The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.8A
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pp.664-670
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2005
OFDM is a very attractive technique for achieving high-bit-rate data transmission and high spectrum efficiency in fading environment. However, the reliable detection of an OFDM signal in time-varying multipath fading channels is a challenging problem. Accordingly, various channel estimation methods have been proposed for performance improvement. But, conventional pilot patterns for channel estimation in OFDM systems have not robust characteristics relating to various mobile speed. To solve this drawback in conventional patterns, we propose the pilot patterns modified from conventional patterns to have a good error performance in time-varying fading channel. Simulation results show that the performance of the proposed pilot patterns is better than conventional patterns in fast time-varying channel.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.1
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pp.65-67
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2014
In this letter, the performance of the interference channel with continuously varying channel is evaluated by using interference alignment based on practical channel estimation and channel state information(CSI) feedback and ideal Doppler frequency estimation. In this paper, performance evaluation is performed in terms of sum rate for 3-user interference channel. And also, sum rate is measured according to frequency of channel estimation relating with the calculation complexity. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the conventional one which assumes that the channel is constant in a frame in some circumstances.
This paper presents a performance estimation technique based on queuing analysis for on-chip bus matrix architectures of Multi-Processor System-on-Chips(MPSoCs). Previous works relying on time-consuming simulation are not able to explore the vast design space to cope with increasing time-to-market pressure. The proposed technique gives accurate estimation results while achieving faster estimation time than cycle -accurate simulation by order of magnitude. We consider the followings for the modeling of practical memory subsystem: (1) the service time with the general distribution instead of the exponential distribution and (2) multiple-outstanding transactions to achieve high performance. The experimental results show that the proposed analysis technique has the accuracy of 94% on average and much shorter runtime ($10^5$ times faster at least) compared to simulation for the various examples: the synthetic traces and real-time application, 4-channel DVR.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.10
no.1
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pp.67-75
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2011
This paper presents a new test technique for evaluating performance of vehicle detectors with interval estimation, not the conventional point estimation, for presenting statistical confidence interval. The methodology is categorized into three parts; sampling plan, analysis on the characteristic of evaluation indices, and the expression of evaluation results. Even though many statistical sampling plans exist, stratified random sampling is regarded as the most appropriate one, considering the detector performance characteristics that varies with traffic, illumination, and meteorological conditions. No magic bullet exists for evaluation index for detector evaluation, hence the characteristics of evaluation indices were thoroughly analyzed and a reasonable process for choosing the best evaluation index is proposed. Finally, the methodology to express the result of detector evaluation for the entire evaluation period and individual analysis interval is represented, respectively. To overcome the existing drawbacks in point estimation, interval estimation by which statistical confidence interval can be represented is introduced for enhancing statistical reliability of traffic detector evaluation. This research can make vehicle detector scheme improve one step forward.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.9
no.2
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pp.395-400
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2008
This paper relates to the performance analysis of DoA estimation algorithm in 2-dimensional circular array antenna for the receiving of GPS signal which is used for the performance improvement by elimination of jammer signal. By performing the spatial filtering after the DoA estimation in array antenna, the quality of receiving signal can improve by the nulling of jammer signal from the undesired direction and the forming of beam from the desired direction. In this paper, the MUSIC and MinNorm algorithm used for DoA estimation were applied after fixing the angle and power of jammer signal in 4 element and 7 element circular array antenna. In order to performance analysis, the estimation result and estimation error were computed by computer simulation. As a result, the MUSIC and MinNorm were fairly good in azimuth and elevation angle estimation of DoA in case of good signal to noise ratio and the MUSIC has better performance compared to MinNorm in case of poor signal to noise ratio.
There is a growing interest in facial age estimation because many applications require age estimation techniques from facial images. In order to estimate the exact age of a face, a technique for extracting aging features from a face image and classifying the age according to the extracted features is required. Recently, the performance of various CNN-based deep learning models has been greatly improved in the image recognition field, and various CNN-based deep learning models are being used to improve performance in the field of facial age estimation. In this paper, age estimation performance was compared by learning facial features based on various CNN-based models such as AlexNet, VGG-16, VGG-19, ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152. As a result of experiment, it was confirmed that the performance of the facial age estimation models using ResNet-34 was the best.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.7
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pp.1078-1090
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2022
The distribution patterns of battery usage time data per battery level are able to affect the performance of estimating battery remaining time in mobile devices. Outliers may mainly affect the estimation performance of statistical regression methods. In this paper, we propose a software framework that detects and processes outliers to improve the estimation performance of statistical regression methods. The proposed framework first detects outliers that degrade the estimation performance. The proposed framework replaces outliers with smoothed data. The difference between an outlier and its replaced data will be properly distributed into individual data. Finally, individual data are reinforced to improve the estimation performance. The numerical results obtained by experimenting the proposed framework confirmed that it yielded good performance of estimating battery remaining time.
In the speech recognition under the noisy environments, reducing the mismatch introduced between training and testing environments is an important issue. Spectral subtraction is widely used technique because of its simplicity and relatively good performance in noisy environments. In this paper, we introduce histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction. This method has advantages over the conventional noise estimation methods in that it does not need to detect non-speech intervals and it can estimate the noise spectra even in time-varying noise environments. Even though spectral subtraction is performed using a reliable average noise spectrum by the histogram method, considerable amount of residual noise remains due to the variations of instantaneous noise spectrum about mean. To overcome this limitation, we propose a new over-estimation technique based on distribution characteristics of histogram used for noise estimation. Since the proposed technique decides the degree of over-estimation adaptively according to the measured noise distribution, it has advantages to be few the influence of the SNR variation on the noise levels. According to speaker-independent isolated word recognition experiments in car noise environment under various SNR conditions, the proposed histogram-based over-estimation technique outperforms the conventional over-estimation technique.
The SNR estimation performance of hierarchical 16QAM system, which is adopted to simultaneous transmission or efficient image transmission system, is analyzed. Hierarchical 16QAM is modulation system which has different constellation shape from conventional QAM and can provide users with high quality and low quality of data services simultaneously by controlling hierarchical modulation parameter. Assuming AWGN channel, SNR estimation performance characteristics are investigated considering hierarchical modulation parameter and type of constellation points. From simulation results, it is found that constellation point showing superior SNR estimation performance relative to other points is exist. Also, it is known that according to hierarchical modulation parameter, SNR estimation range with more accurate estimation performance is divided.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.1A
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pp.38-47
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2006
In this paper, we propose a velocity-adaptive channel estimation scheme using the simple zero-forcing technique in the frequency domain. Channel estimation is performed by removing frequency components that are higher than the maximum Doppler frequency in the received signal. The proposed scheme can be extended to the combined estimation scheme for channel coefficients and mobile velocity using one FFT/IFFT module. Simulation results show that the proposed scheme outperforms conventional schemes for a wide range of mobile velocities($3{\sim}300\;Km/h$). Finally, the MSE for the proposed channel estimation scheme is analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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