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영어

This paper considers two reconstruction schemes of structured-sparse signals, turbo inference and Markov chain Monte Carlo(MCMC) inference, in compressed sensing(CS) technique that is recently getting an important issue for an efficient videowireless transmission system using multi-copter as an unmanned aerial vehicle. Proposed reconstruction algorithms are settingimportance on reduction of image data sizes, fast reconstruction speed and errorless reconstruction. As a result ofexperimentation with twenty kinds of images, we can find turbo reconstruction algorithm based on loopy beliefpropagation(BP) has more excellent performances than MCMC algorithm based on Gibbs sampling as aspects of averagereconstruction computation time, normalized mean squared error(NMSE) values.

한국어

본 논문에서는 무인항공기인 방송용 멀티콥터를 이용한 Full-HD급 이상 화질의 이미지를 효율적으로 전송하기 위해 이미지 압축센싱 기법을 적용하고, Sparse 신호의 효율적 복원을 위해 Turbo 알고리즘과 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 알고리즘의 복원성능을 모의실험을 통해 비교 분석하였다. 제안된 복원 기법은 압축 센싱에 기반하여 데이터 용량을 줄이고 빠르고 오류 없는 원신호 복원에 중점을 두었다. 다수의 이미지 파일로 모의실험을 진행한 결과 Loopy belief propagation(BP) 기반의 Turbo 복원 알고리즘이 Gibbs sampling기반 알고리즘을 수행하는 MCMC 알고리즘 보다 평균 복원 연산 시간, NMSE 값에서 우수하여 보다 효율적인 복원 방법으로 생각된다.