• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3433-3446
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• 2019

Aiming at the high complexity of traditional single-channel demodulation algorithm for PCMA signals, a new demodulation algorithm based on neural network is proposed to reduce the complexity of demodulation in the system of non-cooperative PCMA communication. The demodulation network is trained in this paper, which combines the preprocessing module and decision module. Firstly, the preprocessing module is used to estimate the initial parameters, and the auxiliary signals are obtained by using the information of frequency offset estimation. Then, the time-frequency characteristic data of auxiliary signals are obtained, which is taken as the input data of the neural network to be trained. Finally, the decision module is used to output the demodulated bit sequence. Compared with traditional single-channel demodulation algorithms, the proposed algorithm does not need to go through all the possible values of transmit symbol pairs, which greatly reduces the complexity of demodulation. The simulation results show that the trained neural network can greatly extract the time-frequency characteristics of PCMA signals. The performance of the proposed algorithm is similar to that of PSP algorithm, but the complexity of demodulation can be greatly reduced through the proposed algorithm.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.212-216
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• 2022

Space based constellation network is a kind of ad hoc network in which users are self-organized without center node. In space based constellation network, users are allowed to enter or leave the network at any given time. Thus, the number of active users is an unknown and time-varying parameter, and the performance of the network depends on how accurately this parameter is estimated. The so-called problem of active user identification, which consists of determining the number and identities of users transmitting in space based constellation network is discussed and a novel active user identification method is proposed in this paper. Active user identification code generated by transmitter address code and receiver address code is used to spread spectrum. Subspace-based method is used to process received signal and judgment model is established to identify active users according to the processing results. The proposed method is simulated under AWGN channel, Rician channel and Rayleigh channel respectively. Numerical results indicate that the proposed method obtains at least 1.16dB E_b/N₀ gains compared with reference methods when miss alarm rate reaches 10^-3.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권2C호
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• pp.57-64
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• 2011

양방향 중계 채널 (two-way relay channel)은 2개의 노드가 중계기 (relay node)의 도움을 받아 상호간에 정보를 주고 받는 통신 채널이다. 양방향 중계 채널에서는 중계기가 동일 자원을 사용하여 두 사용자 노드로 신호를 송신하므로 기존 협력 통신 기법보다 효율적인 자원의 사용이 가능하다. 본 논문에서는 양방향 중계 채널에서 네트워크 코딩을 이용한 새로운 분산 터보 부호 기법을 제시한다. 기존 기법과의 차이점은 중계 노드에서 네트워크 부호화를 처리하는 방식과 분산 터보 복호시 양 사용자 노드로부터 수신한 두 부호어를 처리하는 방법에 차이가 있다. 제안된 분산 터보 복호 기법을 이용하여 기존 기법 대비 시스템의 성능 향상을 확인하였으며 또한 채널 환경 변화에 따른 사용자 노드와 중계 노드의 전송 전력을 다르게 할당하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권11호
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• pp.132-138
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• 2012

VANET(Vehicular Ad-hoc Network)을 지원하기 위해 IEEE 802.11p 규격이 표준화 진행중에 있다. 802.11 MAC 프로토콜은 전송률에 관계없이 모든 노드들에 동일한 확률의 채널 획득 기회를 부여하므로, 전송률이 낮은 노드가 상대적으로 채널 점유시간이 길어져서 전송률이 높은 노드도 전송률이 낮은 노드의 전송률로 하향 평준화되는 문제와, 노드가 많아질 경우 충돌 확률이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 일단 채널을 획득한 단말기가 다른 노드와의 채널획득 경쟁의 우위를 일정 기간 유지하는 알고리듬에, 현재 전송률에 따라 적절히 연속전송 한계값을 정하는 TXOP 개념을 더했다. CW의 폭을 표준보다 더 넓게 설정여 효과적으로 충돌을 회피하면서도 대기시간을 최소화하면서 또한 채널 점유 시간에 따라 연속전송 한계값을 다르게 정하는 방법을 통해 전체 네트워크의 향상을 보이고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.964-972
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• 2009

무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network, WMN)는 다중 인터페이스와 다중 채널을 지원함으로써 기존의 무선 네트워크에서 발생되는 여러 문제점을 해결할 수 있는 핵심적인 미래기술로 대두되고 있다. WMN에서 다중 채널의 사용은 무선 네트워크 노드들이 사용하는 대역폭을 본질적으로 증가시켜준다. 그러나 이러한 대역폭을 충분히 사용하기 위해서는 다중 채널 환경에서 발생할 수 있는 채널 간 간섭을 최소화하는 채널 할당 기법이 요구된다. 본 논문에서는 WMN의 성능 향상을 위하여 클러스터링 기반의 최소 간섭 채널 할당(Minimum Interference Channel Assignment, MI-CA) 알고리즘을 제안한다. MI-CA 알고리즘은 클러스터 간의 Inter-Cluster 채널 할당과 클러스터 내부의 Intra-Cluster 채널 할당으로 구성된다. Inter-Cluster 채널 할당에서는 전체 WMN을 위한 베어본 채널을 MST(Minimum Spanning Tree) 기반으로 클러스터 헤더와 보더 노드에 할당하고, Intra-Cluster 채널 할당에서는 클러스터 멤버들 간에 직교채널을 재 할당함으로써 간섭을 최소화 한다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 MI-CA 알고리즘이 채널 간섭을 최소화함으로써 WMNs의 성능을 향상시킬 수 있음을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3B호
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• pp.226-236
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• 2002

