In this paper, we study the convergence analysis of the sequences generated by the proximal point method for an infinite family of pseudo-monotone equilibrium problems in Banach spaces. We first prove the weak convergence of the generated sequence to a common solution of the infinite family of equilibrium problems with summable errors. Then, we show the strong convergence of the generated sequence to a common equilibrium point by some various additional assumptions. We also consider two variants for which we establish the strong convergence without any additional assumption. For both of them, each iteration consists of a proximal step followed by a computationally inexpensive step which ensures the strong convergence of the generated sequence. Also, for this two variants we are able to characterize the strong limit of the sequence: for the first variant it is the solution lying closest to an arbitrarily selected point, and for the second one it is the solution of the problem which lies closest to the initial iterate. Finally, we give a concrete example where the main results can be applied.
In this study, a direct position tracking method for non-circular (NC) signals using distributed passive arrays is proposed. First, we calculate the initial positions of sources using a direct position determination (DPD) approach; next, we transform the tracking into a compensation problem. The offsets of the adjacent time positions are calculated using a first-order Taylor expansion. The fusion calculation of the noise subspace is performed according to the NC characteristics. Because the proposed method uses the signal information from the previous iteration, it can realize automatic data associations. Compared with traditional DPD and two-step localization methods, our novel process has lower computational complexity and provides higher accuracy. Moreover, its performance is better than that of the traditional tracking methods. Numerous simulation results support the superiority of our proposed method.
적응 횡단선 필터에서 수렴 속도의 개선을 위해 기존의 최소 평균 자승 알고리즘을 확장한 반복적 최소 자승 알고리즘의 탭 가중치 갱신 메커니즘에 재순환 데이터 버퍼를 이용함으로서 수렴특성을 개선시키는 효율적인 기법을 제시하였다. 본 논문은 기존의 적응 횡단선 필터에 데이터 재순환 버퍼 구조를 제안하여 새로운 RLS 탭 가중치 갱신 알고리즘을 유도하여 조화 평균 학습 곡선의 평균 자승 에러 값에 대한 반복수에 대해서 데이터 재순환 버퍼를 사용한 학습 곡선의 수렴 속도가 버퍼가 없는 경우의 재순환 버퍼 RLS 알고리즘의 수렴 속도보다 비례하여 빠르게 수렴한다는 것을 수학적인 연산을 통해 증명하였다. 채널 진폭의 왜곡의 정도와 재순환 데이터 버퍼 수에 따른 평균 자승 에러에 대한 삼차원 시뮬레이션 결과로부터 고유치 확산이 증가함에 따라 특정 값에 수렴하기 위한 요구된 샘플의 반복수가 비례하여 증가하였으며, 재순환 데이터 버퍼 수 B가 증가함에 따라 요구된 샘플의 반복수가 B배만큼 감소함으로서 제안된 구조에서 RLS 가중치 갱신 알고리즘의 수렴특성이 개선됨을 입증하였다.
차세대 무선통신에서는 다양한 서비스, 높은 신뢰도와 함께 빠른 전송속도를 요구한다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 시공간 격자부호와 터보 부호기를 결합시키는 계층적 시공간 부호기를 사용하였다. 계층적 시공간 부호기에서는 내부 부호와 외부 부호의 두 부호를 연속적으로 연접 시키는 방식이다. 내부 부호로는 DVB-RCS NG 시스템에서 표준으로 제안된 터보 Pi 부호를 사용하고, 외부 부호로는 Blum에 의해 제안된 시공간 격자 부호를 사용한다. 또한 효율적으로 두 부호기를 연접시키기 위하여 인터리버 기법을 사용한다. 그리고 기존의 복호 방법은 시공간 격자 부호와 터보 복호기 내부에서만 반복 복호를 하지만, 본 논문에서는 BCJR 복호기와 함께 전체 반복을 통하여 성능을 향상시키는 방안을 제시하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시하는 효율적인 연접 방식을 이용하면 일반적인 연접 방식에 비하여 약 1.3~1.5dB의 성능이 향상되었다.
상수 모듈러스 오차가 영이 될 확률을 최대화하도록 설계된 블라인드 등화 알고리듬은 한 반복시간에서 합산과정을 수행하여 큰 복잡성을 유발한다. 합산과정에서 생기는 이러한 계산상의 부담을 줄여보고자 상수 모듈러스 오차 (CME)의 영확률(ZEP)과 그것의 기울기를 추정하는 새로운 접근 방법을 이 논문에서 제안하였다. 다음 반복시간에서 CME의 ZEP는 현행 CME의 ZEP를 기반으로 하여 반복적으로 계산될 수 있음을 보였다. 알고리듬의 가중치 계산을 위한 기울기도 반복적 추정 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP를 미분하여 구해질 수 있음을 제시하였다. 시뮬레이션에서 기존의 블록 처리에 의해 구하던 방법과 비교하였을 때, 제안한 방법에 의해 구해진 CME의 ZEP와 기울기가 상당히 줄인 계산량에도 불구하고 완전히 동일한 추정 결과를 보였다.
부유체 강제동요문제를 수치해석하는 데에는 두가지 어려움이 따른다. 첫째는 교차점주위의 급격한 유동이고 둘째는 무한원방처리이다. 본 논문에서는 무한원방처리에 주안점을 두어, 자유표면의 Taylor 전개 및 F.F.T. 적용으로 계산시간을 단축시켜 수치해석하였다. 즉 Green 정리를 이용하여 해를 표현한 후, 축차방법에 의하여 해를 구한다. 축차단계에서는 계산식을 자유표면 기울기에 대하여 Taylor 전개하여 Convolution 형태로 변형한 후 F.F.T. 를 적용함으로써 계산시간을 O(Nlog N)으로 유지할 수 있었다. 수치검증을 위하여 부유체 선형문제와 압력장의 비선형 문제를 수치해석하여 비교하였고, 이를 확장하여 부유체의 강제동요문제를 수치해석하였는데, 계산시간을 O(Nlog N)으로 유지하면서 수치해석할 수 있었다.
Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.
A beam design method based on signal-to-leakage-plus-noise ratio (SLNR) has been recently proposed as an effective scheme for multiuser multiple-input multiple-output downlink channels. It is shown that its solution, which maximizes the SLNR at a transmitter, can be simply obtained by the generalized eigenvectors corresponding to the dominant generalized eigenvalues of a pair of covariance matrices of a desired signal and interference leakage plus noise. Under time-varying channels, however, generalized eigendecomposition is required at each time step to design the optimal beam, and its level of complexity is too high to implement in practical systems. To overcome this problem, a predictive beam design method updating the beams according to channel variation is proposed. To this end, the perturbed generalized eigenvectors, which can be obtained by a perturbation theory without any iteration, are used. The performance of the method in terms of SLNR is analyzed and verified using numerical results.
A method for the analysis of wave scattering in 3-D elastic full space is developed by means of the coupled boundary-volume integral equation, which takes into account the effects of both the boundary of inclusions and the uctuation of the wave field. The wavenumber domain formulation is used to construct the Krylov subspace by means of FFT. In order to achieve the wavenumber domain formulation, the boundary-volume integral equation is transformed into the volume integral equation. The formulation is also focused on this transform and its numerical implementation. Several numerical results clarify the accuracy and effectiveness of the present method for scattering analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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