Separating highly correlated users can reduce the loss caused by spatial correlation (SC) in multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. However, few accurate analyses of the loss caused by SC have been conducted. In this study, we define signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) loss to characterize it in multiuser multiple-input single-output (MU-MISO) systems, and use coefficient of correlation (CoC) to describe the SC between users. A formula is deduced to show the accurate relation between SINR loss and CoC. Based on this relation, we propose a user selection method that utilizes CoC to minimize the average SINR loss of users in massive MU-MISO systems. Simulation results verify the correctness of the relation and show that the proposed user selection method is very effective at reducing the loss caused by SC in massive MU-MISO systems.
본 논문에서는 다수의 중계기와 다수의 도청자가 존재하는 협력 재밍 네트워크를 다룬다. 다수의 중계기 중 하나의 중계기가 선택되어 증폭 후 재전송 기법으로 총 두 단계를 통해 수신기에 신호를 전송한다. 도청자의 신호 수신을 방해하기 위해 첫 번째 단계에서 수신기가 재밍 신호를 전송하며, 두 번째 단계에서 송신기가 재밍 신호를 전송한다. 이러한 시스템의 보안 전송률을 수식적으로 분석하며, 사용가능한 채널 정보에 따라 최적의 중계기 선택 기법을 각각 제시한다. 모의실험을 통해 제시한 중계기 선택 기법의 성능이 임의의 중계기 선택 기법에 비해 향상됨을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권2호
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pp.138-145
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2016
This paper proposes an improved tabu search method for subset selection in multiple linear regression models. Variable selection is a vital combinatorial optimization problem in multivariate statistics. The selection of the optimal subset of variables is necessary in order to reliably construct a multiple linear regression model. Its applications widely range from machine learning, timeseries prediction, and multi-class classification to noise detection. Since this problem has NP-complete nature, it becomes more difficult to find the optimal solution as the number of variables increases. Two typical metaheuristic methods have been developed to tackle the problem: the tabu search algorithm and hybrid genetic and simulated annealing algorithm. However, these two methods have shortcomings. The tabu search method requires a large amount of computing time, and the hybrid algorithm produces a less accurate solution. To overcome the shortcomings of these methods, we propose an improved tabu search algorithm to reduce moves of the neighborhood and to adopt an effective move search strategy. To evaluate the performance of the proposed method, comparative studies are performed on small literature data sets and on large simulation data sets. Computational results show that the proposed method outperforms two metaheuristic methods in terms of the computing time and solution quality.
MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 성능 향상을 위해 안테나의 수를 증가시킬 수 있으나 RF체인의 증가와 하드웨어의 복잡도에 의해 제한될 수 있다. 이때, RF 체인의 수를 고정시키고 그보다 많은 수의 안테나를 채용한 후, 승)수신 양단에서 채널 상태에 따라 동적으로 안테나를 선택함으로써 이와 같은 문제를 완화할 수 있다. 본 논문에서는 전체 $M_R{\times}M_T$채널 이득 행렬에서 가장 큰 채널 이득을 갖는 송신 안테나와 수신안테나를 교차적으로 선택하여 Frobenius norm을 최대화하는 $M_R{\times}M_T$ 채널 행렬을 결정함으로써 송/수신 양단에서 안테나 선택을 동시에 수행하는 송/수신안테나 선택 알고리즘(joint Tx/Rx antenna selection algorithm)을 제안하며, exhaustive search를 통한 최적 방식과 비교할 때 현저하게 계산량을 줄일 수 있어 구현의 복잡도가 매우 낮은 것이 특징이다. $8{\times}8$ 안테나에서 $4{\times}4$ 안테나를 선택하는 경우 성능면에 있어서는 기존의 최적 방식인 exhaustive search 방식에 비해 $0.5{\sim}2dB$가량의 성능 열화가 있으나, 계산량에서는 약 1/10,000 단위로 복잡도를 감소시킬 수 있음을 예시한다.
This paper describes a new process-plan selection method using a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT). The problem for process-plan selection can be characterized by multiple attributes and used subjective, uncertain information. Fuzzy Quantification Theory is used for handling such informations because it is a useful tool when human judgment or evaluation is quantified via linguistic variables and the proposed method is concerned with the selection of a process plan by derivation of the values of categories for each attribute. In this paper, a modified Fuzzy Quantification Theory(FQT) is described and the procedure of this approach is explained and examples are illustrated.
