The detection of all the symbols transmitted simultaneously in multiuser systems using limited wireless resources is challenging. Traditional model-based methods show high performance with perfect channel state information (CSI); however, severe performance degradation will occur if perfect CSI cannot be acquired. In contrast, data-driven methods perform slightly worse than model-based methods in terms of symbol error ratio performance in perfect CSI states; however, they are also able to overcome extreme performance degradation in imperfect CSI states. This study proposes a novel deep learning-based method by improving a state-of-the-art data-driven technique called deep soft interference cancellation (DSIC). The enhanced DSIC (EDSIC) method detects multiuser symbols in a fully sequential manner and uses an efficient neural network structure to ensure high performance. Additionally, error-propagation mitigation techniques are used to ensure robustness against channel uncertainty. The EDSIC guarantees a performance that is very close to the optimal performance of the existing model-based methods in perfect CSI environments and the best performance in imperfect CSI environments.
In order to support a cell-independent traffic asymmetry, the conventional TDD system cannot avoid crossed time slot (CTS) interference. Moreover, the TDD/FDD hierarchical overlay cellular systems is taken into account as a generally accepted cell model in a heterogeneous radio environment. In this paper, we propose an interference resolving radio resource allocation technique in a TDD-OFDMA cellular system that overlays a FDD-CDMA cell. In our proposed scheme, we exploit under-used FDD-CDMA uplink resource by TDD mobile abiding by a region based time slot(TS) allocation which in turn mitigates CTS interference considerably. It is demonstrated that combined with under-used resource utilization scheme based on mobile's location, the proposed technique can reduce CTS interference considerably and support the asymmetric traffic in TDD system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.4
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pp.29-33
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2022
In this paper, we propose the deep learning based pre interference cancellation scheme algorithm for power line communication (PLC) systems in smart grid. The proposed scheme estimates the channel noise information by applying a deep learning model at the transmitter. Then, the estimated channel noise is updated in database. In the modulator, the channel noise which reduces the power line communication performance is effectively removed through interference cancellation technique. As an impulsive noise model, Middleton Class A interference model was employed. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance compared to the theoretical model based on additive white Gaussian noise. As a result, the proposed interference cancellation with deep learning improves the signal quality of PLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to PLC for smart grid and general communication systems.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.6
no.1
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pp.103-108
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2011
This paper is related radio interference from inductive system to radio device in home and industrial environment according to increasing the usage of inductive system. In order to analyze interference from magnetic field strength of inductive system, interference model was suggested and explain the method to calculate separation distance by using conversion that from magnetic field strength to magnetic dipole moment based on suggested interference model. Also, scenario that interference occur between inductive system and radio device was shown and the separation distance between inductive system and radio device was calculate with that scenario. The suggested method in this paper will be used to secure the compatibility between inductive system and radio device.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.122-137
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2007
In this paper, compatibility between different radio services or systems is analyzed when they are in adjacent band or co-channel. The first step of the compatibility analysis is establishing an interference scenario. And an interference pobability from an interfering transmitter to a victim receiver is calculated by means of Monte-Carlo simulation techniques. Then the calculated result is compared with the predefined interference criteria, maximum permissible interference probability and we can determine compatibility in accordance with the active interferer density, channel bandwidth, cell radius, distance between interfering transmitter and victim receiver, and duty cycle. It is assumed that Propagation modes are the free space model and extened Hata model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.5A
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pp.517-525
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2008
In this paper, we cary out system level simulations to investigate the effect of cell shape(i.e., different base station displacements in the two directions defined by the street grid) on minimizing transmitter power, interference power, and blocking probability for CDMA system in urban microcellular environments. In urban microcell, path loss to the base station depends on the orientation of the street where the mobile is located. Interference from mobile stations to the base station in the reference cell is considered up to second tier. The wrap around method is used to include the second tier interference with realistic computational complexity without reducing the accuracy of interference calculations. The investigation shows that the transmitter power, interference power, and blocking probability in a cell can be reduced by proper selection of the efficient cell shape.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.2873-2892
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2019
Reducing the interference to the licensed mobile users and obtaining the energy efficiency are key issues in cognitive heterogeneous networks. A corresponding rate loss constraint is proposed to be used for the sensing-based spectrum sharing (SBSS) model in cognitive heterogeneous networks in this paper. Resource allocation optimization strategy is designed for the maximum energy efficiency under the proposed interference constraint together with average transmission power constraint. An efficiency algorithm is studied to maximize energy efficiency due to the nonconvex optimal problem. Furthermore, the relationship between the proposed protection criterion and the conventional interference constraint strategy under imperfect sensing condition for the SBSS model is also investigated, and we found that the conventional interference threshold can be regarded as the upper bound of the maximum rate loss that the primary user could tolerate. Simulation results have shown the effectiveness of the proposed protection criterion overcome the conventional interference power constraint.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.6
no.3
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pp.24-35
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1995
In this paper, we study the Spectrum Use Measure(SUM) model for quantifying the extent of spectrum use by existing radio communication systems. This model calculates the interference level between transmitters and receivers by applying the EMC analysis technique of interference prediction process such as antenna radiation pattern model and propagation model which are well known. While several previous works have described the spectrum resources by constructing the interference contours around existing radio systems, the SUM technique is developed for quantifying and portraying the spectrum resources used by radio communication systems in a geographic area. Computer simula- tion results are illustrated to verify the calculations for the Spectrum Use Bandwidth(SUB) and Spectrum Use Factor (SUF) performed by the SUM model and find the usefulness of the SUM model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1471-1488
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2018
Interference mitigation is a significant issue in the cognitive heterogeneous networks, this paper studied how to reduce the interference to macrocell users (MU) and improve system throughput. Establish the interference model with imperfect spectrum sensing by analyzing the source of interference complexity. Based on the user topology, the optimize problem was built to maximize the downlink throughput under given interference constraint and the total power constraint. We decompose the resource allocation problem into subcarrier allocation and power allocation. In the subcarrier assignment step, the allocated number of subcarriers satisfies the requirement of the femtocell users (FU).Then, we designed the power allocation algorithm based on the Lagrange multiplier method and the improved water filling method. Simulation results and performance analyses show that the proposed algorithm causes less interference to MU than the algorithm without considering imperfect spectrum sensing, and the system achieves better throughput performance.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.3
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pp.433-438
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2017
Containing an Angle-of-Arrival(: AOA) estimation and interference suppression techniques, an adaptive beamformer is one of core techniques for the Signal Intelligence(: SIGINT) which collect various intelligence utilizing cutting edge devices including the radar and satellite. It generates a beam with the directivity in a corresponding direction, to efficiently receive a signal from the specific direction, using antenna array. In this paper, we present the received signal model including interference signals and noise, which can be applied to an input of the signal intelligence satellite system equipped with the AOA estimation and the interference cancellation techniques, and analysis the characteristics of various signals, which can be included in the proposed received signal model. This proposed signal model can be directly applied to the performance evaluation for a variety of beamforming techniques. Also, we verify the spectrum characteristic of the presented received signal model in the frequency domain through computer simulation examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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