본 논문에서는 상향링크 다중사용자 MIMO/FDD 시스템에서 최적 성능을 보이면서 낮은 복잡도를 가지는 안테나 선택 기반 스케줄링 방식을 제안한다. 가장 복잡하면서 가장 우수한 성능을 보이는 스케줄링 알고리즘인 Brute-Force 스케줄러(BFS)의 성능에 근접하면서 복잡도가 현저히 낮은 세 가지 스케줄링 방식을 제안하고 채널용량, 복잡도, SER 관점에서의 성능 비교를 보인다. 실험 결과 제안한 스케줄링 방식 중 CSS(Capacity-Stacking Scheduler)와 SOAS(Semi-orthogonal Antenna Scheduler) 방식은 낮은 복잡도를 유지하면서 BFS와 같은 성능을 보였으며, 좀 더 복잡도를 줄인 RC-SOAS(Reduced Complexity-SOAS)의 경우 안테나 수가 적은 경우에는 BFS 와의 성능차가 거의 없음을 확인하였다. 또한, 스케줄링을 하기 위한 안테나 채별의 집합을 형성하는 방식으로 Full-Set(FS) 방식과 Sub-Set(SS) 방식을 비교하여, SS 방식을 통해 안테나 수가 적은 경우 성능 열화 없이 추가적으로 복잡도의 이득을 얻을 수 있음을 보였다.
본 논문은 MIMO-OFDM 시스템에서 복잡도와 검출 성능의 관점에서 효율성을 위하여, QRD-M과 DFE 및 반복 검출을 통한 분할 검출 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 스트림에 따라 다른 검출 방법을 사용하여 신호들을 검출한다. 제안된 기법에서 낮은 복잡도를 요구하는 공간 스트림에서는 높은 복잡도와 높은 검출 성능을 가지는 QRD-M을 사용하고 높은 복잡도를 요구하는 공간 스트림에서는 낮은 복잡도와 낮은 검출 성능을 가지는 DFE를 사용한다. 또한 DFE가 사용된 공간 스트림에 대해서는 신뢰성을 보장하기 위해 반복 검출을 수행한다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 기법은 비록 기존의 기법보다 증가된 복잡도를 가지지만, 검출 성능을 월등히 개선시키는 것을 확인하였다.
직교 주파수 분할 다중(OFDM) 기법은 현재 무선 통신에서 가장 중요한 전송 기술 중 하나로 여겨지고 있다. OFDM은 장애가 심한 무선 환경에서 적응 능력이 뛰어나기 때문에 애드 혹(Ad Hoc), 메시(Mesh) 및 센서 네트워크 환경에 이용되기 적합하다. 그러나, OFDM에서 비트 할당과 관련된 기존 연구는 센서 네트워크에서 요구되는 에너지 효율성 및 낮은 계산 복잡도가 충분히 고려되지 않았다. 본 논문은 주파수 선택적 페이딩 채널(Frequency Selective Fading Channel) 환경 하에서 에너지 제한을 고려하며, 낮은 계산 복잡도를 가지는 비트 할당 기법을 제시한다. 이 기법은 피드백 채널을 이용해 수집한 채널 상태 정보를 이용하여 에너지 제한에 맞는 비트 할당 방법을 찾는 적응적(Adaptive) 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한 결과, 본 기법은 매우 낮은 계산 복잡도를 가지지만 계산 복잡도가 높은 최적화 기법과 성능 차이가 거의 없다는 점을 확인하였다.
본 논문은 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)기반의 LTE (Long Term Evolution)하향링크 시스템에서 PS (Primary Synchronization)신호를 이용한 잔여 시간동기 오차를 검출 기법을 제안한다. 제안된 잔여 시간동기 오차 검출 기법은 기존의 잔여 시간동기 오차 검출 기법과 달리, 수신된 PS 신호간의 상호상관 값을 이용하여 잔여 시간동기오차를 검출한다. 제안된 기법은 기존의 기법보다 낮은 복잡도를 가지며, 비슷한 성능을 보여주며 이는 컴퓨터 모의실험을 비교하였다.
음성 신호를 압축한 후, 주관적 왜곡 없이 복원하기 위한 부호화 연구는 대역 제한된 채널에 적용하기 위해 전송률을 더욱 낮추기 위한 연구 분야와 전송률은 높더라도 복잡도 및 성능 면에서 효과적인 연구 분야로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 기존 시스템의 절반에 해당하는 전송률에서도 비슷한 성능을 유지함으로써 디지털 셀룰라 표준화안으로의 가능성이 가장 높은 음성 부호화 방법들에 대해 비교 설명하고, 전송률을 좀 더 낮추기 위해 진행되고 있는 새로운 연구 경햐에 대해 고찰한다. 또한, 전송률은 높더라도 기존 방법에 비해 복잡도는 매우 낮은 부호화기에 대한 설명을 통해 향후 연구 방향에 대해 언급하고자 한다.
