Performance of gray scaled images using segmented cellular neural network - cellular neural network combined trellis coded quantization / modulation (SCNN - CNN CTCQ/TCM) approach over rician fading channel

Abstract

In this paper, Segmented Cellular Neural Network-Cellular Neural Network Combined Trellis Coded Quantization / Modulation (SCNN-CNN CTCQ/TCM) scheme is introduced. Here, a gray scaled image is lowered to 3 bit using our proposed Segmented Cellular Neural Network approach (SCNN) and then passed through a new CNN based structure which models combined trellis coded quantization / modulation. The performance of our combined scheme has been analyzed over Rician fading channel. Computer simulations studies confirm the analytical upper bound curves.Bu çalışmada Bölütlenmiş Hücresel Yapay Sinir Ağları-Hücresel Yapay Sinir Ağları Birleşik Kafes Kodlamalı Kuantalama ve Modülasyon işleminin gerçekleştirildiği yeni bir yapı tanıtılmıştır. Burada gri tonlamalı bir görüntü bizim tarafımızdan önerilen Bölütlemeli Hücresel Yapay Sinir Ağı yaklaşımı kullanılarak 3 bit seviyesine düşürülmüş ve daha sonra CNN tabanlı bir modelden oluşmuş kafes kodlamalı kuantalama ve modülasyon yapısından geçirilmiştir. Son olarak bu önerilen yapının performans analiz işlemleri yapılarak simulasyon ve analitik hata başarım eğrileri elde edilmiştir.