비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.
기하학적 오차와 전기적 오차는 배열센서 시스템의 성능을 심각하게 저하할 수 있다. 이러한 문제를 완화시키기 위해 다양한 보정 기술이 개발되었다. 본 논문에서는 배열센서의 위치오차, 이득오차, 위상오차를 보상하는 두 가지 기술을 비교하였다. 그 중 하나의 방법은 1차 테일러급수 전개를 통해 배열센서의 명목상 값으로부터 실제 조향 벡터를 예측한 후 MUSIC 알고리즘의 null 특성을 이용하여 형성되는 몇 가지 식을 이용하여 센서의 실제 위치, 이득, 위상을 추정한다. 또 다른 하나의 방법은 기준신호원의 공분산 행렬을 이용하여 이러한 오차들을 예측한다. 시뮬레이션을 통해 두 가지 보정기술 모두 성공적으로 오차를 보정하였고, 10dB~50dB SNR 범위에서 Fistas and Manikas의 알고리즘이 Ng and Lie의 알고리즘 보다 노이즈에 더 강건하다는 것을 증명하였다.
CNUSAIL-1은 태양돛을 탑재한 3U 크기의 큐브위성이다. 저궤도에서 태양돛을 전개하고, 이에 따른 자세와 궤도에 대한 영향을 확인하는 임무를 수행한다. 본 논문에서는 CNUSAIL-1을 위한 자세결정 알고리즘의 구현 가능성을 제시하였다. 위성의 기준센서는 태양센서, 3축 지자기센서를 이용하며, 관성센서는 MEMS 자이로센서를 사용한다. 큐브위성용 센서는 상대적으로 저가이며, 성능 및 잡음특성이 좋지 않은 단점이 있다. 따라서 자세결정 알고리즘으로 노이즈 특성을 고려할 수 있는 확장칼만필터를 적용하였다. 또한 자세결정의 결정론적 방법인 QUEST 알고리즘과 비교하여 그 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 실용화를 목적으로 비전 시스템을 기반으로 한 차선검출의 성능개선과 처리과정의 고속화 알고리즘을 제안한다. 차선검출의 고속화를 위해 전처리 과정으로 수평소실선의 추정과 관심영역(ROI-LB)의 최적 선정으로 획기적인 검출영역의 감소가 가능하다. 블록단위의 ROI-LB 내에서 영상의 특징정보를 추출하고 이를 기반으로 한 Hough 변환의 적용에 의한 nonparametric 모델 매칭 기법으로 차선을 검출한다. Laplacian 필터를 사용해서 잡음제거와 동시에 에지 보강 과정을 처리함으로서 다양한 차선 패턴에 대한 특징정보 추출의 신뢰성을 향상시킨다. 또한 ROI-LB 내 블록별 에지의 방향성 정보의 클러스터링으로 차선으로 오인식되는 에지들의 제거가 가능해 차선검출의 성능을 개선할 수 있다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 다양한 실제 차선 패턴을 대상으로 한 실험결과를 제시한다.
동영상에서 시공간상 일정한 위상을 갖는 윤곽선을 정합시켜 물리적 공간에서의 동일한 위치를 추적하는 방법은 명암이 일정한 윤곽선을 정합시키거나 일정한 명암을 전제로 추적하는 방법에 비해 정확성이 높고 조명조건에 대해 안정된 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 조명변화와 노이즈에 강인하게 카메라의 움직임을 추정하는 기법을 소개한다. 우선, 가버 필터뱅크를 사용하여 공간적으로 여과된 연속영상으로부터 계산된 위상의 크기를 기반으로 필터의 방향과 수직인 곳의 광류를 구한 후, 최소제곱법을 적용하여 어파인 모델에 상응하는 카메라의 움직임 파라미터를 구한다. 실험을 통하여 이러한 방법은 조명조건의 변화를 야기하는 디스플레이 기기를 피사체로 하여 카메라의 위치변화를 추정하는 방식의 영상기반 포인팅 디바이스에도 적용될 수 있음을 보인다.
