본 논문에서는 LLR (Log-Likelihood Ratio) 근사화가 LDPC (Low-Density Parity Check) 복호기의 성능에 미치는 영향을 분석하였으며, 이를 통해 LDPC 복호기의 최적 설계조건을 도출하였다. LLR 합-곱 (LLR sum-product) LDPC 복호 알고리듬을 근사화시킨 최소합 알고리듬 (Min-Sum Algorithm; MSA)을 Matlab으로 모델링한 후, 시뮬레이션을 통해 근사화 비트 폭과 최대 반복 복호 횟수에 따른 비트오율 (BER) 성능을 분석하였다. 모델링된 LDPC 복호기는 IEEE 802.11n 표준에 제안된 블록길이 1,944비트, 부호화율 1/2인 패리티 검사 행렬을 사용하였으며, QPSK 변조와 백색 가우시안 잡음채널 하에서 시뮬레이션 하였다. LLR 근사화에 따른 비트오율 성능을 분석한 결과, LLR 비트 폭은 (7,5)이고 반복복호 횟수는 7인 경우에 비트오률 성능이 가장 우수함을 확인하였다.
본 연구에서는 음성장애 환자에서 음성 범위 프로파일(voice range profile, VRP)과 말 범위 프로파일(speech range profile, SRP)을 이용한 추정 발화 기본주파수 절대 오차(absolute error of estimated speaking fundamental frequency, AEF0)를 음성장애의 병인 집단 간에 비교하여 차이를 확인하고,각 병인 집단 별로 AEF0와 관련된 변수들 간의 상관관계를 살펴보고자 하였다. 연구대상은 음성장애로 진단된 기능적(functional, FUNC), 기질적(organic, ORGAN), 신경학적(neurogenic, NEUR) 음성장애 환자군과 정상군(normal control, NC) 각 30명(남 15명, 여 15명)으로 총 120명이었다. 각 대상자로 하여금 음성, 말 범위 프로파일 과제를 수행하도록 하고 전기성문파형검사(electroglottography, EGG)를 통해 발화 기본주파수를 측정하였다. 병인 집단 간 AEF0의 비교 결과, Grade와 Severity는 병인 집단 간 차이가 없었던 반면, AEF0VRP와 AEF0SUM에서 병인 집단 간 차이가 있어 AEF0VRP는 ORGAN이 FUNC와 NC보다 높았으며, AEF0SUM은 ORGAN이 NC보다 높았다. 또한 FUNC와 NEUR에서는 AEF0가 Grade와 양의 상관관계를 보인 반면, ORGAN은 CQ(closed quotient)와 양의 상관관계가 있었다. 따라서 병인 집단에 따라 AEF0의 적용과 관련 음성 변수를 살펴보는 데 주의를 기울여야 할 것으로 보이며, 본 연구는 이러한 임상적 판단에 대한 기초 자료를 마련하는 데 일조한 것으로 여겨진다.
eLoran is enhanced Loran-C and eLoran is researched for as GPS backup system because this system is resistant to signal interference and has high accuracy. TOA measurements of eLoran include errors proportional to the range such as PF, SF, ASF and EF. Therefore these error factors must be compensated for improved accuracy of position. Generally, error models or GPS aided compensation methods are used, but these methods are limited by lack of infrastructure or system performance. Therefore, this paper proposes new model of error factors included in eLoran TOA measurements and navigation algorithm using this model. Error factors in this model are sum of a certain size of error and error proportional to the range. And feasibility and performance of proposed navigation algorithm are verified by using raw measurements.
To predict the powering performance of full scale ships from the towing tank tests, resistance, propeller open water and self-propulsion tests are conducted. Model tests inevitably include the experimental error defined as the sum of two types of uncertainties, bias and precision errors. The induced errors in each element of model test are propagated through various routes and correlated with one another. The correlation coefficients are very important in the uncertainty analysis. The coefficient gives a direction(increase or decrease) for a value of error in individual elements. If the coefficient is not used accurately, the error bounds of the individual elements are overestimated or underestimated. In this study, the new methodology is applied to the uncertainty analysis of HMRI's towing tank tests, thus error bounds of each element is suggested and verified by several repetitive experiments.
