• 한국통신학회논문지
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• 제32권11A호
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• pp.1197-1205
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• 2007

Adaptive K-best 검출 방식은 MIMO system을 위해 제안된 알고리즘이다. 제안된 방식은 각 K-best 단계에서 Zero-Forcing(ZF) 추정치의 신뢰도의 정도를 기반으로 하여, 생존 path들의 개수인 K값을 바꾸는 방식이다. 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식의 치명적인 단점은 잘못된 ZF 추정치에 의해 발생하는 불완전한 간섭 제거로 인해 올바른 path임에도 일시적으로 그 거리가 K개의 최소 path 거리들 보다 더 커질 수 있다. 잘못된 ZF 추정치가 발생된 경우에는, path들 간의 거리들이 뚜렷하게 다르지 않다는 것을 관찰을 통해 발견하였다. 본 논문에서는 ZF 추정치의 신뢰도를 나타내는 지표로, 최소값을 갖는 path의 거리와 두 번째 최소값을 가지는 path 거리의 비를 사용한다. 최소값을 가지는 두 path의 거리의 비를 근거로, K값을 적절하게 선택하는 제안된 방식은 기존의 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식에 비해, 확연히 개선되었음을 보여준다. 제안된 방식은, 큰 K값을 사용하는 방식에 비해 평균 계산양은 매우 작으면서, 큰 K값을 사용한 방식의 성능을 가진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권7C호
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• pp.618-627
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• 2010

이 논문에서는 다중 송수신 안테나 시스템에서 탐색 단계별 반경들의 차이를 이용하여 후보 심볼수 K를 변화시키는 적응 복호화 알고리즘을 제안하고, 기존의 복호화 알고리즘과 비트 오류율 및 평균 연산량 측면에서의 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘은 반경의 차이가 기준값보다 큰 심볼은 후보에서 제외하는 방법으로 단계마다 적응적으로 다른 K를 사용하며, 기준값으로는 단계별 반경 차이들의 최대값과 평균값으로 적용한다. 제안한 복호화 알고리즘은 K를 고정한 K-best 알고리즘에 비해 오차 전달 현상에 의한 비트 오류율 성능 저하를 줄이고 복잡도면에서 좀 더 효율적인 성능을 보이며, 기존의 적응 K-best 알고리즘과 비교하면 비슷한 비트 오류율 성능을 보이면서 평균 복잡도를 줄일 수 있음을 모의실험으로 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권10호
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• pp.1-7
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• 2006

다중 송수신 안테나 시스템에서 비트 오류 확률 성능면에서 최적의 기법으로 알려진 ML(Maximum-Likelihood) 복호기를 구현하기 위해 격자 복호 기법이 제안되었다. 그러한 격자 복호 기법에 기반한 복호기에는 구 복호기, K-best 복호기 등이 있으며, K-best 검출 기법은 격자 복호 기법의 실제 구현에 가장 적합하지만 오차 전달 현상에 의한 성능 저하라는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 K-best 검출 기법의 단점을 보완해 비트 오류 확률 성능을 개선하고 평균 연산량을 낮춘 적응 K-best 기법을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11A호
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• pp.862-869
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• 2009

본 논문에서는 순간적인 채널 상태에 따라 K, 즉 survivor path의 개수를 적응적으로 조절하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 검출 기법을 제안한다. 최적의 성능을 가지지만 높은 복잡도의 단점을 가지는 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 단점을 개선하기 위해 MLD에 근접한 성능을 가지면서 복잡도는 확연히 감소시킨, 적응형 K-best SD (Sphere Decoding) 기법들이 제안되었지만, 채널 상태를 판별하기 위한 지표로, 채널의 페이딩 이득만을 이용할 뿐 순시적인 SNR(Signa1 to Noise Ratio) 값은 반영하지 못하는 단점을 가진다. 제안된 기법은 이러한 단점을 보완하기 위해 K를 조절하기 위한 채널 지표로 채널의 페이딩 성분뿐 아니라 SNR 성분까지 반영하는 path metric 값의 특성을 이용하여, 기존의 기법과 동일한 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가진다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권6호
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• pp.669-681
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• 2006

