It is well-known that the decision rule in the mini-mum mean-squares-error decision feedback equalizer(MMSE-DFE) is biased, and therefore suboptimum with respect to error probability. We present a new family of algorithms that solve the bias problem in the adaptive DFE. A novel constraint, called the constant-norm con-straint, is introduced unifying the quadratic constraint and the monic one. A new cost function based on the constant-norm constraint and Lagrange multiplier is defined. Minimizing the cost function gives birth to a new family of unbiased adaptive DFE. The simula-tion results demonstrate that the proposed method in-deed produce unbiased solution in the presence of noise while keeping very simple both in computation and im-plementation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.645-652
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2006
In this paper a new type of filter, called the $H_2/H_{\infty}$ FIR filter, is proposed for discrete-time state space signal models. The proposed filter requires linearity, unbiased property, FIR structure, and independence of the initial state information in addition to the performance criteria in both $H_2$ and $H_{infty}$ sense. It is shown that $H_2,\;H_{\infty}$, and $H_2/H_{\infty}$ FIR filter design problems can be converted into convex programming problems via linear matrix inequalities (LMIs) with a linear equality constraint. Simulation studies illustrate that the proposed FIR filter is more robust against temporary uncertainties and has faster convergence than the conventional IIR filters.
In this paper, we propose an optimal fixed-lag FIR (Finite-Impulse-Response) smoother for a class of discrete time-varying state-space signal models. The proposed fixed-lag FIR smoother is linear with respect to inputs and outputs on the recent finite horizon and estimates the delayed state so that the variance of the estimation error is minimized with the unbiased constraint. Since the proposed smoother is derived with system inputs, it can be adapted to feedback control system. Additionally, the proposed smoother can give more general solution than the optimal FIR filter, because it reduced to the optimal FIR filter by setting the fixed-lag size as zero. A numerical example is presented to illustrate the performance of the proposed smoother by comparing with an optimal FIR filter and a conventional fixed-lag Kalman smoother.
This paper gives a simple parameterization of all stable unbiased filters to solve the suboptimal mixed $H_2/H_{\infty}$ filtering problem. Using the central filter, mixed $H_2/H_{\infty}$ filter is designed which minimizes the upper bound for the $H_2$ norm of the transfer matrix from a white noise to the estimation error subject to an $H_{\infty}$ norm constraint on the transfer matrix from an energy-bounded noise to the estimation error. The problem of finding suitable estimator gain can be converted into a convex optimization problem involving linear matrix inequalities.
In this paper, a new robust deadbeat minimax FIR filter (DMFF) is proposed for continuous-time state space signal models. Linearity, deadbeat property, FIR structure, and independence of the initial state information will be required in advance, in addition to a performance index of the worst case gain between the disturbance and the current estimation error. The proposed DMFF is obtained by directly minimizing a performance index with the deadbeat constraint. The proposed DMFF is represented first in a standard FIR form and then in an iterative form. The DMFF will be shown to be used also for the IIR structure. It is shown that the DMFF is similar in form to the existing receding horizon unbiased FIR filter (RHUFF) with some noise covariances. The former is a deterministic filter, while the latter is a stochastic filter.
Graphical lasso is one of the most popular methods to estimate a sparse precision matrix, which is an inverse of a covariance matrix. The objective function of graphical lasso imposes an ${\ell}_1$-penalty on the (vectorized) precision matrix, where a tuning parameter controls the strength of the penalization. The selection of the tuning parameter is practically and theoretically important since the performance of the estimation depends on an appropriate choice of tuning parameter. While information criteria (e.g. AIC, BIC, or extended BIC) have been widely used, they require an asymptotically unbiased estimator to select optimal tuning parameter. Thus, the biasedness of the ${\ell}_1$-regularized estimate in the graphical lasso may lead to a suboptimal tuning. In this paper, we propose a two-staged bias-correction procedure for the graphical lasso, where the first stage runs the usual graphical lasso and the second stage reruns the procedure with an additional constraint that zero estimates at the first stage remain zero. Our simulation and real data example show that the proposed bias correction improved on both edge recovery and estimation error compared to the single-staged graphical lasso.
