Pantsaena, Nopprat;Sangworasil, M.;Nantajiwakornchai, C.;Phanprasit, T.
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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pp.979-982
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2002
Compressing image data by using Vector Quantization (VQ)[1]-[3]will compare Training Vectors with Codebook. The result is an index of position with minimum distortion. The implementing Random Codebook will reduce the image quality. This research presents the Splitting solution [4],[5]to implement the Codebook, which improves the image quality[6]by the average Training Vectors, then splits the average result to Codebook that has minimum distortion. The result from this presentation will give the better quality of the image than using Random Codebook.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2086-2097
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2012
A terminal-based dynamic clustering algorithm is proposed in a multi-cell scenario, where the user could select the cooperative BSs from the predetermined static base stations (BSs) set based on dynamic channel condition. First, the user transmission rate is derived based on linear precoding and per-cell feedback scheme. Then, the dynamic clustering algorithm can be implemented based on two criteria: (a) the transmission rate should meet the user requirement for quality of service (QoS); (b) the rate increment exceeds the predetermined constant threshold. By adopting random vector quantization (RVQ), the optimized number of cooperative BSs and the corresponding channel conditions are presented respectively. Numerical results are given and show that the performance of the proposed method can improve the system resources utilization effectively.
The efficient representation and encoding of signals with limited resources, e.g., finite storage capacity and restricted transmission bandwidth, is a fundamental problem in technical information processing systems. Typically under realistic circumstances, the encoding and communication of message has to deal with different sources of noise and disturbances. In this paper, I propose a unifying approach to data compression by robust vector quantization, which explicitly deals with channel noise, and random elimination of prototypes. The resulting algorithm is able to limit the detrimental effect of noise in a very general communication scenario. In this paper, based on the robust vector quantization I have an experiment about speech coding.
The average distortio of the vector quantizer is calcualted using a probability function F of the input source for a given codebook. But, since the input source is unknown in geneal, using the sample vectors that is realized from a random vector having probability function F, a time-average opeation is employed so as to obtain an approximation of the average distortion. In this case the size of the smple set should be large so that the sample vectors represent true F reliably. The theoretical inspection about the approximation, however, is not perfomed rigorously. Thus one might use the time-average distortion without any verification of the approximation. In this paper, the convergence characteristics of the time-average distortions are theoretically investigated when the size of sample vectors or the size of codebook gets large. It has been revealed that if codebook size is large enough, then small sample set is enough to obtain the average distortion by approximatio of the calculated tiem-averaged distortion. Experimental results on synthetic data, which are supporting the analysis, are also provided and discussed.
본 논문은 거대 다중 안테나 시스템을 위한 넌컨백스 압축센싱 기반 채널 상태 정보 피드백 기법을 제안한다. 제안하는 피드백 기법은 랜덤 백터 양자화 방식과 결합하여, 피드백 양을 줄이면서 송신단에서 정확한 채널 정보를 획득할 수 있게 해준다. 또한, 측정값이 부정확하고 불완전하더라도 기존의 컨백스 압축센싱 기반 채널 상태정보 피드백 기법보다 더 적은 수의 측정값만으로 채널 상태 정보를 복구할 수 있다. 실험을 통해 제안하는 넌컨백스 압축센싱 기반 피드백 기법이 기존의 압축센싱 기반 피드백 기법과 랜덤 백터 양자화 피드백 기법에 비해 같은 피드백 양으로 더 높은 전송률을 제공함을 확인하였다.
