Space-Time (ST) codes are known to provide high transmission rates, diversity and coding gains. In this paper, a tight upper bound on the error probability of ST codes over rapid fading channels is presented. Moreover, ST codes suitable for rapid fading channels are presented. These codes are designed using the QPSK and 16-QAM signal constellations. The proposed codes are based on two different encoding schemes. The first scheme uses a single trellis encoder, whereas the second scheme uses the I-Q encoding technique. Code design is achieved via partitioning the signal space such that the design criteria are maximized. As a solution for the decoding problem of I-Q ST codes, the paper introduces a low-complexity decoding algorithm. Results show that the I-Q ST codes using the proposed decoding algorithm outperform singleencoder ST codes with equal complexity. The proposed codes are tested over fading channels with different interleaving conditions, where it is shown that the new codes are robust under such imperfect interleaving conditions.
We showed in [2] that if $r\leq2$, then the average error between simple Trapezoidal rule and the composite Trapezoidal rule on two consecutive subintervals is proportional to $h^{2r+3}$ using zero mean Gaussian distribution under the assumption that we have subintervals (for simplicity equal length) partitioning and that each subinterval has the length. In this paper, if $r\geq3$, we show that zero mean Gaussian distribution of average error between simple Trapezoidal rule and the composite Trapezoidal rule on two consecutive subintervals is bounded by $Ch^8$.
본 논문은 p(p= $n^{1-x}$, 0〈x〈1)개 프로세서가 존재하는 EREW-PRAM 모델 병 렬 컴퓨터에서 시간 복잡도가 0( $n^{x}$ log n)이며 비용 (최악의 실행시간*프로세서 수)은 0(nlogn)이고, 자료 이동도가 0( $n^{1-}$x+ $n^{x}$ )인 병렬 정렬 알고리즘을 제안한다. 병렬 정렬 알고리즘은 리스트를 p개 특정키를 중심으로 분리한 다음 블럭 의 크기를 거의 일정하게 할 수 있는 엔코딩 기법을 사용했다.다.
In this paper, to have a better a posteriori error bound of the average case error between the true value of I(f) and the Trapezoidal rule on subintervals using zero mean-Gaussian, we prove that a new average error between the difference of the true value of I(f) from the composite Trapezoidal rule and that of the composite Trapezoidal rule from the simple Trapezoidal rule is bounded by $c_rH^{2r+3}$ through direct computation of constants $c_r$ for r ${\leq}$ 2 under the assumption that we have subintervals (for simplicity equal length h) partitioning [0, 1].
이 연구는 분수 개념의 여러 가지 의미를 분석해보고, 분수 개념의 생성 과정을 역사 발생적으로, 심리적으로 분석하고 이를 바탕으로 현재 지도되고 있는 7차 교육 과정에 의한 교과서의 분수 개념 도입과 관련한 내용을 비판적으로 분석해 보면서 그 교육적 시사점에 대해 논의한 것이다. 그 논의의 결과를 요약하면 다음과 같다. 분할분수는 분류된 다른 분수와 그 의미가 중첩되어 있으므로, 다른 분수와 함께 묶어 분류하는 것보다 분할분수는 독립시키고 나머지 분수들을 분류하도록 한다. 그리고 분수 개념은 분배와 측정 과정에서 발생하였으므로 분수를 도입할 때 분배, 측정과 관련하여 등분할 활동과 양분수를 강조하는 것이 바람직하다. 또한 분수는 단위분수를 단위로 하여 구성되었으므로, 학교에서도 단위분수를 바탕으로 분수를 구성해 나가는 것이 바람직하다.
질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.
