LTE-Advanced system has been deployed with 2 and 4 transmission antennas (Tx) while the specification supports up to 8Tx. Due to deployment space, antenna dimension and complexity, the needs of deploying 8Tx system has not been motivated by operators. Recently, three dimensional (3D) beamforming with active antenna has attracted significant attention in the wireless industry. By incorporating 2D active array into LTE-A systems, the system offers freedom in controlling radiation on elevation and horizontal dimension. When the number of antennas increases in the form of 2D arrangement, spatial separation can be realized simultaneously in horizontal and elevation domain and vertical beam-steering can increase SINR of UEs in high floors. In this paper, we study the system operations and implementations for supporting 3D beamforming with 8Tx antennas. In our schemes, by reusing the conventional CSI feedback framework, the system can operate 2D active array without harming the backward compatibility. Evaluation results show that 3D beamforming provides capacity boosting over the conventional 2D beamforming systems while keeping same antenna structure.
본 논문에서는 프레임내의 정보를 이용하여 손실 블록을 복구하기 위한 공간 영역의 손실 블록 복구 방법을 제안한다. 손실 블록에 이웃하는 정확하게 수신된 블록들의 경계 화소의 차분값에 의해서 손실 블록이 에지 영역인지 평탄 영역인지를 판단하고 각각 다른 보간 방법을 적용한다. 에지 영역으로 판단되었을 경우 에지 방향을 추정하고 추정된 에지 방향에 따라 화소들 사이의 거리와 차분값을 가중치로 사용하여 적응적으로 손실 블록의 손실 화소들을 보간한다. 제안 방법은 이전 방법들에 비해 계산양은 적은 반면에 주관적 화질 비교에서 더 좋은 성능을 보이고 객관적 비교에서도 우수한 성능을 보인다.
An optimized multilayer superlens is designed, using a rigorous and efficient approach based on the method of moments (MoM) in conjunction with a simulated annealing (SA) algorithm. For the MoM solution, fast evaluation of closed-form Green's functions (GFs) in the spatial domain is performed by applying the complex-image (CI) technique, which obviates the time-consuming numerical evaluation of Sommerfeld integrals. The imaging capability of the superlens is examined with the correlation coefficient; results show that using circular polarization for the incident wave can improve this coefficient. To validate the proposed method, finite-element-based simulations are exploited, which reveal the method's accuracy and computational efficiency. Simulation results indicate that the designed structure is capable of producing two-dimensional sub-diffraction-limited images in the visible range, which may make it more versatile for practical applications. Finally, as a considerable finding, it is demonstrated for the proposed design that using circularly polarized illumination provides improved super-resolving performance, compared to linearly polarized illumination.
In this paper, the new architecture of seizure prediction using CNN and LSTM and DWT was presented. In the proposed architecture, EEG data was labeled into a preictal and interictal section, and DWT was adopted to the preprocessing process to apply the characteristics of the time and frequency domain of the processed EEG signal. Also, CNN was applied to extract the spatial characteristics of each electrode used for EEG measurement, and LSTM neural network was applied to verify the logical order of the preictal section. The learning of the proposed architecture utilizes the CHB-MIT Scalp EEG dataset, and the sliding window technique is applied to balance the dataset between the number of interictal sections and the number of preictal sections. As a result of the simulation of the proposed architecture, a sensitivity of 81.22% and an FPR of 0.174 were obtained.
To solve the edge ringing or block effect caused by the partial differential diffusion in image enhancement domain, a new image enhancement algorithm based on bidirectional diffusion, which smooths the flat region or isolated noise region and sharpens the edge region in different types of defect images on aviation composites, is presented. Taking the image pixel's neighborhood intensity and spatial characteristics as the attribute descriptor, the presented bidirectional diffusion model adaptively chooses different diffusion criteria in different defect image regions, which are elaborated are as follows. The forward diffusion is adopted to denoise along the pixel's gradient direction and edge direction in the pixel's smoothing area while the backward diffusion is used to sharpen along the pixel's gradient direction and the forward diffusion is used to smooth along the pixel's edge direction in the pixel's edge region. The comparison experiments were implemented in the delamination, inclusion, channel, shrinkage, blowhole and crack defect images, and the comparison results indicate that our algorithm not only preserves the image feature better but also improves the image contrast more obviously.