연속적 화자 분류에 있어서 분류 대상이 되는 화자에 대한 정보가 없거나 부족할 경우 정확한 연속적 분류가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 표본 화자모델을 이용하는 방법이 제안되었는데, 이 방법을 이용하면 미리 준비된 화자의 데이터가 없이 화자모델 초기화와 화자분류가 가능해진다. 하지만 여전히 화자모델의 표본을 얻는 방법에 어려움이 따른다. 이 문제를 해결하기 위해 벡터 양자화에서 비롯된 화자 양자화를 제안한다. 유선전화 데이터를 이용한 실험에서 화자 양자화를 이용한 표본 화자모델 방법은 무작위 표본추출 방법을 이용할 경우 보다 25%의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 높은 공간 상관도(spatial correlation)를 가지는 massive MIMO(multiple-input multiple-output) 시스템에서 Compressive Sensing 기반의 제한적 피드백 알고리즘을 제안한다. 현실적으로 많은 안테나를 설치하기 위해 기지국에서는 조밀한 uniform square array를 가정하였다. 또한 다중 사용자를 지원하기 위해 기지국에서는 영점강제(zero-forcing) 프리코더를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 피드백 알고리즘이 기존의 random vector quantization 코드북 보다 더 좋은 성능을 보이고 피드백 오버헤드와 코드북 인덱스를 찾는 계산량이 감소함을 보였다.
본 논문에서는 영상의 웨이브렛 변환계수의 양자화를 위하여 입력영상의 통계적 성질에 영향을 받지 않고 부호화 결과에 범용성을 갖는 새로운 벡터 양자화기의 설계법을 제안한다. 부호화 대상영상의 상관과 에지성분의 양 등이 웨이브렛 변환영역에서의 양자화기 설계에 중용한 요소인 것을 밝힌다. 기존의 벡터 양자화기의 가장 큰 문제점은 양자화대상 영상과 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열간의 통계적 성질의 불일치에 의한 부호화 성능의 열화이다. 그리하여 본 논문에서는 웨이브렛 변환계수의 양자화에 적합한 벡터양자화기의 대표 벡터를 생성하기 위한 학습계열로, 독립난수에 영상의 상관과 에지성분을 첨가한 모사 영상을 사용하여 종래 방식의 문제점을 해결하는 방법에 대하여 검토하였다. 제안 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 대표벡터 생성에 이용하는 학습계열에 부호화 대상이 되는 영상과 같은 실영상을 사용한 종래 방식에 의해 설계된 벡터양자화기와 부호화 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 비교하여 종래 방식의 문제점을 명확하게 밝히고, 아울러 제안방식으로 설계한 벡터양자화기가 부호화 성능이 우수함을 입증한다.
본 논문에서는 대역선택 웨이브릿 변환 CELP 보호화기라 명명한 4.8 kbps 전송률의 새로운 웨이브릿 변화형 CELP 부호화기를 구현하였다. 제안된 알고리듬에서는 이산 웨이브릿 주파수 대역에 대한 대역 선택과 선택적 벡터 양자화 기법을 사용하였다. 이러한 대역 선택 및 선택적 벡터 양자화 구조는 구분형 VQ 구조를 이용하여 구현하였다. 제안한 알고리즘은 계산량 및 저장용량을 크게 줄이면서도, 기존의 불규칙 잡음 코드북 검색 구조에 비해 0.5에서 1 dB 가량 개선된 segmental SNR을 갖는다. 많은 실험 결과를 통해 확인한 결과, 제안된 대역 선택 웨이브릿 변환 CELP 부호화기는 기존의 CELP 구조나 웨이브릿 변환 구조에 비해서 실제 응용에 훨씬 적합함을 확인하였다.
본 논문은 분할된 선형배열안테나를 사용하는 다중 사용자 MIMO 기술에서 코드북(codebook)을 운용 환경에 따라 최적화 하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 공간상관도가 없는 MIMO 채널을 가정하여 디자인된 코드북을 각 순방향 링크의 송신 공간상관행렬을 이용하여 컬러링(coloring)하는 기술이며, 이를 위해 필요한 각 링크의 송신 상관행렬을 제한된 양의 long-term 피드백을 통해 피드백하는 기술을 제안한다. Zero-forcing maximum eigenmode transmission 기술을 사용하는 다중 사용자 MIMO 시스템에서, 제안하는 코드북 최적화 기술의 성능을 분석하였으며, 제안하는 기술이 적은양의 추가 피드백 정보량으로 다양한 운용 환경에 적응적으로 코드북을 최적화함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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