• Journal of Communications and Networks
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• 제18권2호
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• pp.182-189
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• 2016

The focus in this paper is on obtaining tight, simple algebraic-form bounds and invertible expressions for the average symbol error probability (ASEP) of M-ary phase shift keying (MPSK) in a class of composite fading channels. We employ the mixture gamma (MG) distribution to approximate the signal-to-noise ratio (SNR) distributions of fading models, which include Nakagami-m, Generalized-K ($K_G$), and Nakagami-lognormal fading as specific examples. Our approach involves using the tight upper and lower bounds that we recently derived on the Gaussian Q-function, which can easily be averaged over the general MG distribution. First, algebraic-form upper bounds are derived on the ASEP of MPSK for M > 2, based on the union upper bound on the symbol error probability (SEP) of MPSK in additive white Gaussian noise (AWGN) given by a single Gaussian Q-function. By comparison with the exact ASEP results obtained by numerical integration, we show that these upper bounds are extremely tight for all SNR values of practical interest. These bounds can be employed as accurate approximations that are invertible for high SNR. For the special case of binary phase shift keying (BPSK) (M = 2), where the exact SEP in the AWGN channel is given as one Gaussian Q-function, upper and lower bounds on the exact ASEP are obtained. The bounds can be made arbitrarily tight by adjusting the parameters in our Gaussian bounds. The average of the upper and lower bounds gives a very accurate approximation of the exact ASEP. Moreover, the arbitrarily accurate approximations for all three of the fading models we consider become invertible for reasonably high SNR.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2158-2165
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-10
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• 2020

Effective jamming in electronic warfare depends on proper jamming technique selection and jamming parameter estimation. For this purpose, this paper proposes a new method of estimating jamming parameters using Gaussian kernel function networks. In the proposed approach, a new method of determining the optimal structure and parameters of Gaussian kernel function networks is proposed. As a result, the proposed approach estimates the jamming parameters in a reliable manner and outperforms other methods such as the DNN(Deep Neural Network) and SVM(Support Vector Machine) estimation models.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.679-686
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• 2002

본 논문에서는 PSK 변조 신호에 대한 위상 잡음 성능 특성을 무한 급수로 전개하여 위상 잡음 분포 함수인 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 대한 오율 특성을 평가하였으며, 위상 잡음에 의한 성능 손실 분석을 통하여 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 의한 위상 잡음 영향이 일치하는 복원 반송파 신호대 잡음비 범위를 고찰하였다. 그리고, 주파수 변조 신호의 변조 지수와 위상 잡음의 상관 정의에 의해 1/f$^2$특성을 갖는 위상 잡음 신호를 발생하였으며, 발생된 위상 잡음 신호를 디지털 위성통신시스템 수신기에 적용하여 측정한 위상 잡음에 의한 성능 손실과 위상 잡음 분포 함수에 의해 분석된 성능 열화를 평가하였다

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.202-208
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• 2015

In this study, we propose a new inference algorithm for a multiclass Gaussian process classification model using a variational EM framework and the Laplace approximation (LA) technique. This is performed in two steps, called expectation and maximization. First, in the expectation step (E-step), using Bayes' theorem and the LA technique, we derive the approximate posterior distribution of the latent function, indicating the possibility that each observation belongs to a certain class in the Gaussian process classification model. In the maximization step, we compute the maximum likelihood estimators for hyper-parameters of a covariance matrix necessary to define the prior distribution of the latent function by using the posterior distribution derived in the E-step. These steps iteratively repeat until a convergence condition is satisfied. Moreover, we conducted the experiments by using synthetic data and Iris data in order to verify the performance of the proposed algorithm. Experimental results reveal that the proposed algorithm shows good performance on these datasets.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.965-968
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• 2010

In this letter, we derive the distribution functions of five ratios involving two correlated Gaussian random variables by using the rotation of Cartesian coordinates. The results can be used in evaluating the various probability performances of wireless communications systems.

• 충청수학회지
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• 제12권1호
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• pp.133-146
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• 1999

Let {X(t), $t{\geq}0$} be a stochastic integral process represented by stable random measure or multiple Ito-Wiener integrals. Under some conditions, we prove the continuity and self-similarity of these stochastic integral processes. As an application, we get Gaussian chaos which has some shift continuous function.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1260-1265
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• 2012

본 연구에서는 가우스분포함수의 형태에 따라 DGMOSFET에 스켈링이론을 적용하였을 때 문턱전압이하특성의 변화를 분석하고자 한다. 포아송방정식의 분석학적 해를 구할 때 사용하는 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 가우시안 함수의 변수인 이온주입범위 및 분포편차에 대하여 문턱전압이하 특성의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 문턱전압이하 특성을 분석할 것이다. 스켈링이론은 소자파라미터의 변화에 대하여 출력특성을 변함없이 유지하기 위하여 적용하는 이론이다. DGMOSFET에 스켈링이론을 적용한 결과, 가우스함수의 형태에 따라 문턱전압이하 특성이 매우 크게 변화하였으며 특히 문턱전압의 변화는 상대적으로 매우 크게 나타난다는 것을 관찰하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.389-399
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• 2013

본 연구에서는 가우시안 과정회귀방법을 소개하고 시계열 마이크로어레이 유전자 발현데이터에 대해 가우시안 과정회귀를 적용한 사례를 보이고자한다. 가우시안 과정회귀를 적합하여 로그 주변우도함수 비를 이용한 유전자를 선별방법에 대한 모의실험을 통해 민감도, 특이도, 위발견율 등을 계산하여 선별방법으로의 활용성을 보였다. 실제 효모세포주기 데이터에 대해 제곱지수공분산함수를 고려한 가우시안 과정회귀를 적합하여 로그 주변우도함수 비를 이용하여 차변화된 유전자를 선별한 후, 선별된 유전자들에 대해 가우시안 모형기반 군집화를 하고 실루엣 값으로 군집유효성을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.49.1-49
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• 2001

The skin color model is a very important concept in face detection, face recognition and face tracking. Usually, this model is obtained by estimating a probability density function of skin color distribution. In many cases, it is assumed that the underlying density function follows a Gaussian distribution. In this paper, a new method for non-parametric estimation of the probability density function, by using feed-forward neural network, is used to estimate the underlying skin color model. By using this method, the resulting skin color model is better than the Gaussian estimation and substantially approaches the real distribution. Applications to face detection and face ...