영확률을 성능기준으로 하는 적응 알고리듬은 충격성 잡음에 강인함을 나타내며 그 결정 궤환 알고리듬은 심각한 다경로 채널 왜곡을 효과적으로 보상하는 것으로 알려져 있다. 그러나 이러한 결정 궤환 영확률 알고리듬은 각 필터 구역에 대해 매 샘플시간마다 여러 합산 동작을 계산해야하는데 이것이 실제 구현에 장애가 되고 있다. 이 논문에서는 반복적 기울기 추정 방식을 가진 결정 궤환 영확률 알고리듬을 제안하며 이 알고리듬은 기존 계산량 O(N)을 샘플 사이즈 N에 무관한 상수량으로 줄일 수 있음을 보인다. 또한 초기상태와 안정상태의 가중치 갱신이 연속적인 과정으로 이루어져 결정 궤환에서 어떤 기울기 추정 오류 전파도 일으키지 않음을 보인다.
본 논문은 대표적인 고속 UWB 시스템인 MB-OFDM UWB 시스템에서 데이터 전송율을 올리면서 복호 성능을 보장하기 위해서 제안하고 있는 LDPC 부호에 대한 연구 결과를 보인다. 하드웨어 효율적인 복호기의 구조를 제안하기 위해서 LLR(log likelihood ratio) 계산 알고리즘과 체크노드 갱신 알고리즘을 시뮬레이션 하여 효율적인 방법을 선택 하였고, LDPC 디코딩 알고리즘의 반복 횟수를 결정하였다. 그리고 본 논문은 LDPC 디코더의 UWB 응용에 필요한 요구사항을 만족시키기 위한 LDPC 복호기의 구조를 제시하였다. 이 구조는 FPGA를 통하여 합성되어 구현성을 검토하였으며, 기존 QC-LDPC 부호의 FPGA 합성 결과와 비교하여 높은 throughput을 제공함을 확인하였다. 이 구조를 이용하면 BP 알고리즘에 비해서 약 0.2dB의 성능열화를 포함하지만, 고속 데이터 전송에 적합한 LDPC 복호기를 구현할 수 있다.
In this paper, a mixed algorithm is proposed to overcome the limitations of the conventional algorithms, which cannot be applied in various driving patterns of drivers. The proposed algorithm based on the coulomb counting method is mixed with reset algorithms that consist of the enhanced OCV reset method and the DCIR iterative calculation method. It has many advantages, such as a simple model structure, low computational overload in various profiles, and a low accumulated SOC error through the frequent SOC reset. In addition, the enhanced parameter based on a mathematical analysis of the second-order RC ladder model is calculated and is then applied to all of the methods. The proposed algorithm is verified by experimental results based on a 27-Ah LiPB. It is observed that the SOC RMSE of the proposed algorithm decreases by about 9.16% compared to the coulomb counting method.
To make a firing table of artillery with trajectory simulation, a precise trajectory model which corresponds with real firing test is required. Recent 4-DOF modified point mass trajectory model is considered accurate as a theoretical model, but fitting coefficients are used in calculation to match with real firing test results. In this paper, modified point mass trajectory model is presented and method of setting ballistic coefficient is introduced by applying optimization algorithms. After comparing two different algorithms, Particle Swarm Optimization and Covariance Matrix Adaptation - Evolutionary Strategy, we found that using CMA-ES algorithm gives fine optimization result. This fitting coefficient setting method can be used to make trajectory simulation which is required for development of new projectiles in the future.
DDARF (Discontinuous Deformation Analysis for Rock Failure) is a numerical algorithm for simulating jointed rock masses' discontinuous deformation. While its reinforcement simulation is only limited to end-anchorage bolt, which is assumed to be a linear spring simply. Here, several new reinforcement modes in DDARF are proposed, including lining reinforcement, full-length anchorage bolt and equivalent reinforcement. In the numerical simulation, lining part is assigned higher mechanical strength than surrounding rock masses, it may include multiple virtual joints or not, depending on projects. There must be no embedding or stretching between lining blocks and surrounding blocks. To realize simulation of the full-length anchorage bolt, at every discontinuity passed through the bolt, a set of normal and tangential spring needs to be added along the bolt's axial and tangential direction. Thus, bolt's axial force, shearing force and full-length anchorage effect are all realized synchronously. And, failure criterions of anchorage effect are established for different failure modes. In the meantime, from the perspective of improving surrounding rock masses' overall strength, a new equivalent and tentative simulation method is proposed, it can save calculation storage and improve efficiency. Along the text, simulation algorithms and applications of these new reinforcement modes in DDARF are given.
