본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘과 로그 최소값 평균 제곱 오차 (log minimum mean square error, logMMSE)를 기반으로 한 저연산 음성 향상 알고리즘을 제안한다. IMCRA 알고리즘은 버퍼를 이용하여 일정 구간에서 입력 신호 전력의 최소값을 추적하고 최소값과 입력 신호의 비율을 통해 음성 존재를 확인한다. 이러한 과정에서 많은 연산이 필요하며 연산량을 줄이기 위해서 음성 존재 확률을 기반으로한 주파수 밴드별 시변 스무딩으로 최소값을 추적한다. 제안된 알고리즘은 0dB, 5dB, 10dB 그리고 15dB 신호 대 잡음비에서 평균 2.778%, 3.481%, 2.980% 그리고 2.162% 음성 품질이 향상되었으며, 평균 9.570% 연산량이 감소한 것을 확인하였다.
본 연구에서는 DTV, HDTV 서비스를 동시에 제공하는 차세대 위성 방송시스템의 표준안인 DVB-S2에서 채널 부호화 알고리즘으로 채택한 LDPC 부호의 복호 알고리즘에 대해 연구를 하였다. 샤논의 한계에 근접하기 위해서는 큰 블록 사이즈의 LDPC 부호어 길이와 많은 반복 횟수를 요구한다. 이는 많은 계산량을 요구하며, 그리고 이에 따른 전력 소비량(power consumption)을 야기시키므로 본 논문에서는 세 가지 형태의 low complexity LDPC 복호 알고리즘을 제시한다. 첫째로 큰 블록 사이즈와 많은 반복 회수는 많은 계산량과 power 소모량을 요구하므로 성능 손실 없이 반복 횟수를 줄일 수 있는 SUBSET 방법을 이용한 복호 알고리즘, 둘째로 early stop 알고리즘에 대해 연구하였고, 셋째로 비트 노드 계산과 체크 노드 계산시 일정한 신뢰도 값보다 크면 다음 반복시 계산을 하지 않는 early detection 알고리즘에 대해 연구하였다.
논문은 저면적 비트-직렬 두 최소값 생성기를 제안한다. Min-sum 복호 알고리즘을 적용한 LDPC 복호기에서 두 최소값 생성기가 가장 큰 하드웨어 복잡도를 가지기 때문에, 두 최소값 생성기의 저면적 구현이 매우 중요하다. 하드웨어 면적을 줄이기 위해 비트-직렬 방식의 LDPC 복호기가 제안되었다. 하지만 기존의 비트-직렬 방식의 생성기는 하나의 최소값만 찾을 수 있어 BER 성능이 감소되었다. 제안하는 생성기는 두 최소값을 모두 찾을 수 있어 BER 성능열화를 극복하고 저면적의 LDPC 복호기 구현이 가능하다. 또한 기존의 두 최소값 생성기들과 비교하여 면적-시간 복잡도에서 가장 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 하나의 AP가 다수의 사용자를 지원하는 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템을 고려한다. 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템의 성능은 채널에 아날로그 빔이 결합된 형태의 유효 채널에 의해서 결정된다. 따라서 시스템의 성능을 최대화하기 위해서는 채널의 정보를 획득하고 획득된 채널 정보를 이용해서 아날로그 빔을 적절히 선택해야 한다. 본 논문에서는 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템에 적합한 채널 추정 방법과 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 수학적으로 계산 복잡도 분석을 통해서 제안하는 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘이 최적의 아날로그 빔 선택 알고리즘에 비해서 복잡도가 훨씬 작은 것을 보여준다. 모의 실험 결과를 통하여 동일한 조건 하에서 제안된 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘이 최적의 아날로그 빔 선택 알고리즘에 비해 줄어든 계산 복잡도에 비하여 성능 면에서 열화가 거의 없는 것을 확인한다.
본 논문에서는 OFDM 기반의 WLAN시스템인 IEEE802.11a 표준의 반송파 주파수 오프셋(CFO) 추정 기법에 있어 영역 분할 기법을 통해 복잡도를 낮추는 기법을 제안한다. OFDM 기반의 시스템에서 CFO을 추정하기 위한 자기 상관연산에 사용되는 아크탄젠트 연산을 절반으로 감소시킬 제안된 기법은 소수부 CFO 추정을 먼저 연산한 뒤 그 값과 간단한 영역 분리 기법을 통하여 정수부 CFO 추정의 복잡도를 낮출 수 있다. 제안된 기법은 복잡도가 낮아짐에도 불구하고 성능은 기존의 기법을 능가하는 것을 시뮬레이션 결과를 통해 알 수 있다. 또한 제안된 기법은 복잡도가 차세대 MIMO-OFDM 기반의 무선 LAN 시스템에도 쉽게 적용될 수 있다.
