Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1995.06a
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pp.131-135
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1995
As the search range increases, most fast ME algorithms can not keep the performance comparable to the full search BMA. In this paper, we propose a new fast motion estimation method which locates the small search area for a block of the current frame. This method is based on interframe correlation of motion vectors as well as intraframe correlation. Especially, the proposed algorithm outperforms other fast methods when the motion is very fast or complex. It drastically reduces computational complexity while maintaining good performance compared with the conventional FS-BMA.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.8
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pp.1437-1443
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2000
This paper considers a channel estimation technique in a wireless local area network (WLAN) system with complementary code keying (CCK) signaling over multipath fading channels. This scheme uses the maximum correlator output of RAKE receiver for the extraction of the channel parameters. The performance of the proposed detection technique is compared with that of a noncoherent detection technique, and a significant improvement of performance is observed in terms of the bit error probability.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.9B
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pp.1604-1608
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2000
The three-step search (TSS) algorithm for block motion estimation has been widely used in real-time video coding due to the simplicity of the algorithm significant reduction of computationl cost and good performance. In this paper an improved three-step search (ITS) algorithm is proposed to improve the performance of the TSS algorithm. Simulation results show that in terms of motion compensation errors the proposed ITSS outperforms some popular fast search algorithms while it has the lower computational complexity.
Kim, Sang-Gyoo;Lee, Tae-Ho;Jung, Tae-Yeon;Kim, Duk-Gyoo
Proceedings of the IEEK Conference
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2000.07b
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pp.885-888
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2000
Among the previous searching methods, there are the typical methods such as full search and three-step search, etc. Block motion estimation using exhaustive search is too computationally intensive. To apply in practice, recently proposed fast algorithms have been focused on reducing the computational complexity by limiting the number of searching points. According to the reduction of searching points, the quality performance is aggravated in those algorithms. In this paper, We present a fast and efficient search algorithm for block motion estimation that produces better quality performance and less computational time compared with a three-step search (TSS). Previously the proposed Two Step Search Algorithm (TWSS) by Fang-Hsuan Cheng and San-Nan sun is based on the ideas of dithering pattern for pixel decimation using a part of a block pixels for BMA (Block Matching Algorithm) and multi-candidate to compensate quality performance with several locations. This method has good quality performance at slow moving images, but has bad quality performance at fast moving images. To resolve this problem, the proposed algorithm in this paper considers spatial and temporal correlation using neighbor and previous blocks to improve quality performance. This performance uses neighbor motion vectors and previous motion vectors in addition, thus it needs more searching points. To compensate this weakness, the proposed algorithm uses statistical character of dithering matrix. The proposed algorithm is superior to TWSS in quality performance and has similar computational complexity
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.209-216
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2005
Performance assessment has Problems about possibilities of assessment fault by appraisal, fairness, reliability, and validity of grading, ambiguity of grading standard, difficulty about objectivity security etc. This study proposes fuzzy Performance assessment system to solve problem of the conventional performance assessment. This Paper presented an objective and reliable performance assessment method through fuzzy reasoning, design fuzzy membership function and define fuzzy rule analyzing factor that influence in each sacred ground of performance assessment to account principle subject. Also, performance assessment item divides by formation estimation and subject estimation and designed membership function in proposed performance assessment method. Performance assessment result that is worked through fuzzy Performance assessment system can pare down burden about appraisal's fault and provide fair and reliable assessment result through grading that have correct standard and consistency to students.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6C
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pp.476-482
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2012
In this paper, we analyze and compare several co-channel interference mitigation algorithms for WBAN application in 2.4 GHz ISM frequency bands. ML (Maximum Likelihood), OC (Optimal Combining) and MMSE (Minimum Mean Square Error) has been considered for the possible techniques for interference cancellation in view of the trade off between the performance and the complexity of implementation. Based on the channel model of IEEE 802.15.6 standard, simulation results show that ML and OC attains the lower BER performance than that of MMSE if we assume the perfect channel estimation. But, ML and OC have the additional requirement of implementation for his own and other users's channel estimation process, hence, besides the BER performance, the complexity of implementation and the sensitivity to channel estimation error should be considered since it requires the simple and small sized equipment for WBAN system application. In addition, the gap of detection BER performance between ML, OC and MMSE is much decreased under the imperfect channel estimation if we adopt real channel estimation process, therefore, in order to apply to WBAN system, the trade off between the BER performance and complexity of implemetation should be seriously considered to decide the best co-channel interference cancellation for WBAN system application.
A new interacting multiple model (IMM) method using intelligent input estimation (IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The genetic algorithm (GA) is utilized to optimize a fuzzy system for a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation (IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
This paper deals with optimal power allocation for channel estimation of orthogonal frequency-division multiplexing uplinks in time-varying channels. In the existing literature, the estimation of time-varying channel response in an uplink environment can be accomplished by estimating the corresponding channel parameters. Accordingly, the optimal power allocation studied in the literature has been in terms of minimizing the mean square error of the channel estimation. However, the final goal for channel estimation is to enable the application of coherent detection, which usually means high spectral efficiency. Therefore, it is more meaningful to optimize the power allocation in terms of capacity. In this paper, we investigate capacity with imperfect channel estimation. By exploiting the derived capacity expression, an optimal power allocation strategy is developed. With this developed power allocation strategy, improved performance can be observed, as demonstrated by the numerical results.
Since the recent launch of Microsoft Xbox Kinect, research on 3D human pose estimation has attracted a lot of attention in the computer vision community. Kinect shows impressive estimation accuracy and real-time performance on massive graphics processing unit hardware. In this paper, we focus on further reducing the computation complexity of the existing state-of-the-art method to make the real-time 3D human pose estimation functionality applicable to devices with lower computing power. As a result, we propose two simple approaches to speed up the random-forest-based human pose estimation method. In the original algorithm, the random forest classifier is applied to all pixels of the segmented human depth image. We first use a multi-scale approach to reduce the number of such calculations. Second, the complexity of the random forest classification itself is decreased by the proposed cascade approach. Experiment results for real data show that our method is effective and works in real time (30 fps) without any parallelization efforts.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.7
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pp.1632-1642
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1994
The Stewart Platform is a six-degree-of-freedom in-parallel-actuated manipiulator mechanism. The kinematic behavior of parallel mechanisms shows inverse characteristics as compared that of serial mechanisms; i.e, the inverse kinematic problem of Stewart Platform is straightforward, but no closed form solution of the forward kinematic problem has been previously presented. Thus it is difficult to calculate the 6 DOF displacement of the platform from the measured lengths of the six actuators in real time. Here, a real-time estimation algorithm which solves the Stewart Platform kinematic problem is proposed and tested through computer simulations and experiments. The proposed algorithm shows stable convergence characteristics, no estimation errors in steady state and good estimation performance with higher sampling rate. In experiments it is shown that the estimation result is the same as that of simulation even in the presence of measurement noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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