수도권 지하철 시스템은 지하철 역을 결절점으로 하고 이들을 연결하는 선로를 간선으로 구성한 그래프로 표현할 수 있다. 본 논문에서 서울 수도권 지하철 시스템의 통행흐름을 바탕으로 그래프를 거의 비슷한 그룹들로 분할하여 지하철역들의 분류와 지하철 승객들의 통행 특성을 연구한다. 그래프의 각 간선을 통과하는 승객수를 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 추출하여 그 간선의 가중치로 둔다. 그래프 분할 문제는 NP-완전 문제에 속하기 때문에, 본 논문에서 지하철 시스템의 그래프를 분할하기위하여 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그 휴리스틱 알고리즘은 두 개의 선택 가능한 목적함수들 중에서 하나를 사용하는 데, 첫 번째 목적함수는 다른 그룹들에 속한 결절점들을 연결하는 간선들의 가중치의 합을 최소화하는 것이고 두 번째는 전체 지하철 승객들에 대해 승차역과 하차역이 같은 그룹에 속한 승객들의 비율을 최대화하는 것이다. 실험결과에서 각 그룹에 속한 지하철역들과 간선들을 색깔로 구분하여 지도상에 표시하고 그룹별 기종점 행렬로 지하철 승객들의 통행 특성을 분석한다.
가산잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 Filter Algorithm 중 Mean Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 산술평균한 값을 화소로 삼는다. 그러나 산술평균은 화소간의 편차를 고려하지 않으므로 편차가 심한 화소-윤곽선이 훼손되고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 채택될수 있다. 이를 보완한 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하여 중앙값을 화소로 삼아 편차가 심한 화소를 보존하고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 선택되는 오류를 방지한다. 그러나 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하고, 중위수를 구하는데 소모되는 시간이 Mean Filter Algorithm의 화소들의 평균을 구하는 시간보다 상대적으로 많이 소모되고, 잡음이 화소로 선택될 오류가 발생한다. 이러한 단점을 보완한 Fast Median Filter Algorithm을 제안한다. Fast Median Filter Algorithm은 훼손영상을 전체집합으로, 국부영상을 부분집합 1, 2로 두어 Median Filter Algorithm보다 효율적으로 화소들을 정렬한다. 시험결과는 IBM 기종(80586)에서 구동되었으며 기존의 Filter Algorithm들과 비교분석한 결과 Mean Filter Algorithm과 대등한 속도와 Median Filter Algorithm의 결과영상을 얻음으로서 Fast Median Filter Algorithm의 우수성을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 정적분의 수치계산 방법 중에 하나인 사다리꼴 공식의 평균오차를 zero mean-Gaussian을 이용하여 연구한다. 구간 [0,1]에 n개의 소구간을 잡고 계산의 단순화를 위하여 각 소구간의 길이가 같다고 하고 길이를 h라 하면, $r{\leq}2$일 때, 상수 $c_r$을 직접 계산하여 연속된 두개의 소구간 위에서 단순 사다리꼴공식과 복합 사다리꼴공식 사이의 평균오차가 $O(h^{2r+3})$임을 보인다.
The 16- and 32-state Trellis-coded M-ary 4-dimensional (4-D) orthogonal modulation scheme with a frequency-reuse technique have been investigated. Here, 5 coded bits form a rate 4/5 convolutional encoder provide 32 possible symbols. Then the signals are mapped by a M-ary 4-D orthogonal modulator, where each signal has equal energy and is PSK modulated. In the M-ary 4-D modulator, we have employed the vectors which is derived by the optimization technique of signal waveforms in a 4-D sphere. This technique is usedin maximizing the minimum Euclidean distance between a set of signal poits on a multidimensional sphere. By combinig trellis coding with M-ary 4-D modulation and proper set-partitioning, we have obtained a considerable impeovement in the free minimum distance of the system over an AWGN channel. The 16-state scheme obtains coding gains up to 5.5 dB over the uncoded two-independent QPSK scheme and 2.5 dB over the two-independent 2-D TCM scheme. And, the 32-state scheme obtains coding gains up to 6.4 dB over the uncoded two-independent QPSK schemeand 3.4 dB over the two-independent 2-D TCM scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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