일반적으로 대공화기의 체계 명중률을 예측할 때 오차를 각각 고정편기, 가변편기 및 랜덤오차로 분류한 후 가변편기와 랜덤오차는 각 오차의 값의 제곱의 합의 제곱근으로 나타내고 고정편기의 경우는 오차의 합으로 나타낸다. 이때 각 오차의 단위 값의 변화에 관한 고각방향과 방위각 방향의 변위를 나타내는 변수가 가중치로 작용한다. 그리고 이 오차들을 이용하여 정규분포식의 적분을 통하여 체계 명중률을 예측한다. 본 논문에서는 오차의 상관관계를 고려하여 체계 명중률을 예측하는 방법을 제시한다. 본 접근법이 정밀한 체계 명중률을 예측하는데 도움이 된다는 것을 보인다.
본 논문에서는 비디오 부호화에서 중요한 요소인 움직임 예측을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속 움직임 예측 방법들이 연구되어 왔지만 여전히 연산량 감축에 대한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법에 비하여 예측화질은 같게 유지하면서 불필요한 계산량을 현저히 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임 벡터를 찾기 위해 후보 벡터의 블록에러합을 계산해 갈 때 각 후보지점에서 한 번에 블록에러합을 전부 계산하는 것이 아니라 탐색 영역에 있는 모든 화소에 대해 몇 단계로 나누어 부분 블록에러합을 계산하고 이를 통하여 전체의 최소에러를 갖는 지점을 일찍 유추하여 불필요한 계산량을 줄임으로써 계산속도의 향상을 얻는다. 제안한 알고리즘은 전영역 탐색 알고리즘과 같은 예측화질을 갖는 기존의 고속 알고리즘과 비교하여 더 적은 계산량을 사용한다.
This paper is concerned with the optimal replacement policy of auto-scale with increasing error-variance. This optimization model is to minimize the sum of the cost of defective and excess weight allowance for a target value. The numerical example for the proposed problem is solved by Golden-Section Search and Simpsons's rule.
잡음이 존재하는 채널환경에서의 정보전송을 위해서는 정보의 부호화 기술이 필요하다. 오류 검출과 정정에 사용되는 여러 가지 부호화 기술 중 Shannon의 한계에 가장 근접한 부호화 기술이 저밀도 패러티 체크(Low density Parity Check :LDPC) 부호이다. LDPC 부호와 sum-product 알고리즘의 조합에 의하여 얻어지는 복호 특성은 터보 부호, RA(Repeat Accumulate) 부호의 성능에 필적하며, 부호장이 매우 긴 경우에는 이들 성능을 추월한다. 본 논문에서는 영상 정보의 LDPC 부호화와 복호화 기술 원리에 관해 설명하고, Sum-product 알고리듬을 사용하는 LDPC 복호기를 FPGA로 구현한다.
본 논문에서는 제한된 피드백 정보를 사용하는 MU-MIMO 하향링크 시스템에 준-대각선 및 구관 행렬, 그리고 동 이득 전송 기법을 이용한 차등 선부호화 기법을 적용하여 sum-rate 및 bit error rate 성능을 분석한다. 시뮬레이션과 성능분석을 통해 기존의 LTE 코드북보다 sum-rate 성능은 최소 0.6bps/Hz, BER 성능은 최소 4dB 개선됨을 보인다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권3호
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pp.251-268
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2007
A Gaussian sum filter (GSF) is proposed in this paper on simultaneous localization and mapping (SLAM) for mobile robot navigation. In particular, the SLAM problem is tackled here for cases when only bearing measurements are available. Within the stochastic mapping framework using an extended Kalman filter (EKF), a Gaussian probability density function (pdf) is assumed to describe the range-and-bearing sensor noise. In the case of a bearing-only sensor, a sum of weighted Gaussians is used to represent the non-Gaussian robot-landmark range uncertainty, resulting in a bank of EKFs for estimation of the robot and landmark locations. In our approach, the Gaussian parameters are designed on the basis of minimizing the representation error. The computational complexity of the GSF is reduced by applying the sequential probability ratio test (SPRT) to remove under-performing EKFs. Extensive experimental results are included to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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