Alam, Muhammad Morshed;Islam, Mohammad Rakibul;Arafat, Muhammad Yeasir;Ahmed, Feroz
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.178-203
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2018
In this paper, authors have been evaluated the Frame Error Rate (FER) performance of IEEE 802.11 a/g/p standard 5 GHz frequency band WLAN over Rayleigh and Rician distributed fading channels in presence of Additive White Gaussian Noise (AWGN). Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) based transceiver is implemented by using real-time signal processing frameworks (IEEE 802.11 Blocks) in GNU Radio Companion (GRC) and Ettus USRP N200 is used to process the symbol over the wireless radio channel. The FER is calculated for each sub-carrier conventional modulation schemes used by OFDM such as BPSK, QPSK, 16, 64-QAM with different punctuated coding rates. More precise SNR is computed by modifying the SNR calculation process of YANS and NIST error rate model to estimate more accurate FER. Here, real-time signal constellations, OFDM signal spectrums etc. are also observed to find the effect of multipath propagation of signals through flat and frequency selective fading channels. To reduce the error rate due to the multipath fading effect and Doppler shifting, channel estimation (CE) and equalization techniques such as Least Square (LS) and training based adaptive Least Mean Square (LMS) algorithm are applied in the receiver. The simulation work is practically verified at GRC by turning into a pair of Software Define Radio (SDR) as a simultaneous transceiver.
기존의 선형 예측법에 의한 음성 분석의 기본적인 가정은 전극점 성도 필터의 입력은 백색 신호라는 것이다. 그러나, 주기성 입력 신호의 경우 피치 바이오스 오차가 기존 선형 예측 계수에 개입된다. 만일 여기 신호의 추정값을 이용할 수 있다면 멀티 펄스에 의한 선형 예측 분석으로 이러한 바이어스를 제거할 수 있다. 기존의 선형 예측 분석에서의 예측 오차는 멀티 펄스 여기 신호열과 불규칙 잡음 신호열의합으로 나타내어질 수 있으므로 선형 예측 오차로부터 멀티 펄스 신호열을 찾아내는 것은 고전적인 검출 및 추정의 문제로 생각될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 LRT 를 이용하여 예측오차로부터 멀티 펄스 신호의 위치와 크기를 찾아낸 다음 이 신호열로부터 피치 바이어스가 제거된 선형 예측 계수를 구하는 알고리즘을 제안한다. 매번 적응된 임계값을 적용하여 반복 수행을 함으로써 성능향상을 입증하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.113의 표준안에 정의된 OFDM (Orthogoanl Frequency Division Multiplexing) 기반의 무선 LAN 시스템의 수신기를 구현하였다. OFDM 방식은 데이터 전송시 다수의 직교 반송파를 사용하여 병렬전송을 하기 때문에 오류 정정 부호와 함께 사용할 때 고속 데이터 전송시에 나타나는 주파수 선택적 페이딩을 극복할 수 있다. 그러나 수신단에서 동기가 이루어지지 않는 경우 부반송파 사이에 직교성이 파괴되어 채널간 간섭이 발생하여 오류 성능이 크게 저하된다. 따라서 시스템의 동기를 이루기 위해 심볼을 구성하는 부반송파 사이의 위상관계를 이용하여 OFDM 신호의 주파수 옵셋을 추정하였으며 단일탭 등화기를 통하여 채널상의 잡음에 의한 오차를 개선하였다. 효율적인 하드웨어 구성을 위해 이들 블록을 Verilog HDL으로 모델링 하였으며 표준안의 벡터를 이용하여 기능 검증 및 성능 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 고속무선통신에 널리 사용되고 있는 직교 주파수 분할 다중화 데이터 전송시스템에서 반송파주파수 옵셋(Offset)에 의한 잔류 위상 오차와 샘플링 주파수 옵셋에 의한 잔류 오차를 추적하고 보상하는 알고리즘을 제안한다. 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서는 서로 직교성을 가지는 부반송파들이 디지털 데이터에 의해 변조되어 동시에 전송된다 반송파 주파수 옵셋이 존재하는 경우에는 신호 대 잡음비의 감소 그리고 인접 부반송파의 간섭 등이 발생한다. 또한 송신단과 수신단에서의 샘플링 주파수의 차이로 인한 샘플링 시점의 오차도 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 성능저하의 주요한 요인으로 작용한다. 반송파 주파수의 오차와 샘플링 주파수의 오차는 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 중요한 성질중의 하나인 직교성 상실을 초래하며 이는 성능저하의 원인으로 작용하므로 수신단에서는 지속적으로 잔류 오차를 추적하여 보상해 주는 방식의 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 주파수 선택적 페이딩 무선 채널 환경에서 파일롯 데이터뿐만 아니라 채널이득 정보 및 페이로드 데이터를 주파수 오차 추정에 반영하여 추정오차를 줄이고 이 추정 값을 주파수 오차 보상에 반영하여 성능 향상을 달성할 수 있는 방식을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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