularization for robust signal recovery algorithm. The method establishes a single pixel video compressive sensing scheme to reconstruct the video clips in spatial domain by recovering the difference of the consecutive frames. Different from traditional data acquisition method works in transform domain, the proposed scheme reconstructs the video frames directly in spatial domain. At the same time, a new regularization called spatial cluster is introduced to improve the performance of signal reconstruction. The regularization derives from the observation that the nonzero coefficients often tend to be clustered in the difference of the consecutive video frames. We implement an experiment platform to illustrate the effectiveness of the proposed algorithm. Numerous experiments show the well performance of video acquisition and frame reconstruction on single pixel camera.

• 한국음향학회지
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• 제39권3호
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• pp.191-199
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• 2020

현재 압축센싱 기반 도래각 추정 알고리듬의 연구는 활발히 진행 중이나 비균일 센서 배열 기반 공분산 fitting 알고리듬의 성능에 대한 연구는 진행되지 않았다. 본 논문에서는 주파수 영역으로 확장된 압축센싱 기반 공분산 fitting 알고리듬의 유도과정을 다루며 센서배열이 비균일하게 배치된 경우와 센서배열의 일부 소자에 고장이 발생한 경우에 대한 해당 알고리듬의 도래각 추정 성능을 비교하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.122-129
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• 2012

Compressive sensing 분야에서 orthogonal matching pursuit (OMP) 알고리듬은 underdetermined 시스템의 스파스 (sparse) 신호를 복구하는 대표적인 greedy 알고리듬으로 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 OMP 알고리듬의 반복과정에서 하나 이상의 support들을 선택할 수 있도록 하는 OMP 알고리듬의 일반화된 형태의 generalized orthogonal matching pursuit (gOMP)기법을 제안한다. gOMP가 완벽한 신호 복원을 보장하기 위해 restricted isometry property (RIP)를 이용한 충분조건, ${\delta}_{NK}$ < $\frac{\sqrt{N}}{\sqrt{K}+2\sqrt{N}}$을 제시한다. 실험을 통해 gOMP는 매 반복과정에서 하나 이상의 support들를 선택함으로써 높은 복원 성능과 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.