We have performed systematic studies of the properties of dust in various environments of nearby galaxies with AKARI. The unique capabilities of AKARI, such as near-infrared (near-IR) spectroscopy combined with all-sky coverage in the mid- and far-IR, enable us to study processing of dust, particularly carbonaceous grains includings polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), for unbiased samples of nearby galaxies. In this paper, we first review our recent results on individual galaxies, highlighting the uniqueness of AKARI data for studies of nearby galaxies. Then we present results of our systematic studies on nearby starburst and early-type galaxies. From the former study based on the near-IR spectroscopy and mid-IR all-sky survey data, we find that the properties of PAHs change systematically from IR galaxies to ultraluminous IR galaxies, depending on the IR luminosity of a galaxy or galaxy population. From the latter study based on the mid- and far-IR all-sky survey data, we find that there is a global correlation between the amounts of dust and old stars in early-type galaxies, giving an observational constraint on the origin of the dust.
본 논문에서는 정보 이론의 maximum entropy Principle을 이용하여 중성자속 분포를 재생하는 새로운 방법을 시도하였다. 어떤 대상에 대한 부분적인 정보가 있을 때, 이 정보의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 확률 분포는 가장 객관적인 것이 된다. Nodal method계산결과인 평균 중성자속과 current의 값을 prior information으로 삼고, 핵 연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포를 확률의 형태로 변환해서 확률로써 다룬다. Prior information의 한도 내에서 entropy를 최대화시키는 경계에서의 확률 분포를 구하면 핵연료 집합체의 경계에서의 중성자속 분포가 구해지는데, 이것을 경계조건으로 heterogeneous assembly calculation을 행하여 세부적인 중성자속 분포를 구한다. 이 새로운 방법을 몇 개의 benchmark problem assembly에 응용해 본 결과, 노심의 안쪽 부분에서는 이 방법이 form function method에 의한 것과 비슷한 정확도를 보였고 바깥 부분에서는 다소 큰 오차를 보였다. 본 논문에서는 surface-averaged neutron current를 prior in-formation에 포함시키지 못했는데, 이것을 포함시키면 결과가 훨씬 개선 될 것으로 보인다.
이 논문에서는 이산형 상태공간 모델에 대한 $H_2$, $H_{\infty}$, 및 혼합 $H_{\infty}$ FIR 필터를 선형행렬부등식(LMI)를 이용하여 제안한다. 제안되는 필터는 FIR 구조로서 $H_2$ 및 $H_{\infty}$ 관점에서의 성능기준을 만족함과 더불어 선형성 및 불편향성의 특성을 지니고, 초기 상태에 관한 정보를 필요로 하지 않는다. 그리고 FIR 구조로 인해 기존의 FIR 형태의 필터에 비해 불확실성에 대해 보다 견실하며 빠른 수렴성을 갖는다. 모의 실험을 통해 이러한 장점을 예시한다.
디지털 위상 고정 루프는 위상 동기화를 위해 사용되는 회로로 일반적으로 통신, 회로분야 등 다양한 분야에서 사용된다. 디지털 위상 고정 루프를 설계 시 상태추정기를 사용하는 경우 보통 칼만 필터와 같은 무한 임펄스 응답 상태추정기를 활용해왔다. 일반적으로 무한 임펄스 응답 상태추정기 기반 디지털 위상 고정 루프의 성능은 우수하지만, 초기값의 부정확, 모델 오차, 외란 등의 예상하지 못하는 상황에서 급격한 성능저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계 하기 위해 최적의 측정값 구간 길이를 갖는 최소 공분산 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 제안된 유한 임펄스 응답 필터의 중요 파라미터인 측정값 구간 길이를 구하기 위해 수치적 방법을 소개하며, 필터의 이득을 얻기 위해 비용함수로 오차의 공분산 행렬을 설정하고, 이를 최소화 하기 위하여 선형 행렬 부등식을 사용하였다. 제안된 디지털 위상 동기 루프의 우수성과 강인성을 검증하기 위해 노이즈 정보가 부정확한 상황에서 기존 방법과의 비교 및 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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