본 논문은 전문학술 인력을 자동으로 순위를 매겨 선정하는 지식기반 퍼지 다중 규칙을 제시하고 있다 이를 위하여 학술전문가 선정에 대한 추론규칙을 만들고 다중퍼지 규칙에 대한 최대-최소 추론 및 선정기준에 따라 동적으로 선정기준이 적용되는 방안을 제시하며 이를 위한 시뮬레이션 모델을 구현하고 있다. 본 제안은 학술전문가 선정의 자동화, 공정성, 신뢰성 등을 제공하여 준다.
Broadcasting nature of wireless communications makes it possible to apply opportunistic network coding (OPNC) by overhearing transmitted packets from a source to sink nodes. However, it is difficult to apply network coding to the topology of multiple relay and sink nodes. We propose to use relay node selection, which finds a proper node for network coding since the OPNC alone in the topology of multiple relays and sink nodes cannot guarantee network coding gain. The proposed system is a novel combination of wireless network coding and relay selection, which is a key contribution of this paper. In this paper, with the consideration of channel state and potential network coding gain, we propose relay node selection techniques, and show performance gain over the conventional OPNC and a channel-based selection algorithm in terms of average system throughput.
패턴인식 문제에 있어서 다수의 인식기를 사용하는 연구는 주로, 선택된 다수 인식기를 어떻게 결합할 것인가에 중점을 두어 왔으나, 최근에는 인식기 풀로부터 다수 인식기를 선택하려는 연구로 점차 진행되고 있다. 실제로 다수 인식기 시스템의 성능은 인식기들의 결합 방법은 물론, 선택되는 인식기에 의존한다. 따라서, 우수한 성능을 보이는 인식기 집합을 선택하는 것이 필요하며, 다수의 인식기를 선택하는데 있어서 정보이론에 기초한 접근 방법이 시도되었다. 본 논문에서는 인식기 간의 상호정보를 기반으로 인식기를 선택하여 인식기 집합을 구성하고, 다른 인식기 선택 방법들에 의해 구성된 인식기 집합과 그 성능을 비교해 보고자 한다.
Applications of thresholding technique are based on the assumption that object and background pixels in a digital image can be distinguished by their gray level values. For the segmentation of more complex images, it is necessary to resort to multiple threshold selection techniques. This paper describes a new method for multiple threshold selection of gray level images which are not clearly distinguishable from the background. The proposed method consists of three main stages. In the first stage, a probability distribution function for a gray level histogram of an image is derived. Cluster points are defined according to the probability distribution function. In the second stage, fuzzy partition matrix of the probability distribution function is generated through the fuzzy clustering process. Finally, elements of the fuzzy partition matrix are classified as clusters according to gray level values by using max-membership method. Boundary values of classified clusters are selected as multiple threshold. In order to verify the performance of the developed algorithm, automatic inspection process of ball grid array is presented.
Energy efficiency is one of the most critical concerns for wireless sensor networks. By allowing sensor nodes in close proximity to cooperate in transmission to form a virtual multiple-input multiple-output(MIMO) system, recent progress in wireless MIMO communications can be exploited to boost the system throughput, or equivalently reduce the energy consumption for the same throughput and BER target. However, these cooperative transmission strategies may incur additional energy cost and system overhead. In this paper, assuming that data collectors are equipped with antenna arrays and superior processing capability, energy efficiency of relevant traditional and cooperative transmission strategies: Single-input-multiple-output(SIMO), space-time block coding(STBC), and spatial multiplexing(SM) are studied. Analysis in the wideband regime reveals that, while receive diversity introduces significant improvement in both energy efficiency and spectral efficiency, further improvement due to the transmit diversity of STBC is limited, as opposed to the superiority of the SM scheme especially for non-trivial spectral efficiency. These observations are further confirmed in our analysis of more realistic systems with limited bandwidth, finite constellation sizes, and a target error rate. Based on this analysis, general guidelines are presented for optimal transmission strategy selection in system level and link level, aiming at minimum energy consumption while meeting different requirements. The proposed selection rules, especially those based on system-level metrics, are easy to implement for sensor applications. The framework provided here may also be readily extended to other scenarios or applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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