KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1837-1860
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2020
We propose a general framework for studying resource allocation problem and the tradeoff between spectral efficiency (SE) and energy efficiency (EE) for downlink traffic in power domain-non-orthogonal multiple access (PD-NOMA) and device to device (D2D) based heterogeneous cloud radio access networks (H-CRANs) under imperfect channel state information (CSI). The aim is jointly optimize radio remote head (RRH) selection, spectrum allocation and power control, which is formulated as a multi-objective optimization (MOO) problem that can be solved with weighted Tchebycheff method. We propose a low-complexity algorithm to solve user association, spectrum allocation and power coordination separately. We first compute the CSI for RRHs. Then we study allocating the cell users (CUs) and D2D groups to different subchannels by constructing a bipartite graph and Hungrarian algorithm. To solve the power control and EE-SE tradeoff problems, we decompose the target function into two subproblems. Then, we utilize successive convex program approach to lower the computational complexity. Moreover, we use Lagrangian method and KKT conditions to find the global optimum with low complexity, and get a fast convergence by subgradient method. Numerical simulation results demonstrate that by using PD-NOMA technique and H-CRAN with D2D communications, the system gets good EE-SE tradeoff performance.
순서통계에 근거한 CFAR(Constant False Alarm) 검파기(이하 OS-CFAR)는 다중 타깃(Target) 환경의 차량용 레이더에 아주 유용 사용되는 알고리즘이다. 그러나 정렬 알고리즘을 사용하기 때문에 일반적인 셀-평균 CFAR 검파기(이하 CA-CFAR)에 비해 계산량이 많아 실시간 구현에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 보다 낮은 계산량을 가지는 OS-CFAR 구조를 제안하였다. 제안된 방법에서는 정렬 알고리즘이 단 한번 만 수행되기 때문에 이를 통해 많은 계산량을 줄일 수 있다. 특히 고속 정렬 알고리즘을 사용하는 경우 통상적인 OS-CFAR 구조와 비교하여 데이터양에 상관없이 항상 계산속도가 빠름을 확인 할 수 있다. 또한 본 논문에서는 실제 레이더 수신 데이터를 이용하여 제안된 방법에 적용한 결과도 제시하였다.
본 논문에서는 AWGN 채널 환경에서 likelihood 함수를 사용하여 변조 신호를 구분하는 새로운 구조의 변조 신호 구분 방식을 제안한다. 제안된 방식은 각 변조 신호가 전송된다는 가정하에 likelihood 함수를 사용하지만 기존의 maximum likelihood 방식보다 더 양호한 특성을 갖는다. 기존의 maximum likelihood 방식은 구조의 복잡성과 위상 및 주파수 옵?V을 갖는 채널에서 변조 신호 구분 성능이 열화되는 특성을 갖는다. 제안된 방식은 기존 방식의 impaired 채널 환경에서의 열화 성능을 보완하는 간단한 구조의 blind 변조 구분 성능을 제공한다. 제안된 방식은 위상 및 주파수 옵?V을 갖는 채널 환경에서 기존의 maximum likelihood 방식과 성능을 모의 실험하여 비교 분석 되었다. 제안된 방식의 변조 신호 구분의 정확성은 실험 결과에서 기존 방식보다 더 양호한 성능을 보였으며, 단순한 계산 방식으로 보다 더 간단한 구조를 갖는다.
본 논문은 저해상도 적외선영상을 사양이 낮은 임베디드 시스템에서 추론 가능하도록 강화된 VGG 스타일과 Global Average Pooling 조합으로 정확도를 증가시키면서 연산량을 최소화하는 딥러닝 컨볼루션 신경망을 이용한 저해상도 적외선 표적 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 OKTAL-SE로 생성한 합성영상 클래스 9개 3,723,328개를 분류하였다. 최초 임베디드 추론 가능하도록 파라메터 수가 최소화된 최대풀링 레이어 기준 입력단 8개와 출력단 8개 조합에 비해 강화된 VGG 스타일을 적용한 입력단 4개와 출력단 16개 필터수 조합을 이용하여 연산량은 약 34% 감소시켰으며, 정확도는 약 2.4% 증가시켜 최종 정확도 96.1%을 획득하였다. 추가로 C 코드로 포팅하여 수행시간을 확인하였으며, 줄어든 연산량 만큼 수행 시간이 약 32% 줄어든 것을 확인할 수 있었다.
