In this paper. we propose an adaptive step-size algorithm for the adaptive interference canceller (AIC) in the space-time trellis coded DS-CDMA system. In the AIC, the performance of the blind LMS algorithms that updates the tap-weight vector of the AIC is heavily dependent on the choice of step-size. To improve the performance of the fixed step-size AIC (FS-AIC), the regular adaptive step-size algorithm is extended in complex domain and applied to the joint AIC and ML decoder scheme. Simulation results show that the joint adaptive step-size AIC (AS-AIC) and ML decoder scheme using the proposed algorithm has boner performance than not only the conventional ML decoder but also the joint FS-AIC and ML decoder scheme without much increase of the decoding delay and complexity.
In this paper, an adaptive interference canceller (AIC) Is applied to the space-time coded DS-CDMA system in fading channels with arrival time difference from multiple transmit antennas In a CDMA system, arrival time difference causes not only inter-antenna and Inter-symbol interference but also multiple-access Interference even in a downlink. To mitigate the effect of the Interferences an AIC and ML decoding joint scheme Is proposed fur a space-time coded DS-CDMA system in which an adaptation process of tile AIC is merged in the Viterbi decoding algorithm. The performance of the proposed receiver is evaluated for the system with two transmit antennas. It is shown that the proposed receiver achieves significant performance improvement over the ML decoding receiver without the AIC
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.13
no.4
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pp.67-76
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2009
Recently, the active interaction control (AIC) system was proposed as a semi-active control system. The AIC system consists of a primary structure and an auxiliary structure. The objective of the AIC system is to control the response of the primary structure through engagement and disengagement between the primary and auxiliary structures. Previous switching control algorithms have been shown to be effective in reducing the response of the primary structure. However, they have the main drawback of requiring an excessive engagement-disengagement frequency and high interaction force. In this paper, the regions in which the switching is activated and the regions in which the switching is deactivated are described separately, to effectively determine the engagement or the disengagement. The general relationship between the switching regions and the deactivated switching regions selected according to the engagement-disengagement conditions is described within the newly-developed comprehensive switching framework. The proposed engagement-disengagement conditions are designed within a comprehensive switching framework, to reduce engagement-disengagement frequency and interaction force. Furthermore, the effect of a control sampling period on the AIC system is explained in terms of the engagement-disengagement frequency. The effectiveness of the proposed algorithms and the effect of the control sampling period are considered for a single degree of freedom model under free vibration. It is observed that increasing the duration of stay by using a large control sampling period prevents the AIC system from activating the possible chance of switching. The proposed algorithms are shown to be effective, both in restricting ineffective switching and in reducing interaction force.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.4
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pp.617-624
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2021
The accurate estimation of the number of signals included in the received signal is required for the AOA(: Angle-of-Arrival) estimation, the interference suppression, the signal reception, etc. AIC(: Akaike Information Criterion) and MDL(: Minimum Description Length) algorithms, which are known as the typical algorithms to estimate the signal number, estimate the number of signals according to the minimum of each criterion. As the number of antenna elements increased, the estimation performance is enhanced, but the computational complexity is increased because values of criteria for entire antenna elements should be calculated for finding their minimum. In order to improve this problem, in this paper, we propose AIC and MDL algorithms based on the beamspace, which efficiently estimate the number of signals while reducing the computational complexity by reducing the dimension of an array antenna through the beamspace processing. In addition, we provide computer simulation results based on various scenarios for evaluating and analysing the estimation performance of the proposed algorithms.
In modern wireless communication systems including beamformers or location-based services (LBS), which employ multiple antenna elements, estimating the number of signals is essential for accurately determining the quality of the communication service. Representative signal number estimation algorithms including the Akaike information criterion (AIC) and minimum description length (MDL) algorithms, which are information theoretical criterion models, determine the number of signals based on a reference value that minimizes each criterion. In general, increasing the number of elements mounted onto the array antenna enhances the performance of estimating the number of signals; however, it increases the computational complexity of the estimation algorithm. In addition, various configurations of array antennas for the increased number of antenna elements should be considered to efficiently utilize them in a limited location. In this paper, we introduce an efficient signal number estimation algorithm based on the beamspace based AIC and MDL techniques that reduce the computational complexity by reducing the dimension of a uniform circular array antenna. Since this algorithm is based on a uniform circular array antenna, it presents the advantages of a circular array antenna. The performance of the proposed signal number estimation algorithm is evaluated through computer simulation examples.
