The operation time of an encoder is one of the critical implementation issues for satisfying the timing requirements of Long Term Evolution (LTE) systems because the encoder is based on binary operations. In this paper, we propose a design and implementation of a latency efficient encoder for LTE systems. By virtue of 8-bit parallel processing of the cyclic redundancy checking attachment, code block (CB) segmentation, and a parallel processor, we are able to construct engines for turbo codings and rate matchings of each CB in a parallel fashion. Experimental results illustrate that although the total area and clock period of the proposed scheme are 19% and 6% larger than those of a conventional method based on a serial scheme, respectively, our parallel structure decreases the latency by about 32% to 65% compared with a serial structure. In particular, our approach is more latency efficient when the encoder processes a number of CBs. In addition, we apply the proposed scheme to a real system based on LTE, so that the timing requirement for ACK/NACK transmission is met by employing the encoder based on the parallel structure.
본 논문에서는 3선 가입자 선로상에서 전-이중 데이타 전송시 발생하는 반향을 제거하기 위해서, 기존의 TDL(Tapped Delay Line) 구조와는 다른 반향제거기를 제안하였다. TDL 구조의 반향제거기는 탭 수만큼의 승산기를 이용하여 병렬처리 동작을 수행하는 반면에 본 논문에서 제안한 방식은 단지 2개의 승산기를 이용하여 순차적인 동작을 수행한다. 따라서, 기존의 반향제거기에 있어서의 집적화의 어려움을 개선한 방식이라고 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 반향제거 알고리즘으로는 SIA(Stochastic Iteration Algorithm)을 사용하였고 baseband modem에 알맞는 신호율을 처리하도록 설계하였다.
실시간 응용 프로그램은 미디어 데이터간에 만족되어야 할 동기화 제약조건(synchronization constraints)을 가지고 있다. 멀티미디어 데이터의 가변적 전송 시연 시간을 흡수하여 피드백 제어와 재생정책에 의한 동기화 기법을 수행한다. 버퍼의 수위가 정상레벨을 유지하는가에 대한 문제는 재생률과 QoS 서비스에 중요한 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 버퍼의 수위를 안정상태고 유지하기 위해 피트백을 위한 필터링함수를 적용하고, 재생시간을 적응적으로 적용하여 미디어의 재생 시 끊어짐이 없는 유연한 재생을 한다. 또한 버퍼의 주 미디어인 오디오 프레임의 버퍼가 상위임계레벨에 수위가 존재 할 경우는 적응적으로 재생시간을 줄이고, 하위임계레벨에 버퍼의 수위가 있을 경우는 점차적으로 재생시간을 늘리는 시스템이다.
데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 열화가 발생하고 있으며, 이러한 열화의 주된 원인은 잡음이다. 따라서 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여 웨이브렛을 이용한 방법들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 AWGN 환경에서 잡음을 제거하기 위한 가장 일반적인 연구 동향은 threshold에 기초한 방법들이다. 그러나 이러한 방법은 잡음에 대한 통계적인 특징만을 고려함에 따라 복원된 신호는 여전히 많은 잡음들을 포함한다. 따라서 본 논문에서는 웨이브렛 상세계수의 누적을 통한 새로운 신호 복원 방법을 제시하여, 신호의 edge 성분에 대한 복원과 잡음 제거 성능을 향상시켰다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.
Out-of-Order Packet ($O^3P$) problem is an issue that significantly impacts to the QoS of service and network. Route optimization (RO) in PMIPv6 is proposed by P.Loureiro and M. Liebsch to reduce the load of LMAs and transmission delay. In RO scheme, at the time the optimal path is established, there exist two paths: optimal path and old path as non-optimal path for transmitting data between MN1 and MN2 that is the cause of $O^3P$ occurring. This paper proposes a scheme to prevent $O^3P$ problem by using packet buffering technique and a new mobility message, named End Traffic Marker (ETM) to mark the end of packet delivery through the old path.
무선통신기술은 연결 중심의 IoT 시대에서 중요한 역할을 하고 있다. IoT 기기 간 데이터 통신을 위해 Bluetooth, NFC와 같은 기술이 활용되지만, 호환성의 문제가 있다. 비가청주파수를 활용한 데이터 통신 연구는 기존의 무선통신기술이 가지는 모듈 의존성, OS 종속성 문제를 해결하였다. 하지만 기존 연구 결과는 소량 데이터만 전송 가능하고, 데이터 전송량을 늘릴 경우 전송시간 대비 효율이 낮았다. 본 논문에서는 비가청주파수를 활용하여 대량의 비트를 여러 개의 프레임으로 나누어 연속적으로 전송하기 위한 통신 프로토콜을 제안한다. 이는 소량 데이터를 전송하는 기존 연구 결과의 높은 정확도와 함께 송신부와 수신부의 유기적인 상호작용을 통해 대량의 데이터 전송에 적합한 알고리즘이다.
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.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음이 발생한다. 이러한 영상에 첨가된 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 에지 검출을 이용하여 국부 마스크의 화소의 방향에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
Advancements in automobile industries and the communication technologies caused VANET (Vehicular Ad Hoc NETwork) to evolve to VANET-based clouds before its deployment. It is more likely that VANET clouds will replace the traditional VANET in the deployment phase. It is to be noted that an abrupt deployment is out of question because it would require mass of resources and money to do so; instead incremental deployment is more ideal. In this paper, we aim at the incremental deployment phase of VANET clouds and focus on the well-established public transport networks. Data aggregation is one of the essential aspects in traditional VANET and has been researched for quite long time. However the previously proposed schemes are still controversial. Keeping in mind the time and space prediction of public buses, we leverage these buses as potential aggregators and MG (Mobile Gateways) in VANET clouds. Buses gather cooperative whereabouts information from neighbors, aggregate that information, disseminate it to the neighbor MGs and also send it to the cloud for storage and for services exchange. In our proposed scheme, we believe that the dissemination will be effective and cover most of the urban area since at any instant of time; buses cover most part of the urban areas. Besides, the effective transmission range is higher due to tall buses.
Graphene doped zinc oxide nanoparticles (G-ZnO) were prepared using modified hummer's technique together with the ultrasonic method and characterized by field emission scanning electron microscopy (FESEM), X-ray powder diffraction (XRD), fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and high-resolution transmission electron microscopy (HRTEM). Different samples of epoxy resin nanocomposites reinforced with G-ZnO nanoparticles were prepared and were marked as F1 (without adding nanoparticles), F2 (1% w/w G-ZnO), and F3 (2% w/w G-ZnO) in combination of ≈ 56:18:18:8w/w% with epoxy resin/hardener, ammonium polyphosphate, boric acid, and Chitosan. The peak heat release rate (PHRR) of the epoxy nanocomposites was observed to decrease dramatically with the increasing G-ZnO nanoparticles. However, the LOI values increased significantly with the increase in wt % of G-ZnO nanoparticles. From the UL-94V data, it was confirmed that the F2 and F3 samples passed the flame test and were rated as V-0. The results obtained in the present work clearly revealed that the synthesized samples can be used as efficient materials in fire-retardant coating technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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