In this paper we propose a method that improves PSNR at low bit rate and reduces computational complexity in fractal image coding based on discrete wavelet transform. The proposed method, which uses significant coefficient tree, improves PSNR of the reconstructed image and reduces computational comlexity of mapping domain block onto range block by matching only the significant coefficients of range block to coefficients of domain block. Also, the proposed method reduces error propagation form lower resolution subbands to higher resolution subbands by correcting error of lower resolution subbands. Some experimental results confirm that the proposed method reduces encoding and decoding time significantly and has fine reconstructed images having no blocking effect and clear edges at low bit rate.
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.
최근 인간의 뇌를 모방하여 정보를 학습하고 처리하는 뉴로모픽 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 뉴로모픽 시스템의 하드웨어 구현은 다수의 간단한 연산절차와 고도의 병렬처리 구조로 구성이 가능하여, 처리속도, 전력소비, 저 복잡도 구현 측면에서 상당한 이점을 가진다. 또한 저 전력, 소형 임베디드 시스템에 적용 가능한 뉴로모픽 기술에 대한 연구가 급증하고 있으며, 정확도 손실 없이 저 복잡도 구현을 위해서는 입력데이터의 차원축소 기술이 필수적이다. 본 논문은 멀티모달 센서 데이터를 처리하기 위해 멀티모달 센서 시스템, 다수의 뉴론 엔진, 뉴론 엔진 컨트롤러 등으로 구성된 경량 인공지능 엔진과 특징추출기를 설계 하였으며, 이를 위한 병렬 뉴론 엔진 구조를 제안하였다. 설계한 인공지능 엔진, 특징 추출기, Micro Controller Unit(MCU)를 연동하여 제안한 경량 인공지능 엔진의 성능 검증을 진행하였다.
Wavelet packet modulation (WPM) is a multicarrier modulation (MCM) technique that has emerged as a potential alternative to the widely used orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) method. Because WPM has overlapped symbols, equalization cannot rely on the use of the cyclic prefix (CP), which is used in OFDM. This study applies linear minimum mean-square error (MMSE) equalization in the time domain instead of in the frequency domain to achieve low computational complexity. With a modest equalizer filter length, the imperfection of MMSE equalization results in subcarrier attenuation and noise amplification, which are considered in the development of a bit-loading algorithm. Analytical expressions for the bit error rate (BER) performance are derived and validated using simulation results. A performance evaluation is carried out in different test scenarios as per Recommendation ITU-R M.1225. Numerical results show that WPM with equalization-aware bit loading outperforms OFDM with bit loading. Because previous comparisons between WPM and OFDM did not include bit loading, the results obtained provide additional evidence of the benefits of WPM over OFDM.
움직임 보상 부호화 가법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 증복성을 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에 매우 중요한 역합을 한다. 그러나 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용이나 고해상도 응용에 많은 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 빠른 탑색 가법과 하드웨어 설계 기법이 활발히 연구되어 왔다. 특히 계산량을 크게 줄이고 안정된 성능을 갖는 삼단계 탐색 기법이 널리 이용되고 있으며 이를 기반으로 한 새로운 탐색 기법들이 제안되었다 본 논문에서는 인접한 블럭들의 움직임 벡터가 미치는 영향을 고려하여 수정된 삼단계 탐색 기법을 제안하고 이의 성능을 평가한다. 실험에 의하여 제안된 기법이 삼단계 탐색 기법에 비교하여 적은 계산량을 가지며, MAE 측면에서 이득이 있음을 보였다.
Distributed massive MIMO systems, which have high bandwidth efficiency and can accommodate a tremendous amount of traffic using algorithms such as zero-forcing beam forming (ZFBF), may be deployed in large public venues with the antennas mounted under-floor. In this case the channel gain matrix H can be modeled as a multi-banded matrix, in which off-diagonal entries decay both exponentially due to heavy human penetration loss and polynomially due to free space propagation loss. To enable practical implementation of such systems, we present a multi-banded matrix inversion algorithm that substantially reduces the complexity of ZFBF by keeping the most significant entries in H and the precoding matrix W. We introduce a parameter p to control the sparsity of H and W and thus achieve the tradeoff between the computational complexity and the system throughput. The proposed algorithm includes dense and sparse precoding versions, providing quadratic and linear complexity, respectively, relative to the number of antennas. We present analysis and numerical evaluations to show that the signal-to-interference ratio (SIR) increases linearly with p in dense precoding. In sparse precoding, we demonstrate the necessity of using directional antennas by both analysis and simulations. When the directional antenna gain increases, the resulting SIR increment in sparse precoding increases linearly with p, while the SIR of dense precoding is much less sensitive to changes in p.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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