유한체 $GF(2^n)$에서 두 원소의 곱셈을 수행하는 공간 복잡도가 낮은 병렬 처리 곱셈기의 구현에 있어서 divide-and-conquer 방법은 유용하게 사용된다. 이를 이용한 가장 널리 알려진 알고리듬으로는 카라슈바 (Karatsuba-Ofman) 알고리듬과 다중 분할 카라슈바(Multi-Segment Karatsuba) 알고리듬이 있다. Leo ne은 카라슈바 알고리듬의 최적화된 반복 횟수를 제안하였고, Ernst는 다중 분할 카라슈바 방법을 이용한 일반적이고 확장 가능한 유한체 곱셈기를 제안하였다. 본 논문에서는 Ernst가 제시한 다중 분할 카라슈바 병렬 처리 곱셈기의 복잡도를 제시한다. 또한 기존 방법의 병렬 처리 곱셈기와 시간 복잡도는 같지만 공간 복잡도는 낮은 새로운 다중 분할 카라슈바 방법의 병렬 처리 곱셈기를 제안하며 그에 따른 최적화된 반복 횟수를 제안한다. 나아가서 제안하는 곱셈기가 몇몇 유한체에서 카라슈바 방법의 병렬 처리 곱셈기 보다 공간 복잡도에서 효과적임을 제시한다.
선거는 분산 컴퓨팅에서 기본적인 문제에 해당한다. $f{\le}{\llcorner}(n-1/2){\lrcorner}$ 일때 우리는 한 노드에 연결된 최대 f링크를 가지는 네트워크에서 n개의 노드를 고려한다. 보통 지도자를 선거로 뽑거나, 최대 인식자을 찾거나, 스패닝 츄리를 구성하는 것은 메시지 복잡도가 같은 차수를 가지기 때문에 동일 문제의 범주에 속한다. 본 논문은 스패닝 츄리를 이용하여 간헐 링크 고자이 있는 비동기 완전 네트워크에서 지도자 선거 알고리즘을 위한 복잡도의 낮은 경계가 $O(n^3)$ 임을 증명한다.
본 논문에서는 구간선형 모델을 적용하여 낮은 복잡도를 가지는 LSC(Lens-Shading Correction) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 각 화소와 렌즈 중심점으로부터 거리를 정수형으로 계산하고, 이 정수를 거리에 대한 LSC 이득값이 저장된 LUT(Look-Up Table)에 대한 주소로 적용하여, 입력 화소 값에 곱함으로써 LSC를 수행한다. 거리를 구하려면 제곱근 회로가 추가되어야 한다. LUT에 저장된 이득값은 원점으로부터의 거리에 대한 평균 이득값을 저장하고 있기 때문에, 제곱근 계산에 높은 정밀도를 할애하여도 LSC 보상된 영상의 화질에 미치는 영향은 높지 않으므로 정수형 제곱근 연산을 수행한다. 제곱근 계산은 구간 선형화하여 단지 덧셈과 쉬프트 연산만으로 제곱근 연산을 완료할 수 있도록 간략화 하였다. 제안한 알고리즘을 양산 중인 일반 카메라 모듈에 적용한 결과, 카메라모듈 제조업체의 LSC 평가 기준을 상회하는 수준으로 나타나며, 구현될 하드웨어 복잡도가 매우 낮아서 모바일 카메라 구현에 매우 적합하다.
본 논문에서는 포인트 클라우드 정합 성능 향상을 위해 기하적 복잡도가 낮은 정점들의 영향을 최소화하는 포인트 클라우드 리샘플링 방법을 제안한다. 3 차원 특징 기술자(3D feature descriptor)를 기반으로 하는 포인트 클라우드 정합은 정점 법선 벡터의 변화량을 특징으로 사용한다. 따라서 강건한 특징은 대부분 정점 법선 벡터의 변화량이 큰 영역에서 추출된다. 반면에 정점 법선 벡터의 변화량이 거의 없는 평면 영역은 정합 수행 시에 이상점(outlier)으로 작용할 수 있으므로 해당 정점들이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화해야 한다. 제안하는 방법은 모델 포인트 클라우드의 기하적 복잡도를 고려한 리샘플링을 통해 전체 정점의 수 대비 복잡도가 낮은 정점들의 비율을 낮추어 이상점이 정합 과정에 미치는 영향을 최소화하고 정합 성능을 향상시켰다.
본 논문은 OFDM의 Cyclic Prefix를 사용하여 적은 계산랑을 통해 보다 빠른 초기 시간동기획득을 구현하였다. QPSK 매핑 신호를 입력으로 하고 수신단에서 계산의 복잡도를 줄이기 위해 실수 부와 허수 부를 양자화를 하고 양자화된 신호를 이용하였다. 또한 양자화된 신호의 개수를 줄이는 방법으로 샘플링을 통해 기존의 상관성 알고리즘에 적용할 데이터 량을 줄였다. 즉, 계산량과 복잡도를 줄여 초기 시간 동기 획득률을 유지하면서 복잡도를 줄였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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