The Advanced Intra Coding(AIC) mode included in the H.263+ which is for video ceding at low bit rates, selects one prediction direction of DCT coefficients among three directions for every intra macroblock. Based ()n the selected direction, It uses a different DCT scanning order, quantization scheme, and VLC table. The use of the AIC mode brings higher compression ratio and improved PSNR than the H.263 baseline. This paper proposes a simplified submode selection method for a direction of the DCT coefficient prediction for advanced ultra coding in H.263. Compared to the conventional method the proposed simplified method can achieve a similar coding Performance at computational complexity reduced to 1/7 and with much less memory requirement. The proposed method will be useful in implementing a simplified H.263 system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.471-473
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2009
In this paper, we propose a double talk and noise robust acoustic echo canceler for hands-free telephony applications. The proposed system includes a double-talk detection method that detects the double-talk durations, which uses covariance between microphone input signa and estimated microphone input signal. And proposed adaptive algorithm for estimating acoustic echo path, uses normalized auto-covariance matrix of input signal with multiplication of residual error power and projection order of AP(affine projeciton) algorithm. It is confirmed that the proposed algorithm shows better performance from acoustic interference cancellation (AIC) viewpoint in double talk and noisy environments.
Semantic role labeling (SRL) systems determine the semantic role labels of the arguments of predicates in natural language text. An SRL system usually needs to perform four tasks in sequence: Predicate Identification (PI), Predicate Classification (PC), Argument Identification (AI), and Argument Classification (AC). In this paper, we use the Korean Propbank to develop our Korean semantic role labeling system. We describe our Korean semantic role labeling system that uses sequence labeling with structured Support Vector Machine (SVM). The results of our experiments on the Korean Propbank dataset reveal that our method obtains a 97.13% F1 score on Predicate Identification and Classification (PIC), and a 76.96% F1 score on Argument Identification and Classification (AIC).
The formation of high-quality polycrystalline silicon (poly-Si) on relatively low cost substrate has been an important issue in the development of thin film solar cells. Poly-Si seed layers were fabricated by an inverse aluminum-induced crystallization (I-AIC) process and the properties of the resulting layer were characterized. The I-AIC process has an advantage of being able to continue the epitaxial growth without an Al layer removing process. An amorphous Si precursor layer was deposited on Corning glass substrates by RF magnetron sputtering system with Ar plasma. Then, Al thin film was deposited by thermal evaporation. An $SiO_2$ diffusion barrier layer was formed between Si and Al layers to control the surface orientation of seed layer. The crystallinity of the poly-Si seed layer was analyzed by Raman spectroscopy and x-ray diffraction (XRD). The grain size and orientation of the poly-Si seed layer were determined by electron back scattering diffraction (EBSD) method. The prepared poly-Si seed layer showed high volume fraction of crystalline Si and <100> orientation. The diffusion barrier layer and processing temperature significantly affected the grain size and orientation of the poly Si seed layer. The shorter oxidation time and lower processing temperature led to a better orientation of the poly-Si seed layer. This study presents the formation mechanism of a poly seed layer by inverse aluminum-induced crystallization.
The purpose of this study is to estimate the stochastic monthly runoff model for the Kunwi south station of Wi-stream basin in Nakdong river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins multiplicative ARlMA and the state-space model to simulate changes of monthly runoff. The forecasting monthly runoff from the pair of estimated effective rainfall and observed value of runoff in the uniform interval was given less standard error then the analysis only by runoff, so this study was more rational forecasting by the use of effective rainfall and runoff. This paper analyzed the records of monthly runoff and effective rainfall, and applied the multiplicative ARlMA model and state-space model. For the P value of V AR(P) model to establish state-space theory, it used Ale value by lag time and VARMA model were established that it was findings to the constituent unit of state-space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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