Recently much attention has been paid for interference mitigation technique for the COMA system, since more capacity is available with same bandwidth. In this paper, we introduces a novel adaptive interference suppression techniques for the CDMA system with narrow band interference. The proposed interference rejection scheme employs the adaptive linear prediction techniques in the subband. In each subband, we can more easily find and cancel the narrow band signal as compared to the full band. Thus, the proposed interference rejection can be classified as another time-frequency techniques for the narrow band interference rejection(10). Computer simulation is conducted for the 3-G COMA system with IF band sampling techniques, yielding better interference rejection and bit error rate performance as compared to conventional one. Also, optimum filter is analyzed and from the analysis, it can be shown the subband prediction techniques can suppress narrow band interference more efficiently.
In this paper, we develop an effective method for estimating and predicting interference power strength using the IMM(Interacting Multiple Model) algorithm. Based on the proposed interference prediction algorithm, we adjust transmission power of mobile terminals to maintain a certain level of target signal - to - interference- plus -noise- ratio ( SINR ) at the base station. Results of numerical experiments are presented to show a performance profile of the proposed algorithm.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.6
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pp.105-112
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1999
In this paper we deal with tool interference problem in the case of compound surface machining. A new tool interference detection and correction method based on the envelope of the tool path is suggested to identify and correct the tool interference - not only within the local path of tool movement, but also outside of the tool path. Therefore, the developed strategy can be used to check the possible interference in any region of the surface. In order to analyze quantitatively the milled surface error produced by the tool interference, improved surface prediction model is also suggested in cutting process by general cutters. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through simulation study.
This paper introduces an interference elimination method using k-nearest neighbor (KNN) algorithm for precise distance estimation by reducing interference between ultrasonic sensors. Conventional methods compare current distance measurement result with previous distance measurement results. If the difference exceeds some thresholds, conventional methods recognize them as interference and exclude them, but they often suffer from imprecise distance prediction. KNN algorithm classifies input values measured by multiple ultrasonic sensors and predicts high accuracy outputs. Experiments of distance measurements are conducted where interference frequently occurs by multiple ultrasound sensors of same type, and the results show that KNN algorithm significantly reduce distance prediction errors. Also the results show that the prediction performance of KNN algorithm is superior to conventional voting methods.
Common mode (CM) conducted interference are predicted and compared with experiments in a motor drive system of Electric vehicles in this study. The prediction model considers each part as an equivalent circuit model which is represented by lumped parameters and proposes the parameter extraction method. For the modeling of the inverter, a concentrated and equivalent method is used to process synthetically the CM interference source and the stray capacitance. For the parameter extraction in the power line model, a computation method that combines analytical method and finite element method is used. The modeling of the motor is based on measured date of the impedance and vector fitting technique. It is shown that the parasitic currents and interference voltage in the system can be simulated in the different parts of the prediction model in the conducted frequency range (150 kHz-30 MHz). Experiments have successfully confirmed that the approach is effective.
Cognitive radio (CR) has been proposed to solve the spectrum utilization problem by dynamically exploiting the unused spectrum. In CR networks, a spectrum selection scheme is an important process to efficiently exploit the spectrum holes, and an efficient channel allocation scheme must be designed to minimize interference to the primary network as well as to achieve better spectrum utilization. In this paper, we propose a multichannel selection algorithm that uses spectrum hole prediction to limit the interference to the primary network and to exploit channel characteristics in order to enhance channel utilization. The proposed scheme considers both the interference length and the channel capacity to limit the interference to primary users and to enhance system performance. By using the proposed scheme, channel utilization is improved whereas the system limits the collision rate of the CR packets.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.2
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pp.146-153
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1998
NC machines with 4 or 5 axes are capable of various tool approach motions, which makes interference-free and high machinablity machining possible. This paper deals with how to integrate these two advantages (interference-free and high machinability machining) in multi-axes NC machining with a ball-end mill. Feasible tool approach region at a point on a surface is first computed, then among which an approach direction is determined so as to minimize the cutting force required. Tool and spindle volumes are considered in computing the feasible tool approach region, and the computing time is improved by trans-forming surface patches into minimal enclosing spheres. A cutting force prediction model is used for estimating the cutting force. The algorithm is developed so as to be applied to 4- or 5-axes NC machining in common.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.8
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pp.900-908
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2012
Owing to the proliferation of smart phone users, a proactive spectrum policy is needed in order to deal with increasing data traffic. Therefore, the prediction of frequency requirements for future wireless local area network (WLAN) as well as a licensed cellular communication is necessary. In this paper, we proposed a new prediction method for WLAN spectrum requirements. This method includes both a traditional prediction method and an offloading percentage from cellular network, Also, it can consider a frequency interference between access points using a statistical approach. Based on these approaches, we can predict the spectrum requirements of future domestic WLAN services considering the frequency interference. Finally, we suggest the spectrum policy for WLAN which can prevent spectrum shortage of future WLAN services.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.12
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pp.1994-2000
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1993
A new lattice structure using decision feedback and augmented prediction for estimating and suppressing the narrowband interference is presented. The performance of the proposed interference canceller is compared to the conventional interference cancellation filter. The reference signal of the interference canceller is formed by using the chip decisions, which is correlated with the narrowband interference components of the received signal. The decision feedback technique reduce the distortion of the desired signal which is introduced by the interference canceller through the use of feedback chip decisions. And by linear prediction of the error signal, the residual interference component of can be eliminated, Using this unconteminated error signal to update the adaptive filter coefficients, the performance of the rejection can be improved. In the simulation, it is assumed that the processing gains are 7 and 15, signal to interference ratio is -10[dB], and 5% interference band. The results show that the BER performance of the proposed filter structure is improved by 1~3dB.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2101-2119
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2013
The spectrum allocation is an attractive issue for mobile cognitive radio (CR) network. However, the time-varying characteristic of the spectrum allocation is not fully investigated. Thus, this paper originally deduces the probabilities of spectrum availability and interference constrain in theory under the mobile environment. Then, we propose a prediction mechanism of the time-varying available spectrum lists and the dynamic interference topologies. By considering the node mobility and primary users' (PUs') activity, the mechanism is capable of overcoming the static shortcomings of traditional model. Based on the mechanism, two prediction-based spectrum allocation algorithms, prediction greedy algorithm (PGA) and prediction fairness algorithm (PFA), are presented to enhance the spectrum utilization and improve the fairness. Moreover, new utility functions are redefined to measure the effectiveness of different schemes in the mobile CR network. Simulation results show that PGA gets more average effective spectrums than the traditional schemes, when the mean idle time of PUs is high. And PFA could achieve good system fairness performance, especially when the speeds of cognitive nodes are high.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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