Based on superimposed training methods, a novel time-varying multipath channel estimation scheme is proposed for orthogonal frequency division multiplexing systems. We first develop a linear least square channel estimator, and meanwhile find the optimal superimposed sequences with respect to the channel estimates' mean square error. Next, a low-rank approximated channel estimator is obtained by using the singular value decomposition. As demonstrated in simulations, the proposed scheme achieves not only better performance but also higher bandwidth efficiency than the conventional pilot-aided approach.
Superimposed training (SIT) design for estimating of time-varying multipath channels is investigated for mobile orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. The design of optimum SIT consists of two parts: The optimal SIT sequence is derived by minimizing the channel estimates' mean square error (MSE); the optimal power allocation between training and information data is developed by maximizing the averaged signal to interference plus noise ratio (SINR) under the condition of equal powered paths. The theoretical analysis is verified by simulations. For the metric of the averaged SINR against signal to noise ratio (SNR), the theoretical result matches the simulation result perfectly. In contrast to an interpolated frequency-multiplexing training (FMT) scheme or an SIT scheme with random pilot sequence, the SIT scheme with proposed optimal sequence achieves higher SINR. The analytical solution of the optimal power allocation is demonstrated by the simulation as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3589-3605
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2018
In this paper, we investigate an individual channel estimation problem for multiple-input multiple-output (MIMO) two-way amplify-and-forward (AF) relay networks. To avoid self-interference during the estimation of the individual MIMO channels, a novel blind interference cancellation (BIC) approach is proposed based on an orthogonal preceding framework, where a pair of orthogonal precoding matrices is utilized at the source nodes. By designing an optimal decoding scheme, we propose to decompose the bidirectional transmission into a pair of unidirectional transmissions. Unlike most existing approaches, we make the practical assumption that the nonreciprocal MIMO channel and the mutual interference of multiple antennas are both taken into consideration. Under the precoding framework, we employ an orthogonal superimposed training strategy to obtain the individual MIMO channels. However, the AF strategy causes the noise at the terminal to be the sum of the local noise and the relay-propagated noise. To remove the relay-propagated noise during the estimation of the second-hop channel, a partial noise-nulling method is designed. We also derive a closed-form expression for the total mean square error (MSE) of the MIMO channel from which we compute the optimal power allocation. The simulation results demonstrate that the analytical and simulated curves match fully.
Background: The superimposed technique (ST) involves the application of electrical muscle stimulation (EMS) during voluntary muscle action. The physiological effects attributed to each stimulus may be accumulated by the ST. Although various EMS devices for the quadriceps muscle are being marketed to the general public, there is still a lack of research on whether ST training can provide significant advantages for improving quadriceps muscle strength or thickness compared with EMS alone. Objective: To compare the effects of eight weeks of ST and EMS on the thicknesses of the rectus femoris (RF) and vastus intermedius (VI) muscles and knee extension strength. Methods: Thirty healthy subjects were recruited and randomly assigned to either the ST or EMS groups. The participants underwent ST or EMS training for eight weeks. In all participants, the thicknesses of the RF and VI muscles were measured before and after the 8-week intervention by ultrasonography, and quadriceps muscle strength was measured using the Smart KEMA tension sensor (KOREATECH Co., Ltd.). Results: There were significant differences in the pre- and post-intervention thicknesses of the RF and VI muscles as well as the quadriceps muscle strength in both groups (p < 0.05). RF thickness was significantly greater in the ST group (F = 4.294, p = 0.048), but there was no significant difference in VI thickness (F = 0.234, p = 0.632) or knee extension strength (F = 0.775, p = 0.386). Conclusion: EMS can be used to improve quadriceps muscle strength and RF and VI muscle thickness, and ST can be used to improve RF thickness in the context of athletic training and fitness.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권4호
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pp.203-208
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2006
Channel estimation and data detection for OFDM systems over time- and frequency-selective channels are investigated. Relying on the complex exponential basis expansion channel model, a pilot-embedded channel estimation scheme with low computational complexity and spectral efficiency is proposed. A periodic pilot sequence is superimposed at a low power on information bearing sequence at the transmitter before modulation and transmission. The channel state information(CSI) can be estimated using the first-order statistics of the received data. In order to enhance the performance of channel estimation, we recover the transmitted data which can be exploited to estimate CSI iteratively. Simulation results show that the proposed method is suitable for doubly-selective channel estimation for the OFDM systems and the performance of the proposed method can be better than that of the Wiener filter method under some conditions. Through simulations, we also analyze the factors which can affect the system performances.
