The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.6B
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pp.709-716
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2001
반복 복호 알고리듬에 의해 복호화된 터보 코드는 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 이론적으로 Shannon의 한계에 근접한 뛰어난 코딩 이득을 나타내는 것으로 보여지고 있다. 그러나, 터보 코드의 성능은 터보 부호화기에서 프레임의 크기 즉, 인터리버의 크기에 의존한다. IMT-2000과 같은 이동 통신 채널 환경에서 음성을 전송하는 경우에는 터보 코드의 프레임 크기는 매우 작다. 그리고, 그것은 터보 코드의 성능을 떨어뜨리는 직접적인 원인이 된다. 본 논문에서는 차세대 이동 통신 시스템에서 프레임 크기가 작은 음성 프레임을 이용하여 터보 코드의 성능을 검증하며, 작은 프레임 크기에 알맞은 3개의 직렬 MAP(Maximum A Posteriori probability) 복호기를 이용한 반복 복호의 터보 코드를 제안하고 부호율 1/3, 구속장의 길이 3 또는 4, 프레임 크기 24, 192 비트에 대하여 컴퓨터 모의실험을 통해 터보 코드의 성능을 분석한다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.9A
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pp.1290-1298
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2000
Turbo Code decoder is an iterate decoding technology, which extracts extrinsic information from the bit to be decoded by calculating both forward and backward metrics, and uses the information to the next decoding step Turbo Code shows excellent performance, approaching Shannon Limit at the view of BER, when the size of Interleaver is big and iterate decoding is run enough. But it has the problems which are increased complexity and delay and difficulty of real-time processing due to Interleaver and iterate decoding. In this paper, it is analyzed that MAP(maximum a posteriori) algorithm which is used as one of Turbo Code decoding, and the factor which determines its performance. MAP algorithm proceeds iterate decoding by determining soft decision value through the environment and transition probability between all adjacent bits and received symbols. Therefore, to improve the performance of MAP algorithm, the trust between adjacent received symbols must be ensured. However, MAP algorithm itself, can not do any action for ensuring so the conclusion is that it is needed more algorithm, so to decrease iterate decoding. Consequently, MAP algorithm and Turbo Code performance are analyzed in the nongaussian channel applying Robust equalization technique in order to input more trusted information into MAP algorithm for the received symbols.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.1
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pp.1-5
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2008
In this paper, we propose and analyze the AMC (Adaptive Modulation and Coding) system with efficient turbo coded V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) technique. The proposed algorithm adopts extrinsic information from a MAP (Maximum A Posteriori) decoder with iterative decoding as a priori probability in two decoding procedures of V-BLAST scheme; the ordering and the slicing. Also, we consider the AMC system using the conventional turbo coded V-BLAST technique that simply combines the V-BLAST scheme with the turbo coding scheme. And we compare the proposed decoding algorithm to a conventional V-BLAST decoding algorithm and a ML (Maximum Likelihood) decoding algorithm. In addition, we apply a STD (Selection Transmit Diversity) scheme to the systems for better performance improvement. Results indicate that the proposed systems achieve better throughput performance than the conventional systems over the entire SNR range. In terms of transmission rate performance, the suggested system is close in proximity to the conventional system using the ML decoding algorithm.
In this study, an iterative maximum a posteriori (MAP) approach using a Bayesian model of Markovrandom field (MRF) was proposed for despeckling images that contains speckle. Image process is assumed to combine the random fields associated with the observed intensity process and the image texture process respectively. The objective measure for determining the optimal restoration of this "double compound stochastic" image process is based on Bayes' theorem, and the MAP estimation employs the Point-Jacobian iteration to obtain the optimal solution. In the proposed algorithm, MRF is used to quantify the spatial interaction probabilistically, that is, to provide a type of prior information on the image texture and the neighbor window of any size is defined for contextual information on a local region. However, the window of a certain size would result in using wrong information for the estimation from adjacent regions with different characteristics at the pixels close to or on boundary. To overcome this problem, the new method is designed to use less information from more distant neighbors as the pixel is closer to boundary. It can reduce the possibility to involve the pixel values of adjacent region with different characteristics. The proximity to boundary is estimated using a non-uniformity measurement based on standard deviation of local region. The new scheme has been extensively evaluated using simulation data, and the experimental results show a considerable improvement in despeckling the images that contain speckle.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.2
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pp.6-14
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2007
In this paper, we propose and observe the Adaptive Modulation system with optimal Turbo Coded V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) technique that is applied the extrinsic information from MAP (Maximum A Posteriori) Decoder in decoding Algorithm of V-BLAST: ordering and slicing. The extrinsic information is used by a priori probability and the system decoding process is composed of the Main Iteration and the Sub Iteration. And comparing the proposed system with the Adaptive Modulation system using conventional Turbo Coded V-BLAST technique that is simply combined V-BLAST with Turbo Coding scheme, we observe how much throughput performance has been improved. In addition, we observe the proposed system using STD (Selection Transmit Diversity) scheme. As a result of simulation, Comparing with the conventional Turbo Coded V-BLAST technique with the Adaptive Modulation systems, the optimal Turbo Coded V-BLAST technique with the Adaptive Modulation systems has better throughput gain that is about 350 Kbps in 11 dB SNR range. Especially, comparing with the conventional Turbo Coded V-BLAST technique using 2 transmit and 2 receive antennas, the proposed system with STD (Selection Transmit Diversity) scheme show that the improvement of maximum throughput is about 1.77 Mbps in the same SNR range.