For the mobile edge computing (MEC) system supporting dense network, a joint allocation algorithm of computing and communication resources based on reinforcement learning is proposed. The energy consumption of task execution is defined as the maximum energy consumption of each user's task execution in the system. Considering the constraints of task unloading, power allocation, transmission rate and calculation resource allocation, the problem of joint task unloading and resource allocation is modeled as a problem of maximum task execution energy consumption minimization. As a mixed integer nonlinear programming problem, it is difficult to be directly solve by traditional optimization methods. This paper uses reinforcement learning algorithm to solve this problem. Then, the Markov decision-making process and the theoretical basis of reinforcement learning are introduced to provide a theoretical basis for the algorithm simulation experiment. Based on the algorithm of reinforcement learning and joint allocation of communication resources, the joint optimization of data task unloading and power control strategy is carried out for each terminal device, and the local computing model and task unloading model are built. The simulation results show that the total task computation cost of the proposed algorithm is 5%-10% less than that of the two comparison algorithms under the same task input. At the same time, the total task computation cost of the proposed algorithm is more than 5% less than that of the two new comparison algorithms.
In order to analyze cell images, accurate segmentation of each cell is indispensable. However, the reality is that accurate cell image segmentation is not easy due to various noises, dense cells, and inconsistent shape of cells. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that combines marker-based watershed segmentation and ellipse fitting method for glioblastoma cell segmentation. In the proposed algorithm, in order to solve the over-segmentation problem of the existing watershed method, the marker-based watershed technique is primarily performed through "seeding using local minima". In addition, as a second process, the concave point search using ellipse fitting for final segmentation based on the connection line between the concave points has been performed. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compared three algorithms with other algorithms along with the calculation of segmentation accuracy, and we applied the algorithm to other cell image data to check the generalization and propose a solution.
In this study, a hardware-in-the-loop simulation (HILS) environment was established using MATLAB/Simulink to simulate and verify the power performance of a wind turbine. The target wind turbine was selected as the NREL 5 MW model, and modeling was performed based on the disclosed specifications. The HILS environment consists of a PC equipped with a MATLAB/Simulink program, a programmable logic controller (PLC) for uploading and linking control algorithms, and data acquisition (DAQ) equipment to manage wind turbine data input and output. The operation of the HILS environment was carried out as a procedure of operation (PC) of the target wind turbine modeled based on MATLAB/Simulink, data acquisition (PLC) of control algorithms, control command calculation (PLC), and control command input (PC). The simulation was performed using the HILS environment under turbulent wind conditions and compared with the simulation results performed under the same conditions in the HILS environment using the commercial program Bladed for performance verification. From the comparison, it was found that the dynamic simulation results of the Bladed HILS and the MATLAB HILS were close in power performances and the errors in the average values of rotor rotation speed and power generation between the two simulations were about 0.44 % and 3.3 %, respectively.
The design of efficient search path to maximize the Cumulative Detection Probability(CDP) is mainly dependent on experience and intuition when searcher detect the target using SONAR in the ocean. Recently with the advance of modeling and simulation method, it has been possible to access the optimization problems more systematically. In this paper, a method for the optimal search path calculation is developed based on the combination of the genetic algorithm and the calculation algorithm for detection range. We consider the discrete system for search path, space, and time, and use the movement direction of the SONAR for the gene of the genetic algorithm. The developed algorithm, OASPP(Optimal Acoustic Search Path Planning), is shown to be effective, via a simulation, finding the optimal search path for the case when the intuitive solution exists. Also, OASPP is compared with other algorithms for the measure of efficiency to maximize CDP.
Vector algorithms and the relative importance of the four basic modules (computation of element stiffness matrices, assembly of the global stiffness matrix, solution of the system of linear simultaneous equations, and calculation of stresses and strains) of a finite element computer program for inelastic analysis of reinforced concrete shells are presented. Performance of the vector program is compared with a scalar program. For a cooling tower problem, the speedup factor from the scalar to the vector program is 34 for the element stiffness matrices calculation, 25.3 for the assembly of global stiffness matrix, 27.5 for the equation solver, and 37.8 for stresses, strains and nodal forces computations on a Gray Y-MP. The overall speedup factor is 30.9. When the equation solver alone is vectorized, which is computationally the most intensive part of a finite element program, a speedup factor of only 1.9 is achieved. When the rest of the program is also vectorized, a large additional speedup factor of 15.9 is attained. Therefore, it is very important that all the modules in a nonlinear program are vectorized to gain the full potential of the supercomputers. The vector finite element computer program for inelastic analysis of RC shells with layered elements developed in the present study enabled us to perform mesh convergence studies. The vector program can be used for studying the ultimate behavior of RC shells and used as a design tool.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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