본 논문에서는 셀룰러 이동통신 시스템에서 협력적으로 신호를 전송하는 기지국 집합인 클러스터를 효율적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 선택된 클러스터 내 기지국들과 협력적 전송이 가능한 후보 기지국들 중 협력 전송에 참여시 가중합 전송률 측면에서 최대의 이득을 줄 수 있는 기지국들을 순차적으로 선택하여 클러스터에 포함하는 방식을 사용한다. 특히 제안방식에서는 시스템 운용과 구현 측면에서의 복잡도를 고려하여 특정 협력 전송 클러스터에 포함될 수 있는 기지국의 개수를 제한하며, 또한 채널 환경의 변화에 따라 클러스터 조합이 다이나믹하게 변경됨을 특징으로 한다. 기존의 비협력 전송 방식 및 고정된 클러스터 방식과의 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 비교를 통해 순차적 선택 기반 클러스터 형성 방식이 특히 평균 전송률 측면의 하위 사용자 성능을 향상시키는 효과가 있음을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 입증한다.
본 논문에서는 다중 셀 다중 사용자 시스템에서 상향링크시 셀 간 간섭을 완화시키기 위한 부분공간 간섭 정렬을 적용했을 때 높은 합용량을 유지하기 위한 사용자 선택 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 각 사용자가 인접 셀에 미치는 간섭이 큰 사용자를 선택하고 간섭 정렬을 적용함으로써 간섭 정렬을 하는 사용자 수를 줄이는 동시에 높은 합용량을 유지시킨다. 전산 모의 실험을 통해 전체 합용량을 달성 가능한 최대 합용량의 90%로 설정했을 때 부분공간 간섭 정렬을 위해 채널을 분해 하는 사용자 수가 50%이상 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문은 제한적인 피드백을 이용하는 OFDM 시스템에서 용량 극대화를 위한 효율적인 적응 부 반송파 선택 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 데이터 전송에 사용될 부 반송파들과 각 부 반송파에 적용될 변조 및 코딩 방식들이 수신기에서 결정되고, 제한적인 피드백을 통해 송신기로 전달된다. 본 연구에서는 채널 환경에 따라 적절한 수의 높은 신호 대 잡음 비를 갖는 부 반송파들을 선택함으로써 용량이 극대화됨을 이론적으로 유도한다. 또한, 낮은 복잡도로 최적의 부 반송파 집합을 선택하기 위한 정렬 방식을 사용하는 적응 부 반송파 선택 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 적응 부 반송파 선택 방식이 제한된 feedback 정보량만으로 water-filling 방식에 의한 부 반송파 선택 방식이나 water-filling 전력 할당에 의한 용량보다 높은 용량을 제공함을 보여준다.
이 논문은 단일 반송파 시스템에 적용 가능한 특히 순차적 역컨벌루션 기법과 단일 반송파 변조를 하이브리드하게 사용한 송수신 기법에 선택적 결합 기법을 활용하여 성능을 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 선택적 결합 알고리즘은 안테나 공간 다이버시티 효과를 갖는 알고리즘으로서 수신기 입장에서 좋은 채널을 선택할 수 있다는 장점이 있고 이것을 활용할 경우 수신기 입장에서는 안테나 개수만 증가하고 기저대역은 종래의 수신기와 동일한 구조를 유지할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 알고리즘은 종래의 주파수 영역 등화기를 사용한 단일 반송파 전송 알고리즘과 비교하여 성능향상이 우수한 것으로 나타났다.
Pazhayakandathil, Sindhu;Sukumaran, Deepak Kayiparambil;Koodamannu, Abdul Hameed
ETRI Journal
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제41권5호
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pp.626-636
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2019
A novel algorithm for joint user selection and optimal power allocation for Stackelberg game-based revenue maximization in a downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) network is proposed in this study. The condition for the existence of optimal solution is derived by assuming perfect channel state information (CSI) at the transmitter. The Lagrange multiplier method is used to convert the revenue maximization problem into a set of quadratic equations that are reduced to a regular chain of expressions. The optimal solution is obtained via a univariate iterative procedure. A simple algorithm for joint optimal user selection and power calculation is presented and exhibits extremely low complexity. Furthermore, an outage analysis is presented to evaluate the performance degradation when perfect CSI is not available. The simulation results indicate that at 5-dB signal-to-noise ratio (SNR), revenue of the base station improves by at least 15.2% for the proposed algorithm when compared to suboptimal schemes. Other performance metrics of NOMA, such as individual user-rates, fairness index, and outage probability, approach near-optimal values at moderate to high SNRs.
