블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.
본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.
미래의 고품질 통신 시스템을 위해서는 더욱 강력한 오류제어기법과 메시지 심볼 당 비트수의 증가가 요구되고 있다. 멀티미디어 데이터에서 메시지 비트들은 서로 다른 중요도를 가질 수 있다. 그러므로 이 경우, EEP(equal error protection) 보다는 UEP(unequal error protection)를 사용하는 것이 더 효과적일 수 있다. 그리고 LDPC(low-density parity check) 부호는 Shannon 한계에 근접하는 우수한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 고품질 메시지 데이터에 대한 LDPC 부호의 UEP 효과를 분석한다. MSE(mean square error)와 BER(bit error rate)과 심볼당 비트수의 관계를 이론적으로 분석하고 모의실험을 통하여 증명한다. 이를 위하여 전체 메시지비트를 중요도에 따라 두 그룹으로 나눈 후 전체 부호율과 부호어 길이를 고정시키고 각 그룹의 메시지 비트수를 변화시켜가며 모의실험을 통하여 UEP 성능을 나타내었다. 이 결과를 통하여 심볼당 비트수, 전체 메시지비트에서 각 그룹의 비율, 그리고 각 그룹의 보호정도에 따른 LDPC 부호의 UEP 성능을 분석하였다.
A new combined approximation method using Routh stability array and mean-square error (MSE) method is proposed for deriving reduced-order z-transter functions for discrete time systems. The Routh stability array is used to obtain the reduced-order denominator polynomial, and the numerator polynomial is obtained by minimizing the mean-square error between the unit step responses of the original system and reduced model. The advantages of the new combined approximation method are that the reduced model is always stable provided the original model is stable and the initial and steady-state characteristics of the original model can be preserved in the reduced model.
본 논문에서는 저전력 수중음향통신 시스템을 구현하기 위해 선형 등화기에 최적화된 탭 길이를 결정하는 기법을 제안하였다. 먼저 선형 등화기에서 탭 길이와 결정지연과의 관계를 조사하였다. 이 결과를 토대로 일정 이상 MSE(Mean Square Error) 성능을 만족하는 탭 길이에 대하여 분산을 구하고 이를 활용하여 최적의 결정 지연 범위가 추정된다. 또한 탭 길이에 따른 최적의 결정지연을 결정하기 위해 MSE 그래프를 도출하였으며, 이를 통해 최적의 값을 얻어냈다. 모의실험을 수행한 결과 최대의 탭 길이에서보다 40% 적은 탭 길이로도 충분한 성능을 보여주었으며, 동해 해상시험에서 획득한 데이타에 적용한 결과 탭 계수가 충분히 수렴했다고 볼 수 있는 최대 길이의 탭보다 33% 적은 탭 길이로 충분한 성능을 보여주었음을 확인하였다.
디지털 통신 시스템에서 채널에서 발생되는 ISI(Inter-Symbol Interference)를 줄이기 위해 사용되는 적응 등화기의 알고리즘으로 MCMA(Constant Modulus Algorithm)가 있다. MCMA는 비교적 간단한 연산량을 갖지만 어느 정도 적당한 수렴율과 정상 상태의 MSE(mean square error)를 가지므로 본 논문에서는 이를 개선키 위해 병렬 구조를 갖는 등화 방식을 제안하며, MCMA(Modified Constant Modulus Algorithm)과 MDD(Modified Decision Directed Algorithm)으로 구성이 되어있다. 제안 방식에서는 4-QAM 좌표와 16-QAM 좌표의 관계를 이용한, 새로운 비용 함수를 정의 하고, 만약 수신된 신호에 오프셋이 발생할 때, MCMA의 성능이 저하되므로 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 MDD(Modified Decision Direct) 알고리즘과 결합한 병렬형 구조를 적용하므로서 기존의 MCMA보다 빠른 수렴 속도와 낮은 MSE를 갖는 개선된 성능을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 논문에서는 Wireless PAN(WPAN)을 위하여 IEEE 802.15.3a의 표준안으로 제안된 Ultra WideBand(UWB) Multi-Band OFDM(MB-OFDM) 시스템에서의 프리앰블 모델을 분석하교, 효율적이며 향상된 성능을 제공하는 심볼 타이밍 및 반송파 주파수 오프셋 추정 알고리즘을 적용한 후 AWGN 및 UWB 채널 환경에서 모의 실험을 통하여 심볼 타이밍 오프셋 추정 성능은 Detection Probability, False Alarm Probability, Missing Probability 및 Mean Acquisition Time으로, 반송파 주파수 오프셋 추정 성능은 MSE(Mean Square Error)로 확인한다.
This letter considers the channel estimation for two-way relay MIMO OFDM systems. A least square (LS) channel estimation algorithm under block-based training is proposed. The mean square error (MSE) of the LS channel estimate is computed, and the optimal training sequences with respect to this MSE are derived. Some numerical examples are presented to evaluate the performance of the proposed channel estimation method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.566-578
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2018
In this paper, we design a segment training based individual channel estimation (STICE) scheme for the classical two-way relay network (TWRN) with multi-pair sources (MPS) and amplify-and-forward (AF). We adopt the linear minimum mean square error (LMMSE) channel estimator to minimize the mean square error (MSE) without channel estimation error, where the optimal power allocation strategy from the relay for different sources is obtained. Then the MSE gains are given with different source pairs among the proposed power allocation scheme and the existing power allocation schemes. Numerical results show that the proposed method outperforms the existing ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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