본 논문에서는 한 쌍의 1차 사용자 송 수신단(PT-PR)과 한 쌍의 2차 사용자 송 수신단(ST-SR)을 가지는 무선 인지 통신 시스템을 고려한다. 첫 번째 시간 슬롯(1 Phase)에서 1차 사용자 송신단(Primary Transmitter : PT)은 1차 사용자 수신단(Primary Receiver : PR), 2차 사용자 송신단(Secondary Transmitter : ST) 및 2차 사용자 수신단(Secondary Receiver : SR)에 자신의 신호 $x_p$를 브로드캐스트하며, 각각의 수신단(PR, ST, SR)에서는 수신된 신호를 복호한다. 두 번째 시간 슬롯(2 Phase)에서 ST는 수신 후 복호한 ${x_p}^{\prime}$와 자신이 전송하고자하는 신호 $x_s$를 결합하여 PR과 SR에 브로드캐스트하고, 각 수신단(PR, SR)에서는 수신한 신호를 복호한다. 이 때 PR은 첫 번째 시간 슬롯에 수신한 $x_p$와 두 번째 시간 슬롯에 수신한 $x_p+x_s$ 신호 중 $x_p$를 검출하여 최대 비 결합(Maximal Ratio Combining) 기법을 이용하여 결합한다. 이 때 PR에서는 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. SR은 첫 번째 시간 슬롯에 수신한 $x_p$와 두 번째 시간 슬롯에 수신한 $x_p+x_s$신호를 가지고 선형결합을 통해 $x_s$를 얻는다.
Motion JPEG2000 부호화 기법을 사용하는 디지털시네마 시스템과 서비스의 구현은 방대한 재원과 시간을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 인터넷상에서 PC와 RTP 프로토콜을 사용하는 디지털시네마 전송시스템을 제안하고, 동영상 타일들이 각각의 PC에 전송 되고 독립적으로 부호화되고 한 화면으로 결합되어 대화면을 이루는 방법을 제안하였다. 128${\times}$128, 256${\times}$256, 512${\times}$512와 같은 다양한 크기의 타일들에 대해 실험을 한 결과, 두 대의 PC를 사용하여 타일을 수신 및 복호하여 전체 크기의 동영상을 성공적으로 재생할 수 있었다. 압축률 160:1 에서는 30dB 에서 40dB 의 PSNR을 보여주고 있고, 16:1 이하에서는 30dB 에서 50dB 의 PSNR을 보여준다. 제안된 시스템은 멀티 비젼 동영상의 복원에도 사용될 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 SVC와 MVC의 부호화 구조를 결합하여 구현된 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 위한 효율적인 움직임 추정 기법과 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 제안된 움직임 추정 기법에서는 부호화 과정에서 필요한 예측 부호화의 성능 향상을 위해서 서로 다른 시점 (view)의 픽처 정보를 참조픽처의 후보로서 활용한다. 제안된 움직임 예측 구조에 의해서 압축된 비디오 데이터의 크기를 감소시켜 압축 효율을 증대시킬 수 있다. 또한, 스케일러블 다시점 비디오 부호화를 수행할 때 SVC와 MVC의 DPB (Decoded Picture Buffer)를 통합한 통합형 DPB 설계 메카니즘에 대해 제안한다. 다양한 실험을 통해서 제안된 예측 구조를 적용함으로써 스케일러블 다시점 비디오 부호화에서의 압축 효율의 향상을 얻어낼 수 있음을 확인하였다.
계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.
계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.
