부가성 가우시안 잡음 상황하에서, 미지의 확률 분포를 갖는 양극성 2진 불규칙 수형파 신호의 중요한 파라미터인, 진폭과 위상을 Gauss-Markov 추정기를 사용하여 동시에 추정하므로써 전송된 디지탈 데이타를 복원하였다. 그러나, Gauss-Markov 추정기가 이용되기 위해서는 승산기와 적분기로 구성된 상관기를 사용하여, 수신 신호를 표본화 급수로 변환하고 관측된 데이타 벡타를 얻기 위한 사전 처리단계가 필요하게 됨을 알게 되었다.
이동성이 중요시되는 네트워크에서 특정 프로토콜의 성능 평가를 위해서는 노드의 이동패턴을 정확하게 표현할 수 있는 Mobility Model이 필요하다. 노드의 연속적인 이동패턴을 필요로 하는 Mobile Ad-hoc 네트워크를 위해선 Markov process 기반의 Gauss-Markov Mobility Model이 적절하다. 그러나 맵의 엣지 부근에서 노드 이동의 부적절한 처리로 인해, 기존의 Gauss-Markov Model은 편중된 이동 패턴을 야기한다. 본 논문은 엣지 부근의 평균 이동각도를 랜덤하게 조정함으로써 기존의 모델이 가진 문제를 해결하고, 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.
In this paper, the probabilistic relations of dual morphological operations, such as dilation and erosion, closing and opening, and close- open and open-close, and the statistical properties for a continuous stationary lst order Gauss-Markov source are analyzed. The result is that the dual filters have symmetrical means and skews, and equal variances. Also, the statistics of morphological filters are very similar with those of input source, as correlation coefficient increases.
First-order Gauss-Marker신호가 delta변조기에 즉가되어 granular잡음이 발생될 경우에 신호대잡음화의 표시식을 구하고, 또한 근사식에 관하여 고찰하였다. 입력신호의 adjacent correlation값과 local decoder의 prediction coefficient값간의 차에 비하여 adjacent correlation값이 클 경우에는, 입력신호와 오차신호간의 cross covariance값이 징소하므로 간단한 근사식으로 나타내었다. 이 경우에 임의의 adjacent correlation값에 대하여 적용될 수 있는 근사식을 나타내었다.
디지틀 통신에서 매우 중요한 문제인 비트 동기화(bit synchronization)를 기저대역(baseband)의 PAM 신호에 대하여 weighted least square 추정 기법과 등가인 Gauss-Markov 추정 기법을 연구하였다. 백색 가우시안 확류분포를 갖는 잡음하에서, 천이 위상(Transition phase)과 데이터 레벨의 추정을 2차원적으로 동시에 수행하여 수신단에서 완전한 신호를 복원하는, 검파기 포함형의 비트 동기화기(synchronizer) 실현에 관한 연구를 수행하였다. 컴퓨터 시물레이션으로 실현성을 확인하였으며, 기존의 대표적 비트 동기화 방식인 maximum likelihood 추정 이론에 근거한 DTTL(digital data transition tracking loop)와 그리고 minimum likelihood 추정 기법에 근거한 방식과의 추정 오차성능을 비교 평가하였다.
Nguyen, Cong-Uy;Hoang, Truong-Vinh;Hadzalic, Emina;Dobrilla, Simona;Matthies, Hermann G.;Ibrahimbegovic, Adnan
Coupled systems mechanics
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제11권5호
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pp.411-438
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2022
In this paper, we present the parameter identification for inelastic and multi-scale problems. First, the theoretical background of several fundamental methods used in the upscaling process is reviewed. Several key definitions including random field, Bayesian theorem, Polynomial chaos expansion (PCE), and Gauss-Markov-Kalman filter are briefly summarized. An illustrative example is given to assimilate fracture energy in a simple inelastic problem with linear hardening and softening phases. Second, the parameter identification using the Gauss-Markov-Kalman filter is employed for a multi-scale problem to identify bulk and shear moduli and other material properties in a macro-scale with the data from a micro-scale as quantities of interest (QoI). The problem can also be viewed as upscaling homogenization.
차세대 무선 네트워크 환경에서 사용자들은 이동 시에도 끊김없는 서비스를 제공 받을 수 있어야 한다. 즉, 단말의 이동 방향과 속력을 예측하여 핸드오버와 자원 예약 절차 과정에서 발생하는 전송 지연과 패킷 손실을 줄이는 것이 필수적인 요소이다. 또한 사용자는 제한된 서비스 영역과 서비스 종류에 맞는 네트워크를 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 가우스-마고프 이동 모델을 기반으로 하여 단말의 이동 방향과 속력에 대한 패턴을 분석하여 다음 이동 정보를 예측하고, 단말의 요구 조건에 맞는 이종 네트워크를 선택할 수 있는 계층적 새도우 클러스터(Layered Shadow Cluster)를 제안한다. 또한, 3개의 이종 네트워크로 구성된 네트워크 모델에서 가상 시나리오에 따라 기존의 방안과 성능 비교를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 살펴본다.
GPS를 이용한 상대측위에 있어서 기선의 길이가 길어질수록 측위지점 사이의 상관관계 저하로 인하여 전리층 지연 효과와 같은 오차가 관측치내에 존재하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 중기선 이상의 상대측위에서 가장 큰 오차요인으로 알려져 있는 전리층 지연 효과를 통계적 모델을 이용하여 모델링하고, 이론적 경험적으로 가장 좋다고 알려져 있는 LAMBDA방법을 이용하여 모호정수를 결정하였다. 상시관측소데이터를 이용하여 통계적 모델을 경험적으로 Gauss-Markov 1차를 결정하였으며, 모델 파라미터인 상관시간(correlation time) 및 모델의 분산을 산출하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘의 적용 및 정확도 분석을 위하여 상용소프트웨어 및 Bernese와 비교하였다.
This paper deals with a new approach to tolerance optimization problems. Optimal tolerance allotment problems can be formulated as stochastic optimization problems. Most schemes to solve the stochastic optimization problems have been found to exhibit difficulties in multivariate integration of the probability density function. As a typical example of stochastic optimization the optimal tolerance allotment problem has the same difficulties. In this stochastic model, manufacturing system is represented by Gauss-Markov stochastic process and the manufacturing unit availability is characterized for realistic optimization modeling. The new algorithm performed robustly for a large deviation approximation. A significant reduction in computation time was observed compared to the results obtained in previous studies.
Ever since Gauss discussed the least-squares method in 1812 and Bertrand translated Gauss's work in French, the least-squares method has been used for various economic analysis. The justification of the least-squares method was given by Markov in 1912 in connection with the previous discussion by Gauss and Bertrand. The main argument concerned the problem of obtaining the best linear unbiased estimates. In some modern language, the argument can be explained as follow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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