이 논문에서 는 부호 알고리듬(Sign Algorithm)의 수렴성능을 향상시킨 새로운 Equalizer 알고리듬을 소개하였다. 이것은 입력 데이터를 재활용하여 필터계수를 다중 갱신하는 Data-Recycling 방식을 곱셈 계산이 적은 Sign 알고리듬에 적용하였다. Sign 알고리듬은 계산량이 적고 구현이 간단한 장점을 가지나 느린 수렴속도의 한계를 가지고 있다. 제안한 알고리듬은 Sign 알고리듬의 계산량이 적은 장점과 Data-Recycling LMS 알고리듬의 단순성과 빠른 수렴속도를 가지는 장점을 결합한 구조의 알고리듬이다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 제안된 적응 등화 알고리듬은 LMS 알고리듬보다 2배 빠른 수렴 속도를 나타내었으며, 근사한 수렴성능에 조건에서 Data-Recycling LMS와 비교할 때 반으로 줄어든 곱셈 계산량을 보였다.
적응 필터의 입력 신호의 상관도 (correlation)가 클 경우 LMS 알고리즘의 수렴 속도는 상당히 느려지게 된다. 본 논문에서는 입력 신호의 상관도가 높은 상황에서 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 적응 필터링 알고리즘을 제안한다. 입력 신호에 대하여 직교성을 가지도록 변환을 인위적으로 가하여 LMS 알고리즘의 한계를 극복한다. 제안한 알고리즘의 성능 향상은 시스템식별 모델을 통하여 그 수렴 속도의 개선을 확인하며 또한 시변 환경 하에서 적응 필터의 시변 추적 능력을 통해 보여 진다.
In this paper, an adaptive minimum transmit power modulation scheme under constant data rate and fixed bit error rate (BER) for the multiple-input multiple-output (MIMO) system is proposed. It adjusts the modulation order and allocates the transmit power to each spatial sub-channel when meeting the user's requirements at the cost of minimum transmission power. Compared to the other algorithm, it can obtain good performance with lower computational complexity and can be applied to the wireless communication system. Computer simulation results present the efficiency of the proposed scheme. And its performance under different channel condition has been compared with the other algorithm.
본 연구에서는 차량용 슈퍼차져의 원심압축기 출구 공기 유량을 제어하기 위한 모델 기반 적응 제어기를 설계하였다. 원심압축기 모델은 운전 동특성을 확인할 수 있는 해석적 기반으로 개발하였으며, 개발된 모델은 실험과의 검증을 통해 타당성을 확인하였다. 모델 기반 적응제어는 압축기 모델과 적응 제어기로 구성되었다. 피드백 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하지 않지만, 적용된 적응 제어는 시스템 파라미터의 변화에 견실 제어가 가능하다. 결론적으로, 모델 기반 제어는 제어 요구 유량에 제어가 이루어지며, 또한 시스템 파라미터가 변화해도 피드백 제어에 비해 견실한 제어가 이루어지는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 무선 멀티미디어 통신 시스템 환경에서 고속의 전송데이터를 전송할 시스템을 이루기 위해 적응변조 방식을 적용한 Truncated Type-II Hybrid ARQ 방식과 부호화 기법을 제안하였다. 여기서, 나카가미 페이딩 채널 환경으로 적응변조방식을 해석하였다. 적응변조 시스템은 나카가미 페이딩 지수에 따라서 변조 레벨과 심볼율을 제어할 수 있다. Eb/No가 높거나 나카가미 페이딩 지수 m이 높을 경우 이 시스템은 높은 변조 레벨과 높은 심볼율을 선택하여 전송 효율을 증가시키는데 목적이 있다. 이와 반대로, Eb/No가 낮을 경우, 전송 성능 감소를 막기 위해 낮은 변조 레벨과 낮은 심볼율을 선택한다. 변조 방법으로는 QPSK, 16QAM, 64QAM, 256QAM 방식을 채용하였다. Truncated Type-II Hybrid ARQ 기법에 의한 적응변조 방식은 실시간 처리 및 고 신뢰도가 요구되는 무선 멀티미디어 통신 시스템에 적용이 가능하리라 판단된다.
