Channel Noise Estimation for MIMO-OFDM using Mask Function

방재권,현광민 한국지식정보기술학회 2015 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.10 No.4

In wireless communication systems, the estimated noise variance is a significant parameter for SNR (Signal to Noise Ratio) estimation, estimation of channel impulse response, and MMSE (Minimum Mean Square Error) calculation. More accurately estimated noise variance provides better signal detection performance of systems. However the conventional noise estimation methods result in degradation of performance for the estimation when the noise power becomes higher than threshold value, especially with MMSE filter. In this paper, for more accurate noise estimation, a new noise estimation scheme is proposed by using mask function for FFT (Fast Fourier Transform) block in frequency domain at receiver. The mask function can reduce magnitude of side-lobes of channel response in time domain then it can estimate more accurate reference symbols. Through estimated reference symbols for channel estimation step, more accurate noise component can be estimated so we can obtain better performance of noise variance estimation. The accurately estimated noise variance value is used to calculate weighting matrix for MMSE filter. To prove that the systems using a new noise estimation scheme have better BER performance, we could analyze under several channel variations and compare BER performances for MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output – Orthogonal Frequency Division Multiplexing) systems. BER performances using the proposed scheme are better than those using conventional noise estimation scheme under all channel situations.

Noise Estimation Using Edge Detection

Young-Ro Kim(김영로),Sung-Soo Dong(동성수) 대한전자공학회 2013 전자공학회논문지 Vol.50 No.5

본 논문에서는 에지 검출을 이용한 잡음 예측 방법을 제안하였다. 이 방법은 필터 기반으로 한 잡음 예측 방법이다. 에지 검출은 잡음 예측에 영향을 미치는 구조나 세밀한 정보들을 제거하기 위함이다. 에지 검출을 하기 위하여, 영상의 세밀함에 안정적인 수정한 래셔널 필터를 사용하였다. 제안한 잡음 예측 방법은 다양한 형태의 영상들의 잡음 예측에 더욱 효율적으로 적용되며 기존의 필터 기반으로 한 잡음 예측 방법들보다 좋은 결과를 얻는다. In this paper, we propose a noise estimation method using edge detection. It is a filter-based noise estimation method. Edge detection is to exclude structures and details which have an effect on the noise estimation. To detect edge, we use a modified rational filter which is robust to details of images. The proposed noise estimation method is more efficiently applied to noise estimation in various types of images and has better results than those of conventional filter-based noise estimation methods.

Impulsive Modelling of Noise for OFDM Systems in Power Line Communication: A Necessity or a Redundant Task?

Selva Muratoğlu Çürük 대한전기학회 2020 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.15 No.1

In Power Line Communication, variations in the characteristics of power lines and additive noise reduce the efciency of Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM), and that makes channel estimation essential. The earlier estimation techniques in the literature assume channel noise is Gaussian as in the wireless communication, whereas the recent ones model the corrupted noise more realistic, impulsive, which results in complicated receivers. This study judges the need of impulsive noise modelling and complex receivers. The performances of two Maximum A-Posteriori (MAP) channel estimators proposed for additive Gaussian noise and impulsive noise are compared under impulsive noise. The channel data used in the simulations is taken from the literature and impulsive noise is modelled by Middleton Class A distribution. The results show that the MAP estimator, which assumes Gaussian noise instead of impulsive, has better performance. The MAP estimator which assumes impulsive noise has a satisfactory performance under weak impulsive noise and low Signal to Noise Ratio (SNR) only, otherwise its performance is low, close to Maximum Likelihood estimator performance. The estimator designed for Gaussian noise has a better performance even under heavy impulsive noise and this distinction is clearer for low SNR cases.

운전 중 실내 소음의 유형 및 강도에 따른 주관적 속도감에 관한 연구

공대호,이재식,이준범 한국문화및사회문제심리학회 2005 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 Vol.11 No.2