본 연구에서는 H.263 부호기에서 양자화 변수의 추정을 위한 퍼지 제어기를 제안한다. 퍼지화 방법으로는 Mamdani법을 이용하였으며, 비퍼지화는 무게 중심법을 이용한다. 퍼지 입력변수로는 영상의 분산값, 엔트로피 및 현재의 움직임 벡터와 이전 영상의 움직임 벡터를 이용한다. 분산값과 엔트로피는 공간영역 특징을 반영하며, 움직임 벡터는 시간영역의 특징을 반영한다. 시각적인 특성에 적합하게 퍼지변수를 결정하며 퍼지 소속함수를 유도하여, 퍼지 규칙의 수를 줄이도록 FAM bank를 설계한다. 퍼지 양자화를 실제 동영상 압축에 적용함으로써 복원영상의 화질 특성이 향상되고, 율제어가 효과적으로 이루어지는 결과를 얻을 수 있음을 보인다.
Homogeneous but distinct visual objects having low-contrast boundaries are usually merged in most of the segmentation algorithms. To alleviate this problem, an efficient image segmentation algorithm based on a bottom-up approach is proposed by using spatial domain information only. For initial image segmentation, we adopt an efficient marker extraction algorithm conforming to the human visual system. Then, two region-merging algorithms are successively applied so that homogeneous visual objects can be represented as simple as possible without destroying low-contrast real boundaries among them. The resultant segmentation describes homogeneous visual objects with few regions while preserving semantic object shapes well. Finally, a size-based region decision procedure may be applied to represent complex visual objects simpler, if their precise semantic contents are not necessary. Experimental results show that the proposed image segmentation algorithm represents homogeneous visual objects with a few regions and describes complex visual objects with a marginal number of regions with well-preserved semantic object shapes.
Recently, the role of Ubiquitous Sensor Network(USN) has been considered to be essential for supporting the near future Network Centric Warfare(NCW) and Tactical Information Communication Network(TICN). In this paper, we explore a set of data storage methods(external storage, local storage and data storage) and query processing methods in WSN. In particular, we focus on analyzing a novel data structure for supporting the local storage method, named the partial ordered tree(POT). The main idea behind POT is that sensor readings are usually correlated with the physical spatial domain. With the help of POT, only a small portion of sensor nodes participate in query processing tasks, and thus network lifetime is greatly increased. Through a series of simulation experiments, we demonstrate that the POT based local storage method clearly outperforms the existing data storage methods in terms of the energy-efficiency, which directly affects the network lifetime, for processing exact match queries, range queries and top-k queries.
The shape and the distribution of material construction of the scatterer may be obtained from its scattered fields by the iterative inversion in the spectral domain. The illposedness, the resolution, and the uniqueness of the inversion are the key problems in the inversion and inter-related. The illposedness is shown to be caused by the evanescent modes which carries and amplifies exponentially the measurement errors in the back-propagation of the measured scattered fields. By filtering out all the evanescent modes in the cost functional defined as the squared difference between the measured and the calculated spatial spectrum of the scattered fields from the iteratively chosen medium parameters of the scatterer, one may regularize the illposedness of the inversion in the expense of the resolution. There exist many local minima of the cost functional for the inversion of the large and the high-contrast scatterer and the hybrid algorithm combining the genetic algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm is shown to find efficiently its global minimum. The resolution of reconstruction obtained by keeping all the propating modes and filtering out the evanescent modes for the regularization becomes 0.5 wavelength. The super resolution may be obtained by keeping the evanescent modes when the measurement error and instance, respectively, are small and near.
In this paper, we present and analyze a fully discrete numerical method for solving the time-fractional diffusion wave equation: ∂βtu - div(a∇u) = f, 1 < β < 2. We first construct a difference formula to approximate ∂βtu by using an interpolation of derivative type. The truncation error of this formula is of O(△t2+δ-β)-order if function u(t) ∈ C2,δ[0, T] where 0 ≤ δ ≤ 1 is the Hölder continuity index. This error order can come up to O(△t3-β) if u(t) ∈ C3 [0, T]. Then, in combinination with the linear finite volume discretization on spatial domain, we give a fully discrete scheme for the fractional wave equation. We prove that the fully discrete scheme is unconditionally stable and the discrete solution admits the optimal error estimates in the H1-norm and L2-norm, respectively. Numerical examples are provided to verify the effectiveness of the proposed numerical method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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