Low-density parity-check (LDPC) 부호의 복호에는 성능이 좋은 합곱 알고리즘(sum-product algorithm; SPA)과 하드웨어가 간단한 비트 반전(bit-flipping; BF) 알고리즘이 많이 쓰이고 있다. 본 논문은 이들 두 가지 방법의 장점을 가지는 저복잡도 고성능 복호 알고리즘을 제안한다. 본 제안된 유연 비트 반전(soft bit-flipping) 알고리즘은 비트와 체크 노드 사이에 전달되는 메시지를 계산하는 데 단순한 비교와 덧셈 연산만을 필요로 하며 연산량이 적다는 장점이 있다. 또한 연산이 완료된 메시지의 활용률을 높이고 비균등 양자화(non-uniform quantization)를 채용하여 1000 내외의 부호 길이에서 SPA 에 0.4dB 근접하는 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)를 달성하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 행 무게(row weight)와 열 무게(column weight)가 높아서 종래의 SPA로 구현하기 어려웠던 부호를 비교적 좋은 오율 성능을 유지하면서 실용적으로 구현할 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권3호
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pp.142-147
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2018
We present a practical design algorithm for quantizers at nodes in distributed systems in which each local measurement is quantized without communication between nodes and transmitted to a fusion node that conducts estimation of the parameter of interest. The benefits of vector quantization (VQ) motivate us to incorporate the VQ strategy into our design and we propose a low-complexity design technique that seeks to assign vector codewords into sets such that each codeword in the sets should be closest to its associated local codeword. In doing so, we introduce new distance metrics to measure the distance between vector codewords and local ones and construct the sets of vector codewords at each node to minimize the average distance, resulting in an efficient and independent encoding of the vector codewords. Through extensive experiments, we show that the proposed algorithm can maintain comparable performance with a substantially reduced design complexity.
The standard of evaluating function of speech coder for mobile telecommunication can be shown in channel capacity, noise immunity, encryption, complexity and encoding delay largely. This study is an algorithm to reduce complexity applying to CDMA(Code Division Multiple Access) mobile telecommunication system, which has a benefit of keeping the existing advantage of telecommunication quality and low transmission rate. This paper has an objective to reduce the computing complexity by controlling the frequency band nonuniform during the changing process of LSP(Line Spectrum Pairs) parameters from LPC(Line Predictive Coding) coefficients used for EVRC(Enhanced Variable-Rate Coder, IS-127) speech coders. Its experimental result showed that when comparing the speech coder applied by the proposed algorithm with the existing EVRC speech coder, it's decreased by 45% at average. Also, the values of LSP parameters, Synthetic speech signal and Spectrogram test result were obtained same as the existing method.
A trend in 3D mesh compression is codec design with low computational complexity which preserves the input vertex and face order. However, this added information increases the complexity. We present a fast 3D mesh compression method that compresses the redundant shared vertex information between neighboring faces using simple first-order differential coding followed by fast entropy coding with a fixed length prefix. Our algorithm is feasible for low complexity designs and maintains the order, which is now part of the MPEG-4 scalable complexity 3D mesh compression standard. The proposed algorithm is 30 times faster than MPEG-4 3D mesh coding extension.
A typical algorithm used for image analysis is the Convolutional Neural Network(CNN). R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, etc. have been studied to improve the performance of the CNN, but they essentially require large amounts of data and high algorithmic complexity., making them inappropriate for small and medium-sized services. Therefore, in this paper, the image label prediction algorithm based on CNN with collaborative layer with low complexity, high accuracy, and small amount of data was proposed. The proposed algorithm was designed to replace the part of the neural network that is performed to predict the final label in the existing deep learning algorithm by implementing collaborative filtering as a layer. It is expected that the proposed algorithm can contribute greatly to small and medium-sized content services that is unsuitable to apply the existing deep learning algorithm with high complexity and high server cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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