The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.6C
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pp.579-584
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2007
Recently various prediction structures have been proposed to exploit inter-view correlation among multi-view video sequences. In this paper, we propose a QP(quantization parameter) selection method for the B frame inserted in the first frames of each GOP(group of pictures), where we change QP for the B frame adaptively to achieve uniform picture quality and overall coding gain. Each B frame is coded with reference to two frames in its adjacent views. We calculate QP for the B frame based on the correlation between the two reference frames, calculated using their rate-distortion costs. By applying the proposed method to the MVC reference prediction structure, we have improved the coding gain by 0.09$\sim$0.16 dB.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.618-622
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2009
An improvement of standard encoder has been saturated recently. However, new coding method does not have a compatibility with conventional standard. To solve this problem, new concept coding method that has a semicompatibility with standard may be discussed. On the other hand, cyclic Intra-picture coding is used for access and refreshment. However, I-picture spend large amount of bits. An enhancement of I-picture is desired with keeping its refreshment performance. Further, it's a problem that quality change at the border of GOP because of its independency. To respond these, we propose the coding which is applied an inter-frame processing at the border of GOP. Applied method is the reduction of quantization error using the motion compensated inter-picture processing. In this report, we check the improvement of the efficiency and the compatibility of proposed method. As a result of examination, we recognize that the total gain is maximally 1.2dB in PSNR. Generally, the degradation of performance in standard decoding is smaller than its gain. Also the refreshment performance is tested.
This paper introduces a neural network (NN) -based nonlinear predictor for the LP (Linear Prediction) residual. To evaluate the effectiveness of the NN-based nonlinear predictor for LP-residual, we first compared the average prediction gain of the linear long-term predictor with that of the NN-based nonlinear long-term predictor. Then, the effects on the quantization noise of the nonlinear prediction residuals were investigated for the NN-based nonlinear predictor A new NN predictor takes into consideration not only prediction error but also quantization effects. To increase robustness against the quantization noise of the nonlinear prediction residual, a constrained back propagation learning algorithm, which satisfies a Kuhn-Tucker inequality condition is proposed. Experimental results indicate that the prediction gain of the proposed NN predictor was not seriously decreased even when the constrained optimization algorithm was employed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.11
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pp.11-18
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2007
FFT(Fast Fourier Transform) processor is one of the key components in the implementation of OFDM systems such as WiBro, DAB and UWB systems. Most of the researches on the implementation of FFT processors have focused on reducing the complexities of multipliers, memory and control circuits. In this paper, to reduce the memory size required for IFFT(Inverse Fast Fourier Transform), we propose a new IFFT design method based on a mapping method. By simulations, it is shown that the reposed IFFT design method achieves more than 60% area reduction and much SQNR(Signal-to-Quantization-Noise Ratio) gain compared with previous IFFT circuits.
Block diagonalization (BD) has been proposed as a simple and effective technique in multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) broadcast channels. However, when channel state information (CSI) knowledge is limited at the transmitter, the performance of the BD may be degraded because inter-user interference cannot be completely eliminated. In this paper, we propose an efficient CSI quantization technique for BD precoded systems with limited feedback where users supported by a base station are selected by dynamic scheduling. First, we express the received signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) when multiple data streams are transmitted to the user, and derive a lower bound expression of the expected received SINR at each user. Then, based on this measure, each user determines its quantized CSI feedback information which maximizes the derived expected SINR, which comprises both the channel direction and the amplitude information. From simulations, we confirm that the proposed SINR-based channel quantization scheme achieves a significant sum rate gain over the conventional method in practical MU-MIMO systems.
This paper addresses a design issue of "model complexity and performance trade-off" in the application of bandwidth extension (BWE) methods to the intra-frame predictivevector quantization problem of wideband speech. It discusses model-based linear and non-linear prediction methods and presents a comparative study of them in terms of prediction gain. Through experimentation, the general trend of saturation in performance (with the increase in model complexity) is observed. However, specifically, it is also observed that there is no significant difference between HMM and GMM-based BWE functions.
Ahiadormey, Roger Kwao;Anokye, Prince;Park, Seok-Hwan;Lee, Kyoung-Jae
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.9
no.2
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pp.1-14
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2019
This paper considers a multiple-input multiple-output (MIMO) power line communication (PLC) network where interference alignment (IA) technique is used to mitigate the interference that arises in multi-user networks. IA as a precoding technique requires perfect channel state information (CSI) to achieve maximum multiplexing gain. Due to the common-mode reception at the receiver ports, we assume imperfect CSI for the IA precoding design. Here, the CSI is quantized and sent via feedback to the transmit ports. For different levels of CSI quantization, we evaluate the performance of various IA algorithms via Monte Carlo simulations. Simulation results reveal the superior performance of the proposed scheme due to common-mode reception in IA MIMO PLC networks. It is shown that for a quantization level of 5 bits, the CM reception improves the sum-rate by up to 70%.
This paper provides a rigorous theory for analysis of quantization effects and optimum filter bank design in quantized multidimensional subband filter banks. Even though subband filter design has been a hot topic for last decades, a few results have been reported on the subband filter with a quantizer. Each pdf-optimized quantizer is modeled by a nonlinear gain-plus-additive uncorrelated noise and embedded into the subband structure. Using polyphase decomposition of the analysis/synthesis filter banks, we derive the exact expression for the output mean square quantization error. Based on the minimization of the output mean square error, the technique for optimal filter design methodology is developed. Numerical design examples for optimum nonseparable paraunitary and biorthogonal filter banks are presented with a quincunx subsampling lattice. Through the simulation, $10\~20\;\%$ decreases in MSE have been observed compared with subband filter with no quantizers especially for low bit rate cases.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.1
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pp.80-93
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1997
This paper proposes a new technique of optimal codebook design in multistage gain-shape vector quantization (MS-GS VQ) for wireless image communication. An original image is divided into a smany blocks as possible in order to get strong robustness to channel transmission errors: the original image is decomposed into a number of subband images, each of which contains a sperate spatial frequency information and is obtained by the biorthogonal wavlet transform; each subband is separated into several consecutive VQ stages, where each stage has a residual information of the previous stage; one vector in each stage is divided into two components-gain and shape. But, this decomposition genrates too many blocks and it thus makes the determination of optimal codebooks difficult. We overcome this difficulty by evolving each block's codebook independently with different genetic algorithm that uses each stage's individual training vectors. Th eimpact of th eproposed VQ technique on the channel transmission errors is compared with that of other VQ techniques. Simulation results show that the proposed VQ technique (MS-GS VQ) with the optimal codebook designe dy genetic algorithms is very robust to channel transmission errors even under the bursty and high BER conditions.
A rigorous theory for modeling, analysis, optimum nonseparable filter bank in multidimensional M-band quantized subband codec are developed in this paper. Each pdf-optimized quantizer is modeled by a nonlinear gain-plus-additive uncorrelated noise and embedded into the subband structure. We then decompose the analysis/synthesis filter banks into their polyphase components and shift the down-and up-samplers to the right and left of the analysis/synthesis polyphase matrices respectively. Focusing on the slow clock rate signal between the samplers, we derive the exact expression for the output mean square quantization error by using spatial-invariant analysis. We show that this error can be represented by two uncorrelated components : a distortion component due to the quantizer gain, and a random noise component due to fictitious uncorrelated noise at the uantizer. This mean square error is then minimized subject to perfect reconstruction (PR) constraints and the total bit allocation for the entire filter bank. The algorithm gives filter coefficients and subband bit allocations. Numerical design example for the optimum nonseparable orthonormal filter bank is given with a quincunx subsampling lattice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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