본 연구는 운전 중 발생하는 청각 자극의 유형 및 정도가 운전자가 지각하는 주관적 속도감에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 수행되었다. 본 연구에서 사용된 청각 자극은 엔진 소음과 음악 소리였으며 전자는 자동차의 속도에 따라 함께 변하는 청각 단서인 반면 후자는 자동차의 속도와는 무관하게 변화하는 비단서 소음으로 사용되었다. 엔진 소음의 강도만 조작되어 제시된 실험 1에서는 엔진 소음의 크기에 따라 운전자가 느끼는 주관적 속도감이 다르게 나타나 운전자들은 엔진 소음이 작을수록 기준속도보다 더 빨리 주행한 반면 엔진 소음이 클수록 더 천천히 주행하는 것이 관찰되었다. 실험 2에서는 엔진 소음과 음악 소리를 모두 들려주었는데, 그 결과 엔진 소음의 크기변화에 따른 주관적 속도감의 차이는 여전히 나타났으나 음악 소리의 크기변화에 따른 속도감의 차이는 보이지 않았다. 또한 실험 1과 2를 통합하여 음악 소리의 유무효과를 분석해 본 결과 음악 소리가 엔진 소음을 차폐시킬 만큼 크고 엔진 소음이 작을 경우에는 음악 소리가 없는 경우보다 속도를 더 내는 것으로 나타났다. 이는 음악 소리가 속도감에 영향을 주는 직접요인은 아니지만 간접적으로 영향을 미친다는 가능성을 시사한다. The purpose of the present study was to investigate the effects of in-vehicle noise types and levels of intensity on drivers' driving speed estimation. Noise generated from the vehicle engine and musical sound sampled from the Korean pop were employed as the types of in-vehicle noise and their levels of intensity were systematically manipulated. In experiment 1 where the effect of the engine noise levels on speed estimation was observed, drivers showed the tendencies of driving faster than the targets speeds under lower noise intensity condition whereas driving slower under higher noise intensity condition. In experiment 2 where both musical sample and the engine noise were provided, drivers' subjective speed estimation was affected by the engine noise as revealed experiment 1, but not by musical sample. When the data from the both experiments were combined and analyzed, an interacting effect of engine noise levels and music sample levels was found: if the intensity of music sample was enough to overwhelm the engine noise, the drivers drove faster than lower engine noise level condition in the experiment 1. This result indicates that although the music sample is not the direct auditory cue of speed estimation as observed in the experiment 2, intense level of music sample can affect drivers' speed estimation when it is coupled with the lower engine noise level.

Fast Poissonian-Gaussian Noise Estimation

Hyun Sang Park 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.10

The noise is modeled as Poissonian-Gaussian as it is naturally suited for the raw-data of modern digital imaging sensors. The hard segmentation approach used in the conventional noise estimation schemes often degrades the accuracy of the estimation by reducing the sample size for estimation. Increasing the sample size, by using soft segmentation approach, improves the accuracy of the estimation. We presented a fast and practical noise level function estimation method for Poissonian-Gaussian noise from a single image. We initialize a pre-fixed number of intensity centroids based on the noisy image histogram, and compute the noise variances for each intensity centroid in the image intensity domain via weighted summation. The pixels, which have similar intensity with the intensity centroid and correspond to the low gradient region, are assigned with high weights and vice versa. Experiments on synthetic as well as real raw-images show that the proposed method provides reliable noise estimation 20 times faster than the state-of-the-art.

잡음 추정을 이용한 개선된 가우시안 필터에 관한 연구

구미란(Mi-Ran Gu),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2010 Proceedings of KIIT Conference Vol.2010 No.-

본 논문은 잡음 추정을 이용한 개선된 가우시안 필터의 잡음제거에 관한 연구이다. 새롭게 제안된 알고리즘은 적응 가우시안 필터링을 이용한 블록기반 잡음추정을 통해 입력 영상에 존재하는 잡음의 표준편차를 추정한다. 추정된 잡음의 표준편차를 이용하여 가우시안 필터의 표준편차를 적응적으로 변경함으로써 영상에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거한다. 실험에서의 비교 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 가우시안 필터에 비해 향상된 PSNR 값을 가짐을 확인하였고 영상에 존재하는 작은 디테일을 더 잘 보존함을 알 수 있었다. This paper is a study on image noise reduction of modified Gaussian filter using noise estimation. The proposed algorithm first estimates a standard deviation of noise in input image by block-based noise estimation using the adaptive Gaussian filtering. By changing the standard deviation of Gaussian filter by the estimated standard deviation of noise adaptively, added noise is effectively removed. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm has improved performances in terms of PSNR and also preserves better the fine details of the processed image as opposed with the Gaussian filler.

음성강조에의 응용을 위한 신경회로망에 의한 잡음량의 추정법

최재승,Choi Jae-Seung 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.3

잡음이 중첩된 음성으로부터 잡음을 제거하기 위해서는, 잡음의 크기에 따라서 음성처리 시스템의 매개변수를 변경하는 것이 양호한 음질의 음성을 재생하는데 바람직하다. 본 논문은 백색잡음 및 자동차의 주행잡음에 의해 저하된 3단계의 음성을 학습할 수 있는 3층 구조의 신경회로망을 사용하여, 음성 중의 잡음량의 크기를 추정하는 방식을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 신경회로망에 의해서 잡음량이 추정될 수 있는 것을 알 수 있었으며, 화자와 음성 데이터가 학습데이터와 다르더라도 백색잡음에 대해서 평균 $95\%$ 이상의 높은 잡음 추정율을 구할 수 있었다. To reduce the noise in the noisy speech, it is desirable to change the parameters of the speech processing system according to the noise intensity to reproduce a good quality speech. This paper proposes an estimation method of noise intensity using a three layered neural network, which is able to learn the three graded speeches that is degraded by white noise or road noise. Experimental results demonstrate that the noise intensity could be estimated by the neural network. Even if the speakers and speech data are different from the training data, estimation rates for the noise intensity can be estimated by the neural network with an average accuracy of $95\%$ or more for white noise.