A 3-D localization method of an autonomous underwater vehicle (AUV) has been developed, which can solve the limitations oj the conventional localization, such as LBL or SBL that reduces the flexibility and availability of the AUV. The system is composed of a mother ship (small unmanned marine prober) on the surface of the water and an unmanned underwater vehicle in the water. The mother ship is equipped with a digital compass and a GPS for position information, and an extended Kalman filter is used for position estimation. For the localization of the AUV, we used only non-inertial sensors, such as a digital compass, a pressure sensor, a clinometer, and ultrasonic sensors. From the orientation and velocity information, a priori position of the AUV is estimated by applying the dead reckoning method. Based on the extended Kalman filter algorithm, a posteriori position of the AUV is, then, updated by using the distance between the AUV and a mother ship on the surface of the water, together with the depth information from the pressure sensor.
In this paper, performance of a turbo-coded OFDM system is analyzed and simulated in a power line communication channel. Since the power line communication system typically operates in a hostile environment, turbo code has been employed to enhance reliability of transmitted data. The performance is evaluated in terms of bit error probability. As turbo decoding algorithms, MAP (maximum a posteriori), Max-Log-MAP, and SOVA (soft decision Viterbi output) algorithms are chosen and their performances are compared. From simulation results, it is demonstrated that Max-Log-MAP algorithm is promising in terms of performance and complexity. It is shown that performance is substantially improved by increasing the number of iterations and interleaver length of a turbo encoder. The results in this paper can be applied to OFDM-based high-speed power line communication systems.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.2
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pp.211-221
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1998
It is becoming apparent that stereo matching algorithms need much information from high level cognitive processes. Otherwise, conventional algorithms based on bottom-up control alone are susceptible to local minima. We introduce a system that consists of two levels. A lower level, using a usual matching method, is based upon the local neighborhood and a second level, that can integrate the partial information, is aimed at contextual matching. Conceptually, the introduction of bottom-up and top-down feedback loop to the usual matching algorithm improves the overall performance. For this purpose, we model the image attributes using a Markov random field (MRF) and thereupon derive a maximum a posteriori (MAP) estimate. The energy equation, corresponding to the estimate, efficiently represents the natural constraints such as occlusion and the partial informations from the other levels. In addition to recognition, we derive a training method that can determine the system informations from the other levels. In addition to recognition, we derive a training method that can determine the system parameters automatically. As an experiment, we test the algorithms using random dot stereograms (RDS) as well as natural scenes. It is proven that the overall recognition error is drastically reduced by the introduction of contextual matching.
Single-index models have found applications in econometrics and biometrics, where multidimensional regression models are often encountered. Here we propose a nonparametric estimation approach that combines wavelet methods for non-equispaced designs with Bayesian models. We consider a wavelet series expansion of the unknown regression function and set prior distributions for the wavelet coefficients and the other model parameters. To ensure model identifiability, the direction parameter is represented via its polar coordinates. We employ ad hoc hierarchical mixture priors that perform shrinkage on wavelet coefficients and use Markov chain Monte Carlo methods for a posteriori inference. We investigate an independence-type Metropolis-Hastings algorithm to produce samples for the direction parameter. Our method leads to simultaneous estimates of the link function and of the index parameters. We present results on both simulated and real data, where we look at comparisons with other methods.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.8
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pp.1238-1246
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1989
In this paper, a texture synthesis technique based on the NCAR(non-causal auto-regressive) model and the pyramid structure is proposed. In order to estimate the NCAR model parameters accurately from a noisy texture, the MAP(maximum a posteriori) estimation technique is also employed. In our approach, since the input texture is decomposed into the Laplacian oyramid planes first and then the NCAR model is applied to each plane, we are able to obtain a good synthesized texture even if the texture exhibits some non-random local structure or non-homogenity. The usrfulness of the proposed method is demonstrated with seveal real textures in the Brodatz album. Finally, the 2-dimensional MAP estimation technique can be used to the image restoration for noisy images as well as a texture image synthesis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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