This paper presents an adaptive H.263+ rate control algorithm for streaming video applications under the networks supporting bandwidth renegotiation, which can communicate with end-users to accommodate their time-varying bandwidth requests during the data transmission. That is, the requests of end-users can be supported adaptively according to the availability of the network resources, and thus the overall network utilization can be improved simultaneously. They are especially suitable for the transmission of non-stationary video traffics. The proposed rate control algorithm communicates with the network to renegotiate the required bandwidth fort the underlying video which are measured based on the motion change information, and choose their control strategies according to the renegotiation results. Unlike most conventional algorithms that control only the spatial quality by adjusting quantization parameters, the proposed algorithm treats both the spatial and temporal qualities at the same time to enhance human visual perceptual quality. Experimental results are provided to demonstrate that the proposed rate control algorithm can achieve superior performance to the conventional ones with low computational complexity under the networks supporting bandwidth renegotiation.
본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Adaptive Decision 알고리즘에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리즘을 먼저 비교?분석하였다. 기존 알고리즘은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Adaptive Decision 알고리즘은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 호출에 응답한 모든 태그의 ID 비트 별 '1'의 개수를 계산하고, 개수가 작은 그룹의 태그를 우선적으로 식별한다. 각 태그 ID 비트의 '1'의 개수는 리더의 메모리에 저장하고, 식별된 태그 ID 비트의 ‘1’의 개수를 감산한다. 이와 같은 과정을 반복함으로써 인식범위 내의 모든 태그를 식별한다. 논문에서 제안한 능동적인 태그 선택기준과 간단한 가감 과정을 통해 불필요한 탐색횟수를 줄 일 수 있다. 알고리즘의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리즘과 비교하여 Adaptive Decision 알고리즘의 반복횟수가 16.8% 감소되었고, 전송 데이터 량도 ¼배 감소된 것을 확인할 수 있었다.
In wireless sensor networks, increasing the sensing rate of each node to improve the data accuracy usually incurs a decrease of network lifetime. In this study, an energy-adaptive data compression scheme is proposed to efficiently control the sensing rate in an energy-harvesting wireless sensor network (WSN). In the proposed scheme, by utilizing the surplus energy effectively for the data compression, each node can increase the sensing rate without any rise of blackout time. Simulation result verifies that the proposed scheme gathers more amount of sensory data per unit time with lower number of blackout nodes than the other compression schemes for WSN.
In recent years, data transmission using power lines has been much highlighted. Power line is known to be cost-effective communication medium because the entire cable infrastructure has been already established and it is entirely connected with any home. Recently, the target of researches is to communicate data reliably over power lines at the speed of at least 1Mbits/s over the frequency range from 1MHz to 10MHz. OFDM communication system has been used for the high speed data transmission. Next, the conventional and adaptive OFDM systems for high speed data transmission over power line channel are investigated. The performance of AOFDM(adaptive OFDM) over the frequency selective channel with impulsive and narrow-band noise are studied to be a nice solution for high speed data transmission over power lines. The simulation results show that data the rates of the AOFDM are improved about 47% more than the ones of the conventional OFDM over the frequency response of case 4. In the results, the data rate has been much improved by the proposed adaptive algorithm in the frequency selective channel.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.5805-5825
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2019
Smartphones are important platforms because of their sophisticated computation, communication, and sensing capabilities, which enable a variety of applications in the Internet of Things (IoT) systems. Moreover, advancements in hardware have enabled sensors on smartphones such as environmental and chemical sensors that make sensor data collection readily accessible for a wide range of applications. However, dynamic, opportunistic, and heterogeneous mobility patterns of smartphone users that vary throughout the day, which greatly affects the efficacy of sensor data collection. Therefore, it is necessary to consider phone users mobility patterns to design data collection schedules that can reduce the loss of sensor data. In this paper, we propose a mobility-based weighted adaptive opportunistic scheduling framework that can adaptively adjust to the dynamic, opportunistic, and heterogeneous mobility patterns of smartphone users and provide prioritized scheduling based on various application scenarios, such as velocity, region of interest, and sensor type. The performance of the proposed framework is compared with other scheduling frameworks in various heterogeneous smartphone user mobility scenarios. Simulation results show that the proposed scheduling improves the transmission rate by 8 percent and can also improve the collection of higher-priority sensor data compared with other scheduling approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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