Noise Estimation using Edge Detection in Moving Pictures

Young-Ro Kim(김영로),Tae-Myung Oh(오태명) 대한전자공학회 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.4

움직임 영상에서 에지 검출을 이용하여 잡음을 예측하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 잡음 예측에 영향을 주는 구조와 세밀함을 제거하는 역할을 한다. 에지를 검출하기 위하여 잡음에 강한 소벨과 형상학 닫힘 연산자를 사용한다. 제안하는 잡음 예측 방법은 다양한 종류의 동영상에 효율적으로 적용될 수 있으며 기존 잡음 예측 방법들 보다 향상된 결과를 가진다. 또한, 제안하는 알고리즘은 영상과 비디오 응용에서 효율적으로 적용할 수 있다. We propose a noise estimation method using edge detection in moving pictures. Edge detection is to exclude structures and details which have an effect on the noise estimation. To detect edge, we use Sobel and morphological closing operators which are robust to details of images. The proposed noise estimation method is more efficiently applied to noise estimation in various types of moving images and has better results than those of existing noise estimation methods. Also, proposed algorithm can be efficiently applied to image and video applications.

추정된 잡음의 표준편차에 의해 개선된 가우시안 필터를 이용한 영상의 잡음 제거

구미란(Mi-Ran Gu),이강석(Kang-Seok Lee),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2010 한국정보기술학회논문지 Vol.8 No.12

This paper is a study on image noise reduction of modified Gaussian filter by estimated standard deviation of noise. For effective noise reduction, we propose a new method. The proposed algorithm first estimates a standard deviation of noise in input image. By changing the standard deviation of Gaussian filter by the estimated standard deviation of noise adaptively, added noise is effectively removed. Noise estimation uses the block-based noise estimation using the adaptive Gaussian filtering. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm has improved performances in terms of PSNR and also preserves better the fine details of the processed image as opposed with the Gaussian filter. When relatively small levels of noise added, the proposed algorithm shows better performance than the Gaussian filter.

영상에 포함된 피쳐의 방향성을 적용한 잡음의 분산 추정과 시그마필터

김민아(Mina Kim),박영호(Youngho Park),김영화(Yeong-hwa Kim) 한국자료분석학회 2020 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.22 No.2

IT 기술의 발전과 함께 영상장치 또한 발전하였음에도 불구하고 영상에서 잡음이 발생하는 것은 불가피하다. 잡음은 영상의 화질을 흐려지게 하고, 이로 인해 정확한 정보를 얻지 못하게 한다. 잡음이 없는 영상을 얻는 것은 현실적으로 불가하므로 영상을 활용하기 전에 잡음을 효과적으로 감소하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 영상에 가우시안 잡음을 추가한 뒤, 피쳐와 잡음을 구분하기 위해 두 개의 픽셀 블록 값의 차이를 이용하는 블록 접근 방법으로 방향성을 고려한다. 피쳐와 잡음을 구분하는 문제는 분산의 동일성 검정 방법으로 표현 가능하며, 바틀렛 검정을 이용해 피쳐통계량을 정의한다. 각 블록의 표본표준편차와 방향성을 고려한 표본표준편차, 피쳐통계량을 이용하여 잡음의 분산을 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 알고리즘에 의해 얻어진 추정값을 적용한 시그마필터와 단순평활법을 적용한 시그마필터의 결과를 비교하여 잡음의 감소를 시각적으로 확인한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법에 의한 분산 추정의 성능이 잡음의 수준에 관계없이 우수한 것을 알 수 있고, 추정값을 적용한 시그마필터의 잡음제거 효과가 시각적으로도 우수한 것을 확인하였다. Although video devices have evolved along with the development of IT technology, it is inevitable that noise will occur in images. Noise blurs image quality, thus accurate information is not available. Since it is practically impossible to obtain images without noise, it is important to effectively eliminate noise before using the images. In this study, after adding Gaussian noise to the images, we consider orientation using the block approach to detect image features and noise. The problem of detect image features and noise can be expressed as homogeneity of variance test, and feature statistic is defined by using the parameter method, Bartlett test. Using STD estimations for local block, STD estimations by feature orientation and feature statistics, we propose estimation algorithm of noise variance. In addition, noise is eliminated by applying the estimates obtained by the proposed algorithm to the sigma filter. As the simulation results, the efficiency of noise reduction of proposed method is excellent regardless of the level of noise. Also, It can also be visually verified.