In this work, a new method of design adaptive controllers for SISO systems based on multiple models and switching is presented. The controller selects the model from a given set, according to a switching rule based on output prediction errors. The goal is to design, at each sample instant, a predictive control law that ensures the robust stability of the closed-loop system and achieves the best performance for the current operating point. At each sample the proposed control scheme identifies a set of linear models that best characterizes the dynamics of the current operating region. Then, it carries out an automatic reconfiguration of the controller to achieve the best possible performance whilst providing a guarantee of robust closed-loop stability. The results are illustrated by simulations a nonlinear continuous and stirred tank reactor.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.693-695
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• 1997

This paper deals with the tracking control problem of robotic manipulators with unknown or changing dynamics. The torque input applied to the joint actuators is determined at every instance by the identification model that best approximates the robot dynamics. The best of the identified model is chosen by the proposed switching mechanism with fuzzy inference of the manipulator in an indirect adaptive controller architecture. Simulation results are also included to demonstrate the improvement in the tracking performance when the proposed method is used.

• Environmental Engineering Research
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• 제23권1호
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• pp.107-113
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• 2018

Air quality and pollution have recently become a major concern; vehicle emissions significantly pollute the air, especially in large and crowded cities. There are various factors that affect vehicle emissions; this research aims to find the most influential factors affecting $CO_2$ and $NO_x$ emissions using Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) as well as a systematic approach. The modified ANFIS (MANFIS) was developed to enhance modelling and Root Mean Square Error was used to evaluate the model performance. The results show that percentages of $CO_2$ from trucks represent the best input combination to model. While for $NO_x$ modelling, the best pair combination is the vehicle delay and percentage of heavy trucks. However, the final MANFIS structure involves two inputs, three membership functions and nine rules. For $CO_2$ modelling the triangular membership function is the best, while for $NO_x$ the membership function is two-sided Gaussian.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제15권5호
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• pp.579-608
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• 2003

This paper deals with adaptive finite element analysis of linearly elastic structures using different error estimators based on flux projection (or best guess stress values) and residual methods. Presentations are given on a typical h-type adaptive analysis, a mesh refinement scheme and the coupling of adaptive finite element analysis with automatic mesh generation. Details about different error estimators are provided and their performance, reliability and convergence are studied using six node quadratic triangular elements. Several examples are presented to demonstrate the reliability of different error estimators.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.7-12
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• 1993

This paper presents a generalized truncated least, squares adaptive algorithm and a two-stage design method. The proposed algorithm is directly derived from the normal equation of the generalized truncated least squares method (GTLSM). The special case of the GTLSM, the truncated least squares (TLS) adaptive algorithm, has a distinct features which includes the case of minimum steps estimator. This algorithm seemed to be best in the deterministic case. For real applications in the presence of disturbances, the GTLS adaptive algorithm is more effective. The two-stage design method proposed here combines the adaptive control system design with a conventional control design method and each can be treated independently. Using this method, the validity of the presented algorithms are examined by the simulation studies of an indirect adaptive control.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권3호
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• pp.1146-1155
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• 2017

Normally, the artificial intelligence algorithms are widely applied to the optimal controller design. Then, it is expected that the best output performance is achieved. Unfortunately, when resulting controller parameters are implemented by using the practical devices, the output performance cannot be the best as expected. Therefore, the paper presents the optimal controller design using the combination between the state-space averaging model and the adaptive Tabu search algorithm with the new criteria as two penalty conditions to handle the mentioned problem. The buck-boost converter regulated by the cascade PI controllers is used as the example power system. The results show that the output performance is better than those from the conventional design method for both input and load variations. Moreover, it is confirmed that the reported controllers can be implemented using the realistic devices without the limitation and the stable operation is also guaranteed. The results are also validated by the simulation using the topology model of MATLAB and also experimentally verified by the testing rig.