본 연구에서는 12.2 Kbps, 64 Kbps, 384 Kbps 트래픽 등의 다양한 QoS를 요구하는 서비스에 대하여 IMT-2000 비동기 방식 시스템의 제어국 (Radio Network Controller; RNC)내의 셀렉터의 트래픽 채널 자원을 효율적으로 이용하기 위한 채널 자원 블럭의 할당 및 자원 관리 방식을 제안하고, 그 성능을 평가한다. 먼저, 트래픽 채널 블럭을 효율적으로 이용하기 위한 방법으로 채널 자원 블럭중에서 일부는 각 트래픽 형태가 전용으로 사용하고 일부는 여러 트래픽 형태가 공유하여 사용하는 방식의 두 가지가 혼합된 하이브리드 방식을 제안하구 모든 트래픽 형태가 공유하여 사용하는 경우와의 블럭킹 확률을 비교하여 제안한 자원 블럭 할당 방식의 성능이 우수함을 보인다. 또한, 채널 자원 블럭 및 블럭내의 트래픽 채널 자원을 효율적으로 할당, 해제, 관리하기 위한 방안으로 블럭을 선택하는 블럭관리 단계와 선택된 블럭내의 사용 가능한 채널을 선택하는 태스크관리 단계의 블럭앤태스크 관리 방식을 제안하고, 하나의 자원 블럭내에서의 음성 트래픽의 호 요구시에 할당할 트래픽 채널을 찾는데 소요되는 평균 탐색 횟수를 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.339-347
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• 1993

이동통신에 있어서 채널 할당 문제는 조합적 최적화 문제로 문제의 범위가 증가함에 따라 계산량이 지수함수적으로 증가하는 NP-완성형 문제이다. 본 논문에서는 Hopfield 모델을 이용하여 동일 채널 간섭, 인접 기지국 간섭, 동일 기지국 간섭등의 제약조건을 만족하여 각 기지국의 채널 요구량에 따라 채널을 할당하는 방법을 고려하였다. 본 논문에서 고려한 Hopfield 모델은 현재의 하드웨어 구현기술의 제약 요건등을 고려하여 가장 기본적인 모델을 가정하였으며, 고정 채널할당 방법에서 균일, 불균일 트래픽 요구량을 고려하였고, 동적 채널 할당 방법의 적용 가능성을 타진해 보았다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권10호
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• pp.1576-1589
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• 2006

Most of surface water ways in Egypt suffer from the infestation of aquatic weeds especially submerged ones which cause lots of problems for the open channels and the water structures such as increasing water losses, obstructing the water flow, and reducing the efficiency of the water structures. Accurate simulation of the water flow behavior in such channels is very essential for water distribution decision makers. Artificial Neural Network (ANN) has been widely utilized in the past ten years in civil engineering applications for the simulation and prediction of the different physical phenomena and has proven its capabilities in the different fields. The present study aims towards introducing the use of ANN technique to model and predict the impact of the existence of submerged aquatic weeds on the hydraulic performance of open channels. Specifically the current paper investigates utilizing the ANN technique in developing a simulation and prediction model for the flow behavior in an open channel experiment that simulates the existence of submerged weeds as branched flexible elements. This experiment was considered as an example for implementing the same methodology and technique in a real open channel system. The results of current manuscript showed that ANN technique was very successful in simulating the flow behavior of the pre-mentioned open channel experiment with the existence of the submerged weeds. In addition, the developed ANN models were capable of predicting the open channel flow behavior in all the submerged weeds' cases that were considered in the ANN development process.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제5권
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• pp.1-16
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• 1994

In this paper distributed models for simulating spatially and temporally varied moving storm in a watershed were developed. The complete simulation in a watershed is achieved through two sequential flow simulations which are overland flow simulation and channel network flow simulation. Two dimensional continuity equation and momentum equation of kinematic approximation were used in the overland flow simulation. On the other hand, in the channel network simulation two types of governing equations which are one dimensional continuity and momentum equations between two adjacent sections in a channel, and continuity and energy equations at a channel junction were applied. The finite difference formulations were used in the channel network model. Macks Creek Experimental Watershed in Idaho, USA was selected as a target watershed and the moving storm on August 23, 1965, which continued from 3:30 P.M. to 5:30 P.M., was utilized. The rainfall intensity fo the moving storm in the watershed was temporally varied and the storm was continuously moved from one place to the other place in a watershed. Furthermore, runoff parameters, which are soil types, vegetation coverages, overland plane slopes, channel bed slopes and so on, are spatially varied. The good agreement between the hydrograph simulated using distributed models and the hydrograph observed by ARS are Shown. Also, the conservations of mass between upstreams and downstreams at channel junctions are well indicated and the wpatial and temporal vaiability in a watershed is well simulated using suggested distributed models.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권3호
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• pp.219-230
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• 2022

In implementing a robust automatic target recognition(ATR) system with synthetic aperture radar(SAR) imagery, one of the most important issues is accurate classification of target variants, which are the same targets with different serial numbers, configurations and versions, etc. In this paper, a deep learning network with channel attention modules is proposed to cope with the recognition problem for target variants based on the previous research findings that the channel attention mechanism selectively emphasizes the useful features for target recognition. Different from other existing attention methods, this paper employs the channel attention modules without dimensionality reduction along the channel direction from which direct correspondence between feature map channels can be preserved and the features valuable for recognizing SAR target variants can be effectively derived. Experiments with the public benchmark dataset demonstrate that the proposed scheme is superior to the network with other existing channel attention modules.