In this paper, a new decoding scheme is proposed to improve the error correcting performance of low-density parity-check (LDPC) codes in high signal-to-noise ratio (SNR) region by using post-processing. It behaves as follows: First, a conventional LDPC decoding is applied to received LDPC codewords one by one. Then, we count the number of word errors in a predetermined number of decoded codewords. If there is no word error, nothing needs to be done and we can move to the next group of codewords with no delay. Otherwise, we perform a proper post-processing which produces a new soft-valued codeword (this will be fully explained in the main body of this paper) and then apply the conventional LDPC decoding to it again to recover the unsuccessfully decoded codewords. For the proposed decoding scheme, we adopt a simple product code structure which contains LDPC codes and simple algebraic codes as its horizontal and vertical codes, respectively. The decoding capability of the proposed decoding scheme is defined and analyzed using the parity-check matrices of vertical codes and, especially, the combined-decodability is derived for the case of single parity-check (SPC) codes and Hamming codes used as vertical codes. It is also shown that the proposed decoding scheme achieves much better error correcting capability in high SNR region with little additional decoding complexity, compared with the conventional LDPC decoding scheme.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.94-102
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2015
Optical camera communication (OCC) is an extension of Visible Light Communication. Different from traditional visible light communication, optical camera communications is an almost no additional cost technology by taking the advantage of build-in camera in devices. It was became a candidate for communication protocol for IoT. Camera module can be easy attached to IoT device, because it is small and flexible. Furthermore almost smartphone equip one or two camera for both back and font side with high quality and resolution. It can be utilized for receiving the data from LED or positioning. Actually, OCC combines illumination and communication. It can supply communication for special areas or environment where do not allow Radio frequency such as hospital, airplane etc. There are many concept and experiment be proposed. In this paper we proposed utilizing Android smart-phone camera for receiver and introduce new approach in modulation scheme for LED at transmitter. It also show how Manchester coding can be used encode bits while at the same time being successfully decoded by Android smart-phone camera. We introduce new data frame format for easy decoded and can be achieve high bit rate. This format can be easy to adapt to performance limit of Android operator or embedded system.
터보 부호화 같은 반복 부호에서 채널 신뢰도 추정은 시변하는 수중 음향 채널에서 성능 향상을 위한 중요한 요소로서, 부정확한 채널 신뢰도 추정은 오히려 성능을 더욱 악화시킨다. 따라서 본 논문에서는 시변 수중 음향 채널에서 부호화율 1/3을 가지는 터보 부호화된 Frequency Shift Keying(FSK) 신호의 최적의 채널 신뢰도 추정 방식을 분석하였다. 추정(Estimation Bit Error Rate, E-BER) 알고리즘은 복호된 데이터를 재부호화시켜 수신된 신호와의 차이를 산정하는 방식이며, 채널 신뢰도의 변화에 따른 E-BER을 구하여 최적의 채널 신뢰도를 결정할 수 있다. 성능 분석을 위해 문경의 호수에서 거리 300 m ~ 500 m의 이동성 실험을 하였으며, 데이터를 복호하지 못하는 패킷에 대해 최적의 채널 신뢰도를 추정하여 적용한 결과, 모두 복호하였음을 확인하였다.
Yuantian, Xia;XuPeng Kou;Weie Jia;Shuhan Lu;Longhe Wang;Lin Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1841-1857
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2023
CenterNet, a novel object detection algorithm without anchor based on key points, regards the object as a single center point for prediction and directly regresses the object's height and width. However, because the objects have different sizes, directly regressing their height and width will make the model difficult to converge and lose the intrinsic relationship between object's width and height, thereby reducing the stability of the model and the consistency of prediction accuracy. For this problem, we proposed an algorithm based on the regression of the diagonal half-length and the center angle, which significantly compresses the solution space of the regression components and enhances the intrinsic relationship between the decoded components. First, encode the object's width and height into the diagonal half-length and the center angle, where the center angle is the angle between the diagonal and the vertical centreline. Secondly, the predicted diagonal half-length and center angle are decoded into two length components. Finally, the position of the object bounding box can be accurately obtained by combining the corresponding center point coordinates. Experiments show that, when using CenterNet as the improved baseline and resnet50 as the Backbone, the improved model achieved 81.6% and 79.7% mAP on the VOC 2007 and 2012 test sets, respectively. When using Hourglass-104 as the Backbone, the improved model achieved 43.3% mAP on the COCO 2017 test sets. Compared with CenterNet, the improved model has a faster convergence rate and significantly improved the stability and prediction accuracy.
We propose an ultrashort pulse optical code-division multiple-access (O-CDMA) scheme based on a pseudorandom binary M-sequence spectral phase encoding and decoding of coherent mode-locked laser pulses and perform a numerical simulation to analyze its feasibility. We demonstrate the ability to properly decode any of the multiple (eight) 10 Gbit/s users by the matched code selection of the spectral phase decoder. The peak power signal to noise ratio of properly and improperly decoded $8{\times}10 Gb/s$ signals could be greater than 15 for 127 M-sequence coding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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