KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2102-2123
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2016
This paper considers a channel estimation scheme for millimeter-wave multiuser multiple-input multiple-output systems. According to the proposed method, parts of the beams are selected and the channel parameters are estimated according to the sparsity of channels and the orthogonality of the beams. Since the beams for each channel become distinct and the signal power increases with the increased number of antennas, the proposed approach is able to achieve good estimation performance. As a result, the sum rate can be increased in comparison with traditional approaches, and channels can be estimated with fewer pilot symbols. Numerical results verify that the proposed approach outperforms traditional approaches in cases with large numbers of antennas.
본 논문에서는 잡음이 포함된 음성의 시작점과 끝점을 효율적으로 검출할 수 있는 알고리듬에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 웨이브렛 영역에서의 에너지 분포를 고려함으로써 잡음환경하에서도 음성을 검출할 수 있는 새로운 검출 파라미터를 제안하였다. 제안된 끝점검출 파라미터는 웨이브렛 영역에서 세 번째 coarsed 스케일의 표준편차와 가중치를 곱한 첫 번째 detailed 스케일의 표준편차의 합으로 정의하였다. 제안된 끝점검출기의 성능평가를 위해서 다양한 SNR에서 기존방식과 비교하여 시작점과 끝점의 정확도 실험을 수행하였고 HMM 음성인식시스템을 이용하여 인식실험도 수행하였다.
A modified Hybrid learning rule(MHLR) is proposed, which is derived from combining the Back Propagation algorithm that is known as an excellent classifier with modified Hebbian by changing the orginal Hebbian which is a good feature extractor. The network architecture of MHLR is multi-layered neural network. The weights of MHLR are calculated from sum of the weight of BP and the weight of modified Hebbian between input layer and higgen layer and from the weight of BP between gidden layer and output layer. To evaluate the performance, BP, MHLR and the proposed Hybrid learning rule (HLR) are simulated by Monte Carlo method. As the result, MHLR is the best in recognition rate and HLR is the second. In learning speed, HLR and MHLR are much the same, while BP is relatively slow.
This paper studies the uplink resource allocation for multiple radio access (MRA) in reconfigurable radio systems, where multiple-input and multiple-output (MIMO) multicarrier-code division multiple access (MC-CDMA) and MIMO orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) networks coexist. By assuming multi-radio user equipment with network-guided operation, the optimal resource allocation for MRA is analyzed as a cross-layer optimization framework with and without fairness consideration to maximize the uplink sum-rate capacity. Numerical results reveal that parallel MRA, which uses MC-CDMA and OFDMA networks concurrently, outperforms the performance of each MC-CDMA and OFDMA network by exploiting the multiuser selection diversity.
Peak power reduction techniques in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has been an important subject for many researchers for over 20 years. In this letter, we propose a side-information-free technique that is based on the concept of random variable (RV) transformation. The suggested method transforms RVs into other RVs, aiming to reshape the constellation that will consequently produce OFDM symbols with a reduced peak-to-average power ratio. The proposed method has no limitation on the mapping type or the mapping order and has no significant effect on the bit error rate performance compared to other methods presented in the literature. Additionally, the computational complexity does not increase.
In this paper, we consider an amplify-and-forward (AF) full duplex (FD) massive-antenna relay (or base station) aiding communication between K single-antenna source and destination pairs whose transmissions are overheard by one single-antenna eavesdropper. Maximum ratio combining (MRC) and maximum ratio transmission (MRT) processing is employed at the relay. The secrecy performance of the system is then derived with both relay and destination being equipped with low resolution analog-to-digital converters (ADCs). The results show the detrimental effect of the eavesdropper's presence on the sum rate of the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.2010-2026
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2024
This work investigates the hybrid precoder scheme in a millimeter wave (mmWave) multi-user MIMO system. We study a sum rate maximization scheme by jointly designing the digital precoder and the analog precoder. To handle the non-convex problem, a block coordinate descent (BCD) method is formulated, where the digital precoder is solved by a bisection search and the analog precoder is addressed by the penalty dual decomposition (PDD) alternately. Then, we extend the proposed algorithm to the sub-connected schemes. Besides, the proposed algorithm enjoys lower computational complexity when compared with other benchmarks. Simulation results verify the performance of the proposed scheme and provide some meaningful insight.
자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.
단일 생체인식 시스템의 인식률을 높이는 것은 생체인식 방법마다 취약점이 있기 때문에 그 한계가 있기 마련이다. 얼굴 인식의 경우 조명과 같은 환경적 요인으로 인식률이 저하될 수 있으며, 화자 확인의 경우도 잡음과 같은 환경적 요인으로 인식률이 크게 저하될 수 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체특징을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현함으로써 그 취약점을 보완하는 추세에 있다. 본 논문에서는 얼굴 인식과 화자 확인 시스템을 결합하여 다중 생체인식 시스템을 구현하였고, 일반적인 가중치합 알고리즘에 환경 변수를 적용하여 기존의 다중 생체 인식 시스템보다 인식률을 향상시켰다. 본 시스템은 비밀키 기반의 애플릿으로 구현되어 있으므로 웹 상의 사용자 인증을 필요로 하는 응용에 활용될 수 있다.
최근 많은 실내 사용자들이 증가함에 따라 실내에서의 취약한 통화 품질의 문제가 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 셀 소형화 기법이 제시되고 있고, 셀 소형화 기법 중 펨토셀(Femtocell)은 저렴한 설치 비용 대비 고성능의 통화 품질을 제공하기 때문에 문제 해결을 위한 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 펨토셀은 사용자에 의해 직접 설치되어 다른 사용자에 대한 간섭을 고려하기 힘들기 때문에, 자기 스스로 주변의 간섭을 고려하여 전력을 설정하여야 한다. 만약 펨토셀 전력이 크게 설정되면 매크로셀 시스템에 간섭으로 작용할 것이며, 반대로 펨토셀 전력이 작게 설정되면 펨토셀 사용자의 수신 성능은 나빠지게 될 것이다. 그러므로 펨토셀 기지국은 매크로셀과 펨토셀 시스템 사이에서 발생하는 trade-off 관계를 잘 고려하여 다른 시스템의 사용자에게는 간섭을 최소화 시키고, 자신의 시스템에 속해있는 사용자에게는 최대의 신호를 송신하여 좋은 성능을 갖도록 하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 trade-off 관계로 인한 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 최적의 펨토셀 전력을 설정한다. 또한 가중치합(Weighted Sum Approach) 기법을 통해 시스템 목적에 따라 다른 가중치를 부여하여 여러 가지 목적에 부합하는 시스템 성능을 갖도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션 수행을 통해 기존의 전력 설정 방식과 제안하는 가중치 합 유전자 알고리즘 기반 펨토셀 전력 설정 방식의 성능을 비교하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘의 전력 설정 방식이 사용자에게 더 좋은 SINR(Signal to Noise Interference Ratio)과 많은 채널 용량을 갖는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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