Generally, moving images contain the various components in motions, which reange from a static object and background to a fast moving object. To extract the accurate motion parameters, we must consider the various motions. That requires a wide search egion in motion estimation. The wide search, however, causes a high computational complexity. If we have a few knowledge about the motion direction and magnitude before motion estimation, we can determine the search location and search window size using the already-known information about the motion. In this paper, we present a local adaptive motion estimation approach that predicts a block motion based on spatio-temporal neighborhood blocks and adaptively defines the search location and search window size. This paper presents a technique for reducing computational complexity, while having high accuracy in motion estimation. The proposed algorithm is introduced the forward and backward projection techniques. The search windeo size for a block is adaptively determined by previous motion vectors and prediction errors. Simulations show significant improvements in the qualities of the motion compensated images and in the reduction of the computational complexity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권8호
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pp.1444-1456
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2011
This paper presents a low-complexity algorithm for an H.264/AVC encoder. The proposed motion estimation scheme determines the best coding mode for a given macroblock (MB) by finding motion-blurred MBs; identifying, before motion estimation, an early selection of MBs; and hence saving processing time for these MBs. It has been observed that human vision is more sensitive to the movement of well-structured objects than to the movement of randomly structured objects. This study analyzed permissible perceptual distortions and assigned a larger inter-mode value to the regions that are perceptually less sensitive to human vision. Simulation results illustrate that the algorithm can reduce the computational complexity of motion estimation by up to 47.16% while maintaining high compression efficiency.
In this paper, various of pilot-assisted channel estimation techniques for 3GPP LTE downlink are tested under multipath Rayleigh fading channel. At first, the conventional channel estimation techniques are applied with linear zero-forcing (ZF) equalizer, such as one dimensional least square (1-D LS) linear interpolation, two dimensional (2-D) wiener filter, the time and frequency dimension separate wiener filter and maximum likelihood estimator (MLE). Considering the practical implementation, we proposed two channel estimation techniques by combining time-dimension wiener filter and MLE in two manners, which showed a good tradeoff between system performance and complexity when comparing with conventional techniques. The nonlinear decision feedback equalizer (DFE) which can show a better performance than linear ZF equalizer is also implemented for mitigating inter-carrier interference (ICI) in our system. The complexity of these algorithms are calculated in terms of the number of complex multiplications (CMs) and the performances are evaluated by showing the bit error rate (BER).
Multiuser detection (MUD) and channel estimation techniques in space-division multiple-access aided orthogonal frequency-division multiplexing systems recently has received intensive interest in receiver design technologies. The maximum likelihood (ML) MUD that provides optimal performance has the cost of a dramatically increased computational complexity. The minimum mean-squared error (MMSE) MUD exhibits poor performance, although it achieves lower computational complexity. With almost the same complexity, an MMSE with successive interference cancellation (SIC) scheme achieves a better bit error rate performance than a linear MMSE multiuser detector. In this paper, hybrid ML-MMSE with SIC adaptive multiuser detection based on the joint channel estimation method is suggested for signal detection. The simulation results show that the proposed method achieves good performance close to the optimal ML performance at low SNR values and a low computational complexity at high SNR values.
본 논문은 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기반 인지 무선 (cognitive radio: CR) 시스템을 위한 저복잡도 주파수 옵셋 추정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 어떤 종류의 훈련심볼에도 적용할 수 있으며, 부분 주기도표를 이용함으로써 [9]의 기법에 비해 낮은 연산 복잡도를 갖는다. 모의실험을 통해 제안한 기법이 [9]의 기법과 거의 비슷한 추정 성능을 가짐을 보인다.
The carrier-to-noise power ratio is a key parameter for determining the reliability of PVT (Position, Velocity, and Time) solutions which are obtained by a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver. It is also used for locking a tracking loop, deciding the re-acquisition process, and processing advanced navigation in the receiver subsystem. The representative carrier-to-noise power ratio estimation schemes are the narrowband-wideband power ratio method (NW), the MM (Moment Method), and Beaulieu's method (BL). The NW scheme is the most classical one for commercial GNSS receivers. It is often used as an authoritative benchmark for assessing carrier-to-noise power estimation schemes. The MM scheme is the least biased solution among them, and the BL scheme is a simpler scheme than the MM scheme. This paper focuses on the less biased estimation with low complexity when the residual phase noise remains, then proposes a novel carrier-to-noise power ratio estimation scheme with low complexity for GNSS receivers. The asymptotic bias of the proposed scheme is derived and compared with others, and the simulation results demonstrate that the complexity of the proposed scheme is lowest among them, while the estimation performance of the proposed scheme is similar to those of the BL and MM schemes in normal and high gained reception environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2446-2462
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2016
In this paper, a frequency domain Expectation-Maximization (EM)-based channel estimation algorithm for Space Time Block Coded-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (STBC-OFDM) systems is investigated to support higher data rate applications in wireless communications. The computational complexity of the frequency domain EM-based channel estimation is increased when higher order constellations are used because of the ascending size of the search set space. Thus, a search set reduction algorithm is proposed to decrease the complexity without sacrificing the system performance. The performance results of the proposed algorithm is obtained in terms of Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE) for 16QAM and 64QAM modulation schemes.
In this paper, we propose a fast and low-complexity Motion Estimation (ME) algorithm for High Efficiency Video Coding (HEVC). Motion estimation occupies 77~81% of the amount of computation in HEVC. After all, the main key of codec implementation is to find a fast and low-complexity motion estimation algorithm and architecture. The proposed algorithm uses only 1% of the amount of operations compared to full search algorithm while maintaining compression performance with slight loss of 0.6% (BDBR).
Versatile Video Coding (VVC) is the most recent video coding standard, which had been developed by Joint Video Expert Team (JVET). It can improve significant coding performance compared to the previous standard, namely High Efficiency Video Coding (HEVC). Although VVC can achieve the powerful coding performance, it requires the tremendous computational complexity of VVC encoder. Especially, affine motion compensation (AMC) was adopted the block-based 4-parameter or 6-parameter affine prediction to overcome the limit of translational motion model while VVC require the cost of higher encoding complexity. In this paper, we proposed the early termination of AMC that determines whether the affine motion estimation for AMC is performed or not. Experimental results showed that the proposed method reduced the encoding complexity of affine motion estimation (AME) up to 16% compared to the VVC Test Model 17 (VTM17).
We propose an adaptive zoom motion estimation method where a picture is divided into two areas based on the distance information with a depth camera : the one is object area and the other is background area. In the proposed method, the zoom motion is only applied to the object area except the background area. Further, the block size of motion estimation for the object area is set to smaller than that of background area. This adaptive zoom motion estimation method can be reduced at the complexity of motion estimation and can be improved at the motion estimation performance by reducing the block size of the object area in comparison with the conventional zoom motion estimation method. Based on the simulation results, the proposed method is compared with the conventional methods in terms of motion estimation accuracy and computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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