Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2163-2170
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2012
A signal receiving system can measure and analyze frequency, pulse modulation, scan modulation, frequency modulation on pulse, phase modulation on pulse of RF signal. A signal receiving system should be verified under simulated RF signal environment prior to verification on operation in fields. This paper describes an effective method to generate simulated RF signals with considering operational scenario. The simulated RF signal generator can be effectively used to evaluate the performance of the signal receiver and reduce the test cost of the signal receiver.
This paper proposes a link adaptation method for Underwater Internet of Things (IoT), which reduces power consumption of sensor nodes and improves the throughput of network in underwater IoT network. Adaptive Modulation and Coding (AMC) technique is one of link adaptation methods. AMC uses the strong correlation between Signal Noise Rate (SNR) and Bit Error Rate (BER), but it is difficult to apply in underwater IoT as it is. Therefore, we propose the machine learning based AMC technique for underwater environments. The proposed Modulation Coding and Scheme (MCS) prediction model predicts transmission method to achieve target BER value in underwater channel environment. It is realistically difficult to apply the predicted transmission method in real underwater communication in reality. Thus, this paper uses the high accuracy BER prediction model to measure the performance of MCS prediction model. Consequently, the proposed AMC technique confirmed the applicability of machine learning by increase the probability of communication success.
Automatic modulation classification(AMC) is a core technique in Software Defined Radio(SDR) platform that enables smart and flexible spectrum sensing and access in a wide frequency band. In this study, we propose a simple yet accurate deep learning-based method that allows AMC for variable-size radio signals. To this end, we design a classification architecture consisting of two Convolutional Neural Network(CNN)-based models, namely main and small models, which were trained on radio signal datasets with two different signal sizes, respectively. Then, for a received signal input with an arbitrary length, modulation classification is performed by augmenting the input samples using a self-replicating padding technique to fit the input layer size of our model. Experiments using the RadioML 2018.01A dataset demonstrated that the proposed method provides higher accuracy than the existing methods in all signal-to-noise ratio(SNR) domains with less computation overhead.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.5
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pp.447-455
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2014
In this paper, we consider a representative integral imaging method in glasses-free 3D image processing and propose a prioritized transmission scheme for guaranteeing a received video quality in error-prone environments. According to the correlation of pixels consisting of each voxel of integral image, we set the priority differently and apply the modulation level according to this priority value. That is to say, the corresponding pixels with small variance are set to a high priority and transmitted by using a low level modulation that is robust under transmission errors, but the corresponding pixels with greater variance are set to a lower priority and transmitted by using a high level modulation that has a high bit error rate but fast transmission rate. Result shows that the proposed scheme that applies the error-robust modulation level to the important image bit stream with the high priority improves the peak to sidelobe ratio (PSR) of the received 3D image, compared with a typical method that use the same modulation level without distinction of priorities.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.21
no.12
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pp.1394-1400
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2010
In this paper, we analyze performance of PSPM(Phase Shift Position Modulation) modulation scheme in multi-path channel. A PSPM modulation method transmits the information data by both PSK symbol data and symbol position data, so that we can significantly improve the power efficiency. The bandwidth efficiency of PSPM is quarter than PSK but improve BER performance, because increasing symbol hamming distance. In this results, a PSPM scheme is bandwidth efficiency better than FSK and power efficiency better than PSK. This characteristic can be useful in WBAN and wireless sensor networks also PSPM modulation method can be expected high throughput than existing FSK. In this paper, we compare PSPM, PSSK and PSK regard to BER performance and throughput in multi-path channel.
In this paper, SER(Symbol Error Rate) variation and effects on SER by phase noise at various frequency offset of the local oscillator in digital communication systems are gerneralyzed for QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), MQAM(M-ary Quadrature Amplitude Modulation), OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex)-MQAM, OFDM-QPSK and 8-VSB(Vestigal Side Bands) modulation methods and compared those with the ideal cases, which have no phase noise, through the MATLAB simulation. And the ration between modulation bandwidths and the SER on the various frequency offsets on the above modulation methods have been analyzed for the system requirement of minimum phase noise characteristics. From this study, we have confirmed that the most sensitive modulation method on the phase noise is OFDM-MQAM and that the relatively insensitive method 8-VSB.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.22
no.1
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pp.18-26
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2017
This paper proposes the model predictive control with space vector modulation (SVM) method for current control of voltage-source inverter. Unlike the conventional method using a limited number of voltage vectors by switching states, the proposed method can consider various voltage vectors to identify the optimized voltage vector. The various voltage vectors are obtained by subdividing existing voltage vectors. The optimized voltage vector that minimizes the cost function is selected and applied to the inverter by using the SVM. The various voltage vectors and SVM reduce current ripples in the output AC side of the inverter compared with the conventional method. The effectiveness and performance of the proposed method are verified through simulation and experiment with a three-phase two-level voltage-source grid-connected inverter.
This paper presents a novel space vector pulse-width modulation (SVPWM) to synthesize an arbitrary non-sinusoidal phase voltage. The key of the proposed method is that the switching vectors used to comprise the reference vectors in the ${\alpha}_1-{\beta}_1$ frame and the ${\alpha}_3-{\beta}_3$ frame are decoupled. In the ${\alpha}_1-{\beta}_1$ frame, the reference vector is comprised by near two large vectors. The corresponding vector comprised by the two vectors in the ${\alpha}_3-{\beta}_3$ frame is considered as a disturbance, which is restrained by close-loop control. In the ${\alpha}_3-{\beta}_3$ frame, there are two methods to comprise the reference vector. Method I is a near two middle vectors method. Method II uses near four vectors (two middle and two little vectors). The proposed SVPWM using decoupled switching vectors can guarantee a maximum modulation index in the ${\alpha}_1-{\beta}_1$ frame. The effectiveness of the proposed method is verified by simulated and experimental results under various operation conditions.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.4
no.3
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pp.102-111
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1996
For the air-fuel ratio control in a fuel injection SI engine, the Jump-Ramp control algorithm has been widely adopted by using the on/off type oxygen sensor. But the Jump-Ramp control method has limitation on treating the frequency and amplitude of the air-fuel ratio oscillation. This study suggests another feedback control logic named modulated fuel feedback control, which has a concept of pre-tuned air-fuel ratio oscillation. In the modulation method, the oxygen sensor output is not treated as on/off signal but as analog signal for feedback. By using the modulation method, the frequency and the amplitude of air-fuel ratio oscillation can be adjustable to some extent for improving the conversion efficiency of the Three-Way Catalyst. The result shows that the performance of the modulation method is better than that Jump-Ramp control method in reducing the amplitude of the air-fuel ratio oscillation as well as in increasing the frequency of the air-fuel ratio oscillation.
Lee In-Ki;Jung Ji-Won;Choi Duk-Gun;Choi Ean-A;Chang Dae-Ig;Oh Duk-Gil
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.6C
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pp.434-441
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2005
For LDPC decoding, received symbols are splitted bit by bit based using the received in-phase and quadrature components. The method of bit-splitting is affected on decoding performance because its method depend on distance over symbol constellation. Therefore this paper propose the bit split method using the sector information with sacrifice a little performance loss compared to Euclidean distance method. Futhermore DVB-S2 specification supports BC(Backward Compactible) mode which using the hierarchical modulation method, this paper also analyze the decoding performance according to deviation angle of 8PSK constellation for various LDPC coding rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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