무선 페이딩 채널에서 시스템의 성능 저하를 효과적으로 개선하기 위하여 협동 릴레이 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그동안의 연구는 고정된 릴레이를 가정하였는데, 최근에는 실제 이동통신 환경을 고려하여 공간적으로 랜덤하게 분포된 릴레이를 갖는 협동 릴레이 시스템의 연구가 시작되고 있다. 특히 통신 자원의 효율이 높은 추가 기회전송 협동 릴레이 시스템에서는 릴레이를 선택하는 방법에 따라서 시스템의 성능이 변화하는데, 이에 대한 비교 연구는 발표되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 최대 SNR 선택법과 최대-최소 SNR 선택법을 대상으로 최대비 결합을 사용한 추가 기회전송 협동 릴레이 시스템의 성능을 유도하였고, 송신전력이 소스와 릴레이로 배분되었을 때의 오수신율을 비교하였다. 본 논문의 해석적 결과는 이동통신 시스템에 기회전송 증가 릴레이 시스템을 도입하였을 경우 릴레이를 선택하고 송신 전력을 배분하는데 이론적 근거로 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.994-999
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1993
To service with high quality electricity to customer, the utilities consider the DAS (Distribution Automation System) as a good means of it. The backbone of the DAS are communication and computer technique. Most of all, from the economical and functional point of view, the selection of transmission media for system communication is the key factor to achieve a successful DAS. In this paper author propose the method of the DAS communication which share its channel with CATV transmission line and analyze the effect.
흡수, 분포, 대사, 배설 특성 및 독성을 예측하기 위한 효과적인 툴을 개발하는 것은 신약개발의 초기단계에서 NCE(new chemical entity)에 대한 가장 중요한 업무 중의 하나이다. 최근에 이런 시도중의 하나로서 ADME/T(absorption, distribution, metabolism, excretion, toxicity)관련 성질들의 예측에 support vector machine(SVM)을 이용하고 있다. 그리고 SVM은 ADME/T 성질들을 정확하게 예측하는데 많이 사용 되고 있다. 그러나 SVM 모델링에 두 가지 문제가 있다. 특성 선택(feature selection) 과 매개변수 설정(parameter setting)은 여전히 해결해야 할 과제이다. 이 두 가지 문제들은 SVM 분류의 효율성과 정확도에 결정적인 영향을 끼친다. 특히 특성 선택과 최적화된 SVM 변수의 설정은 서로 영향을 주기 때문에 동시에 다루어져야 한다. 여기서 우리는 genetic algorithm(GA) – 특성 선택에 사용 – 과 grid search(GS) method– 변수최적화에 사용 – 두 가지를 통합하는 효과적인 해결책을 제시하였다. ADME/T관련 성질 중 하나인 심장부정맥을 야기시키는 hERG 이온채널 저해제 분류 모델이 여기서 제안된 GA-GS-SVM을 위해 할당되고 테스트 되었다. 1891개의 화합물을 가지는 트레이닝 셋으로 단일 모델 3개, 앙상블 모델 3개, 총 6개의 모델을 만들었고 175개의 외부 데이터를 테스트 셋으로 사용하여 검증하였다. 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위하여 GA-GS-SVM 단일 모델에 의한 예측 정확도와 GA-GS-SVM 앙상블 모델 예측 정확도를 비교하였으며, 앙상블모델을 사용하여 예측의 정확도를 높일 수 있었다.
본 논문에서는 다중사용자 하향링크 직교 주파수 분할 다중 접속 방식 (OFDMA)에서 궤환 비트량을 줄일 수 있고 제한된 송신전력 하에서 시스템의 전송률을 높일 수 있는 사용자 선택 방식, 대역 할당 방식 그리고 전력할당 방식에 관한 연구를 하였다. 기존에 제안된 방법은 단일 셀 내의 사용자가 모든 부대역의 채널 상태 정보(CQI, channel quality information)를 기지국으로 전송하였으나, 이러한 방식은 심각한 궤환 정보의 오버헤드가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 궤환 정보량을 줄이기 위하여 각 사용자가 일부 대역의 채널 상태 정보와 부가 채널정보를 기지국으로 궤환하여 효율적인 대역할당을 하며, 할당된 대역에 따라 효과적인 전력 할당과 변조 및 부호화 방식을 결정하는 시스템을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 전체 시스템에서의 궤환 정보량은 크게 줄이면서 시스템의 전송률 측면에서 조금의 성능열화만 발생하는 것을 확인하였다.
In this paper, we evaluate performance of a hybrid decode-amplify-forward relaying protocol in underlay cognitive radio. In the proposed protocol, a secondary relay which is chosen by partial relay selection method helps a transmission between a secondary source and a secondary destination. In particular, if the chosen relay decodes the secondary source's signal successfully, it will forward the decoded signal to the secondary destination. Otherwise, it will amplify the signal received from the secondary source and will forward the amplified signal to the secondary destination. We evaluate the performance of our scheme via theory and simulation. Results show that the proposed protocol outperforms the amplify-and-forward and decode-and-forward protocols in terms of outage probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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