Studies present a guide to parameter estimation of software reliability models using SAS JMP. In this paper, we consider only software reliability growth model(SRGM), where mean value function has a S-shaped growth curve, such as Yamada et al. model, and ohba inflection model. Besides these stochastic SRGM, deterministic SRGM's, by fitting Logistic and Gompertz growth curve, have been widely used to estimate the error content of software systems. Introductions or guide lines of JMP are concerned. Estimation of parameters of Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is accomplished by using JMP. The differences between Yamada et al. model and Logistic model is discussed, along with the variability in the estimates or error sum of squares. This paper have shown that JMP can be an effective tool I these research.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.36
no.4
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pp.212-218
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2010
This paper shows accuracy comparison results of reliability estimation methods for one-shot systems with respect to sample sizes. To compare accuracy in reliability estimation methods, quantal-response data, characterizing one-shot systems, were simulated using failure times of LED obtained through the accelerated life test, and then the true reliability over time was evaluated using the failure times. The simulated quantal-response data were used to estimate the true reliability through applying reliability estimation methods in open literature. Accuracy of each reliability estimation method was compared in terms of both SSE (Sum of Squared Error) and MSE (Mean Squared Error), and then estimation trend for each method is found. Feasible bounds which true reliability would exist within were estimated through applying the found trends to quantal-response data set of a real weapon system.
Consider an additive regression model of Y on X = (X$_1$,X$_2$,. . .,$X_p$), Y = $sum_{j=1}^pf_j(X_j) + $\varepsilon$$, where $f_j$s are smooth functions to be estimated and $\varepsilon$ is a random error. If $X_j$s are fixed design points, we call it the fixed design additive model. Since the response variable Y is observed at fixed p-dimensional design points, the behavior of the nonparametric regression estimator depends on the design. We propose a fixed design called permutation fixed design, and fit the regression function by the kernel method. The estimator in the permutation fixed design achieves the univariate optimal rate of convergence in mean squared error for any p $\geq$ 2.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.5A
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pp.408-413
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2009
In this paper, minimum mean-square-error (MMSE)-based transceiver processing of a bidirectional amplify-and-forward (AF) relay having multiple antennas is proposed. Besides, the optimal beamforming vectors of users are designed in the sense of the sum rate maximization. Simulation results show that the proposed relay processing can effectively reduce both co-channel interferences and self-interferences and that the proposed beamforming method is proper to the bidirectional communication employing the AF relay.
Monopulse active homing radar requires velocity and angle information of target to track fast moving target. Target velocity can be estimated by measuring the frequency shift between transmitted and received frequencies. Angle information is obtained by measuring boresight error. Measurement of doppler frequency component in received signal is done through FFT analysis and interpolation algorithm for fine tuning. Boresight errors in azimuth and elevation axes are proportional to the power of each difference channel relative to sum channel. The target signal power in difference channel is estimated more precisely by measuring the power of FFT result cell of maximum ...
In this paper, an efficient beam tracking algorithm for a regularized zero-forcing (RZF) approach in slowly fading multiple-input and single-output (MISO) broadcast channels is considered. By modifying an RZF equation, an RZF beam tracking algorithm is proposed using matrix perturbation theory. The proposed algorithm utilizes both beams from the previous time step and channel difference (between the previous and current time steps) to calculate the RZF beams. The tracking performance of the proposed algorithm is analyzed in terms of the mean square error (MSE) between a tracking approach and an exact recomputing approach, and in terms of the additional MSE caused by the beam tracking error at the receiver. Numerical results show that the proposed algorithm has almost the same performance as the exact recomputing approach in terms of the sum rate.
Recently many dynamics control algorithms using robot dynamic equation have been proposed. One of them, Kawato's feedback error learning scheme requires neither an accurate model nor parameter estimation and makes the robot motion closer to the desired trajectory by repeating operation. In this paper, the feedback error learning algorithm is implemented to control a robot system, 5 DOF revolute type movemaster. For this purpose, an actuator dynamic model is constructed considering equivalent robot dynamics model with respect to actuator as well as friction model. The command input acquired from the actuator dynamic model is the sum of products of unknown parameters and known functions. To compute the control algorithm, a parallel processing computer, transputer, is used and real-time computing is achieved. The experiment is done for the three major link of movemaster and its result is presented.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.5
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pp.667-674
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2011
A recent trend in software reliability engineering accounts for the coverage growth behavior during testing. The coverage growth function (representing the coverage growth behavior) has become an essential component of software reliability models. Application of a coverage growth function requires the estimation of the coverage growth function. This paper considers the problem of estimating the coverage growth function. The existing maximum likelihood method is reviewed and corrected. A method of minimizing the sum of squares of the standardized prediction error is proposed for situations where the maximum likelihood method is not applicable.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.32A
no.5
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pp.31-41
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1995
In this paper, the relationship between k consecutive outputs of the conventional differential detector and output of differential detector with k-symbol periods delay for differential MSK and GMSK systems is investigated. It is hown that there exists periodity in modulo-2 sum and product of k successive outputs of the conventional differential detector with the output of a detector with k-symbol periods delay circuit. This relationships are used to achieve performance gains over conventional differential detection. The error rate performance of the method is carried out by computer simulation and performance improvement is achieved for differential MSK and GMSK systems.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.2
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pp.83-87
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2014
This paper introduces a refined opportunistic interference alignment (OIA) technique that uses minimum mean square error (MMSE) detection at the receivers in multiple-input multiple-output multi-cell uplink networks. In the OIA scheme under consideration, each user performs the optimal transmit beamforming and power control to minimize the level of interference generated to the other-cell base stations, as in the conventional energy-efficient OIA. The result showed that owing to the enhanced receiver structure, the OIA scheme shows much higher sum-rates than those of the conventional OIA with zero-forcing detection for all signal-to-noise ratio regions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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