증강현실 기술은 실제공간에 가상정보를 실시간으로 증강하여 사용자가 증강된 가상정보와 상호작용함으로써 작업의 효율성을 향상시키는 기술이다. 최근 증강현실 기술이 발달함에 따라 군사훈련에 적용하기 위한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 훈련 중 대민피해, 소음 등으로 인한 민원이나 안전사고 등으로 인해 실전적인 훈련이 제한되어 증강현실 기술 기반의 훈련체계 도입이 불가피하나 현재 개발되고 있는 증강현실 기술을 이용한 군사훈련 시스템들은 대부분 실내 훈련 시스템으로 별도의 설치공간이 필요하고 고비용으로 인해 특수훈련 위주로 개발이 진행되고 있어 우리 군의 소대 이하 규모의 소부대 훈련 시스템으로 활용하기에는 제한사항이 존재한다. 본 논문에서는 증강현실 기술을 소대 이하의 소부대가 주둔지의 야외 훈련장에서 활용할 수 있는 방안을 제시하고 이를 통해 얻을 수 있는 효과와 법제도적 측면에서의 고려사항을 제시한다.
Although digital mammography is a representative method for breast cancer detection. It has a limitation in detecting and classifying breast tumor due to superimposed structures. Machine learning, which is a part of artificial intelligence fields, is a method for analysing a large amount of data using complex algorithms, recognizing patterns and making prediction. In this study, we proposed a technique to improve the diagnostic accuracy of energy-selective mammography by training data using the machine learning algorithm and using dual-energy measurements. A dual-energy images obtained from a photon-counting detector were used for the input data of machine learning algorithms, and we analyzed the accuracy of predicted tumor thickness for verifying the machine learning algorithms. The results showed that the classification accuracy of tumor thickness was above 95% and was improved with an increase of imput data. Therefore, we expect that the diagnostic accuracy of energy-selective mammography can be improved by using machine learning.
본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다.
The purpose of this study was to compare the centering ratio and reduction of canal curvature according to the preparation sizes of #30, #40 and #50 using three rotary NiTi instruments which have different shaft tapers. Seventy-two simulated root canals in clear resin blocks (Endo Training Bloc; Dentsply Maillefer, Ballaigues, Switzerland) were divided as following 3 groups according to the file system; the 24 canal blocks prepared with each of ProTaper Universal system (Group P), LightSpeed eXtra system (Group L), and K3 (Group K). The pre- and post-instrumented root canals were scanned and superimposed to evaluate and calculate the centering ratio and reduction of canal curvature. Mean scores of each group were statistically analyzed using one-way ANOV A and Duncan's multiple range test for post-hoc comparison. The results were as followings: 1. Group L showed better centering ratio, followed by K and P. And all experimental groups generally showed increasing tendency of centering ratio as the apical size was increasing from #30 to #50, except at 1 mm level of group P where showed reducing tendency of centering ratio. The smaller the ratio, the better the instrument remained centered in the canal. 2. Group P showed more decrease of canal curvature at all apical shaping size (p < 0.05). Under the conditions of this study, the shaft design could affect the quality of canal shaping and the smooth taperless flexible (LightSpeed) shaft design was capable of preparing canals with good morphological characteristics in curved canals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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