다중 송수신 안테나 시스템에서 비트 오류 확률 성능면에서 최적의 기법으로 알려진 ML(Maximum-Likelihood) 복호기를 구현하기 위해 격자 복호 기법이 제안되었다. 그러한 격자 복호 기법에 기반한 복호기에는 구 복호기, K-best 복호기 등이 있으며, K-best 검출 기법은 격자 복호 기법의 실제 구현에 가장 적합하지만 오차 전달 현상에 의한 성능 저하라는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 K-best 검출 기법의 단점을 보완해 비트 오류 확률 성능을 개선하고 평균 연산량을 낮춘 적응 K-best 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 K-best 기법에서 심볼 검출 시 소요되는 불필요한 연산을 줄이고자 부분 유클리디언 거리(partial Euclidean distance)의 통계적 값으로서 수정된 Fano-like metric 바이어스를 할당하여 기존의 K-best 기법에 적용함으로써 평균 연산량을 감소시킨 KB-Fano 기법을 제안하였다. 또한 KB-Fano 기법에 K-reduction 기법을 연동한 KR-Fano 기법을 제안하여 모의 실험을 통해 K-reduction의 효과로 인한 비트 오차 확률 측면에서 높은 SNR 영역에서의 성능 개선과 함께 추가적인 평균 연산량 감소가 나타나는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 다중 송수신 안테나 시스템에서 탐색 단계별 반경들의 차이를 이용하여 후보 심볼수 K를 변화시키는 적응 복호화 알고리즘을 제안하고, 기존의 복호화 알고리즘과 비트 오류율 및 평균 연산량 측면에서의 성능을 비교한다. 제안한 알고리즘은 반경의 차이가 기준값보다 큰 심볼은 후보에서 제외하는 방법으로 단계마다 적응적으로 다른 K를 사용하며, 기준값으로는 단계별 반경 차이들의 최대값과 평균값으로 적용한다. 제안한 복호화 알고리즘은 K를 고정한 K-best 알고리즘에 비해 오차 전달 현상에 의한 비트 오류율 성능 저하를 줄이고 복잡도면에서 좀 더 효율적인 성능을 보이며, 기존의 적응 K-best 알고리즘과 비교하면 비슷한 비트 오류율 성능을 보이면서 평균 복잡도를 줄일 수 있음을 모의실험으로 보인다.
A new hybrid meta-heuristic optimization algorithm is presented for design of structures. The algorithm is based on the concepts of the charged system search (CSS) and the particle swarm optimization (PSO) algorithms. The CSS is inspired by the Coulomb and Gauss's laws of electrostatics in physics, the governing laws of motion from the Newtonian mechanics, and the PSO is based on the swarm intelligence and utilizes the information of the best fitness historically achieved by the particles (local best) and by the best among all the particles (global best). In the new hybrid algorithm, each agent is affected by local and global best positions stored in the charged memory considering the governing laws of electrical physics. Three different types of structures are optimized as the numerical examples with the new algorithm. Comparison of the results of the hybrid algorithm with those of other meta-heuristic algorithms proves the robustness of the new algorithm.
본 논문에서는 순간적인 채널 상태에 따라 K, 즉 survivor path의 개수를 적응적으로 조절하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 검출 기법을 제안한다. 최적의 성능을 가지지만 높은 복잡도의 단점을 가지는 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 단점을 개선하기 위해 MLD에 근접한 성능을 가지면서 복잡도는 확연히 감소시킨, 적응형 K-best SD (Sphere Decoding) 기법들이 제안되었지만, 채널 상태를 판별하기 위한 지표로, 채널의 페이딩 이득만을 이용할 뿐 순시적인 SNR(Signa1 to Noise Ratio) 값은 반영하지 못하는 단점을 가진다. 제안된 기법은 이러한 단점을 보완하기 위해 K를 조절하기 위한 채널 지표로 채널의 페이딩 성분뿐 아니라 SNR 성분까지 반영하는 path metric 값의 특성을 이용하여, 기존의 기법과 동일한 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가진다.
The minimum latency problem, also known as the traveling repairman problem and the deliveryman problem is to minimize the overall waiting times of customers, not to minimize their routing times. In this research, a genetic algorithm, a clonal selection algorithm and a population management genetic algorithm are introduced. The computational experiment shows the objective value of the clonal selection algorithm is the best among the three algorithms and the calculating time of the population management genetic algorithm is the best among the three algorithms.
Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 시스템의 복잡도를 감소시키는 방식은 실생활에서 MIMO 시스템을 활용하는 데에 있어 중요한 부분이다. 널리 사용되는 Maximum Likelihood (ML) 복호기의 경우 낮은 에러오율 (BER) 을 보여주지만 복잡도가 높다. 실생활에 활용하기 위하여 ML 복호기의 복잡도를 감소시킬 필요가 있고 이에 Sphere Decoding Algorithm (SDA) 이 제안되었다. 이를 발전시킨 List Sphere Decoding(LSD) 은 여러 종류가 있다. 그 중에 넓이 우선 탐색 방식인 K-Best LSD 알고리즘은 각 레이어에서 리스트의 크기가 복잡도와 밀접한 연관이 있다. 본 논문에서는 기존의 K-Best LSD 알고리즘에 기반하여 초기 반지름 설정 및 선형적으로 리스트 크기를 감소시키는 방식으로 K-Best LSD 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오율 성능 열화가 적은 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 이를 검증한다.
This paper proposes a modified version of Particle Swarm Optimization (PSO) called Information Diffusion PSO (ID-PSO). In PSO algorithms, premature convergence of particles could be prevented by defining proper population topology. In this paper, we propose a variant of PSO algorithm using a new population topology. We draw inspiration from the theory of information diffusion which models the transmission of information or a rumor as one-to-one interactions between people. In ID-PSO, a particle interacts with only one particle at each iteration and they share their personal best solutions and recognized best solutions. Each particle recognizes the best solution that it has experienced or has learned from another particle as the recognized best. Computational experiments on the benchmark functions show the effectiveness of the proposed algorithm compared with the existing methods which use different population topologies.
This paper proposes a spatio-temporal correlation algorithm that takes advantage of the spatial and temporal correlations in video streams for error concealment. The spatio-temporal correlation algorithm sets the neighborhood area of the damaged part as a reference window, then finds the area that best matches the reference window in the previous frame. The best-matched area in the previous frame replaces the damaged part in the current frame. The results of ten variations of the proposed algorithm are compared with conventional error concealment methods. These methods include the ones applicable to P-frames as well as I-frames. The comparison results show that the proposed algorithm is very efficient for l-frame error concealment with a large motion between frames.
Recently, in power system, even though the needs of digital protection relay are highly increased, there are some problem in the field during apply digital protection relay. When the relay are in the fluctuated overload condition, existing algorithm calculate the trip time only with the measured current of just previous stage, and when the load current fluctuate between overload and normal condition, existing algorithm sometimes dose not make the relay trip. This thesis will study about these kinds of existing algorithm problem in digital protection relay, and will suggest the best suited algorithm for digital protection relay in fluctuated overload condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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