KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.269-286
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2018
Signal detection in symmetric alpha-stable ($S{\alpha}S$) distributed noise is a challenging problem. This paper proposes a detector based on a decreasing exponential function (DEF). The DEF detector can effectively suppress the impulsive noise and achieve good performance in the presence of $S{\alpha}S$ noise. The analytical expressions of the detection and false alarm probabilities of the DEF detector are derived, and the parameter optimization for the detector is discussed. A performance analysis shows that the DEF detector has much lower computational complexity than the Gaussian kernelized energy detector (GKED), and it performs better than the latter in $S{\alpha}S$ noise with small characteristic exponent values. In addition, the DEF detector outperforms the fractional lower order moment (FLOM)-based detector in $S{\alpha}S$ noise for most characteristic exponent values with the same order of magnitude of computational complexity.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권3호
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pp.69-75
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2020
In this paper, we applied the shape parameters of the exponentialized exponential life distribution widely used in the field of software reliability, and compared the reliability properties of the software using the non-homogeneous Poisson process in finite failure. In addition, the average value function is also a non-decreasing form. In the case of the larger the shape parameter, the smaller the estimated error in predicting the predicted value in comparison with the true value, so it can be regarded as an efficient model in terms of relative accuracy. Also, in the larger the shape parameter, the larger the estimated value of the coefficient of determination, which can be regarded as an efficient model in terms of suitability. So. the larger the shape parameter model can be regarded as an efficient model in terms of goodness-of-fit. In the form of the reliability function, it gradually appears as a non-increasing pattern and the higher the shape parameter, the lower it is as the mission time elapses. Through this study, software operators can use the pattern of mean square error, mean value, and hazard function as a basic guideline for exploring software failures.
Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. Accurate predictions of software release times, and estimation of the reliability and availability of a software product require quantification of a critical element of the software testing process : test coverage. This model called enhanced non-homogeneous poission process(ENHPP). In this paper, exponential coverage and S-coverage model was reviewed, proposes the exponentiated exponential coverage reliability model, which maked out efficiency substituted for gamma and Weibull model(2 parameter shape illustrated by Gupta and Kundu(2001). In this analysis of software failure data, algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on SSE statistics for the sake of efficient model, was employed.
We define the convolutions of Fourier hyperfunctions and show that every strongly decreasing Fourier hyperfunction is a convolutor for the space of Fourier hyperfunctions and the converse is true. Also we show that there are no differential operator with constant coefficients which have a fundamental solution in the space of strongly decreasing Fourier hyperfunctions. Lastly we show that the space of multipliers for the space of Fourier hyperfunctions consists of analytic functions extended to any strip in $\mathbb{C}^n$ which are estimated with a special exponential function exp$(\mu|\chi|)$.
In this note, an alternative proof and extensions are provided for the following conclusions in [6, Theorem 1 and Theorem 3]: The functions $\frac1{x^2}-\frac{e^{-x}}{(1-e^{-x})^2}\;and\;\frac1{t}-\frac1{e^t-1}$ are decreasing in (0, ${\infty}$) and the function $\frac{t}{e^{at}-e^{(a-1)t}}$ for a $a{\in}\mathbb{R}\;and\;t\;{\in}\;(0,\;{\infty})$ is logarithmically concave.
In this paper we develop a test for alternatives representing decreasing mean residual life. The test statistic for decreasing mean residual life, $K_{1n}$, is a modified version of Hollander and Proschan's test $V^*$ and critical constants and large sample approximation are shown to make the test readily applicable. Consistency is also shown for the tests based on $K_{1n}$. And small sample powers for four alernatives are obtained.
We determine the dispersion profile of a dispersion decreasing fiber(DDF) for optimum pulse compression from a trade-off between high pulse compression and low pedestal power/short DDF length. We find that the optimum vlaue of the exponential dispersion decreasing factor .alpha. is 0.95 and that the corresponding optimum fiber length is 1.5 times of the initial soliton period. Passing through the dDF, ~10 times of pulse comparession ratio can be achieved without significant increase in pedestal power. To compress relatively broad pulses using a given DDF optimized at a specific pulse width, we also detemrine the optimum input pulse amplitude, as a function of input pulse width.
The mean residual life(MRL) function gives the expected remaining life of a item at age t. In particular F is said to be an increasing intially then decreasing MRL(IDMRL) distribution if there exists a turing point $t^*\ge0$ such that m(s)$\le$ m(t) for 0$$\le s$\le$ t $t^*$, m(s)$\ge$ m(t) for $t^*\le$ s$\le$ t. If the preceding inequality is reversed, F is said to be a decreasing initially then increasing MRL(DIMRL) distribution. Hawkins, et al.(1992) proposed test of H0 : F is exponential versus$H_1$: F is IDMRL, and $H_0$ versus $H_1$' : F is DIMRL when turning point is unknown. Their test is based on a complete random sample $X_1$, …, $X_n$ from F. In this paper, we generalized Hawkins-Kochar-Loader test to random censored data.
International Journal of Reliability and Applications
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제13권2호
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pp.91-104
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2012
Sarhan and Kundu (2009) introduced a new distribution named as the generalized linear failure rate distribution. This distribution generalizes several well known distributions. The probability density function of the generalized linear failure rate distribution can be right skewed or unimodal and its hazard function can be increasing, decreasing or bathtub shaped. This distribution can be used quite effectively to analyze lifetime data in place of linear failure rate, generalized exponential and generalized Rayleigh distributions. In this paper, we apply the simulated annealing algorithm to obtain the maximum likelihood point estimates of the parameters of the generalized linear failure rate distribution. Simulated annealing algorithm can not only find the global optimum; it is also less likely to fail because it is a very robust algorithm. The estimators obtained using simulated annealing algorithm have been compared with the corresponding traditional maximum likelihood estimators for their risks.
무선 통신시스템에서 Random 과정을 해석적으로 표현할 수 있으며 적당한 확률분포를 구할 수 있다. 감쇄지수함수 확률분포에 의한 가우스, 레일레이, 나카가미 확률분포를 쉽게 유도했으며 시뮬레이션을 그림으로 보인다. 시간의 개념을 포함한 파형의 집합에 의한 확률적 표현이 Random과정(or Stochasic Process)인데 이를 무선환경의 조건에 따라 유도한다. 또한 가시거리 통신과 비가시거리 채널환경을 Rayleigh와 Rician 채널로 구체적인 예를 SISO, MIMO 환경에서 보인다. 또한, 본 논문에서 채널이 송신 블록 동안 일정하고 연속적인 송신 블록 사이에서 독립적으로 변하는 블록 페이딩 채널 모델을 가정함으로써 i.i.d 채널을 갖는 높은 SNR 영역에서 더 나은 성능을 얻을 수 있다는 동기를 부여한다. 이러한 변환을 실현하기 위한 알고리즘은 크로네 커 MIMO 채널에 적용 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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