Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.567-571
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2008
In this paper, an overview on the ordering sphere decoder (SD) class for space-time codes (STC) will be presented. In SDs, the ordering techniques are considered as promising methods for reducing complexity by exploiting a sorted list of candidates, thus decreasing the number of tested points. First, we will present the current state of art of SD with their advantages and disadvantages. Then, the overview of simply geometrical approaches for ordering is presented to address the question to overcome the disadvantages. The computer simulation results shown that, thanks to the aid of ordering, the ordering SDs can achieve optimal bit-error-rate (BER) performance while requiring the very low complexity, which is comparable to that of linear sub-optimal decoders.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.4
no.1
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pp.25-31
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1979
We consider the optimal ordering policy for a single-product two-stage inventory system where the main assumptions are as follows: (i) constant continuous demand only at stage 2, (ii) constant input (production) rate at stage 1, (iii) instantaneous delivery (transportation) from stage 1 to stage 2, (iv) backlogging is allowed only at stage 2, (v) an infinite planning horizon. Costs considered are ordering and linear holding costs at both stages, and linear shortage cost only at stages 2. By solving 9 different case problems, we have observed the general from of the optimal ordering policies for our model which minimizes the total cost per unit time. It is noticeable from this observation that the questionable but more often than not adopted assumption by many authors in determining the optimal potimal policy for multistage inventory systems, that the ordering (lot) sizes at each stage remain constant thruout the planning horizon, is not valid.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.31
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pp.59-72
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1994
This paper deals with ordering policies of consumable goods which have large demand rates in a multi-level distribution system. The system we are concerned consists of one Central Distribution Center(CDC) and N non-identical Regional Distribution Centers(RDCs) which have different demand rates, minimum fillrates, leadtimes, etc. The customer demand on the RDC is stationary poisson and the RDCs demand on the CDC is superposition of Q-stage Erlang distributions. We approximate the RDCs and CDC demand distribution to nomal in order to enhance the efficiency of algorithm. The relevant costs include a fixed ordering cost and inventory holding cost, and backorder cost. The objective is to find a continuous-review ordering policy that minimizes the expected average costs under constraints of minimum fill rates of RDCs and maximum allowable mean delay of CDC. We developed an algorithm for determining the optimal ordering policies of the CDC and the RDCs. We verified and compared the performance of the algorithm through the simulation using the algorithm result as the input parameters.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.143-146
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2009
In this paper, we investigated the list sphere decoders (LSD) for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. We showed that the ordering procedures play an important role in LSD in order to achieve the low complexity without degrading the bit-error-rate (BER) performance. Then, we proposed a novel ordering algorithm for the LSD which uses a look-up table and simply comparative operations. Comparative results in terms of BER performance and computational complexity are provided through computer simulations.
This letter proposes a simplified maximum likelihood detection (SMLD) scheme to improve the detection performance of multiple-input multiple-output receivers. The SMLD detects V streams according to the first detected V sub-streams. Through an ML test, the most probable stream is selected. Moreover, to detect the layer with the worst post-detection SNR accurately, reverse ordering is applied to the SMLD. Simulation results show that the performance of the Vertical Bell Laboratories layered space-time (V-BLAST) system can be improved by adopting the SMLD technique. In the case of reverse ordering, the SMLD can achieve a similar ML performance with significant reduction in computational complexity.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1487-1492
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2000
To identify forklift's booming noise in cabin under idling engine revolution, we discussed and applied conditioned input analysis. Acceleration signals at engine mounts and front window and rear window were considered as candidate input signals and output signal was sound pressure signal at driver's ear position in cabin. To reduce the numbers of the input signals, one idea were applied; Each one input signal from each input groups was selected, respectively because input signals in the same group were highly correlated. And Hilbert transform was used to determine the ordering of three selected inputs. Partial coherence functions, multiple coherence function and conditioned spectral density functions were investigate to the effects of booming noise by partial inputs.
This paper investigates Centering-based metrics to evaluate ordering of utterances for text structuring. We point out a problem of MIN.NOCB metric which has been regarded as the simplest and best measure to evaluate coherence of ordering within Centering framework, and propose a new Centering-based metric, MAX.CPS as an alternative or supplementary one. This paper introduces a framework which pre-estimates the effectiveness of a metric on a given input ordering, and selects an applicable metric according to the pre-estimation result. Using this framework, we propose a new policy which can generate more optimal ordering within Centering framework. Moreover, we evaluate several kinds of Cf-ranking methods in terms of Centering-based metrics, and find that simply ranking entities by their linear order is generally the most suitable because of characteristics in Korean.
In this paper, we propose and simulate an efficient interference cancellation scheme with an optimal ordering successive interference cancellation (SIC) algorithm for ultra wideband (UWB)/multiple-input-multiple-output (MIMO) systems in a wireless body area network (WBAN). When there are several wireless communication devices on a human body, multiple access interference (MAI) usually occurs. To mitigate the effect of MAI and achieve additional diversity gain, we utilize SIC with an optimal ordering algorithm. A zero correlation duration (ZCD) code with robust MAI capability is employed as a spread code for UWB systems in a multi-device WBAN environment. The performance of the proposed scheme is evaluated in terms of the bit error rate (BER). Simulation results confirm that the BER performance can be improved significantly if the proposed interference cancellation scheme and the ZCD code are jointly employed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.3
s.345
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pp.10-17
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2006
For orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), cyclic prefix (CP) should be longer than the length of channel impulse response, resulting in a loss of bandwidth efficiency. In this letter, the CP reconstruction (CPR) technique is first applied to a multi-input multi-output (MIMO)-OFDM system with insufficient CP. The intercarrier interference (ICI) from multiple transmit antennas is so large for MIMO system that it can not be sufficiently suppressed with the conventional CPR procedure used in single-input single-output (SISO) system. A new minimum mean-square error (MMSE) equalization and ordering process is proposed for MIMO system to suppress the ICI during the CPR procedure. By applying the proposed CPR algerian to MIMO-OFDM system, we can obtain both the benefits of multiplexing gai and spectral efficiency gain.
Using BDD, we can represent Boolean functions uniquely and compactly, Hence, BDD have become widely used for CAD applications, such as logic synthesis, formal verification, and etc. The size of the BDD representation for a function is very sensitive to the choice of orderings on the input variables. Therefore, it is very important to find a good variable ordering which minimize the size of the BDD. Since finding an optimal ordering is NP-complete, several heuristic algorithms have been proposed to find good variable orderings. In this paper, we propose a variable ordering algorithm based on the $\mu$O(microcanonical optimization). $\mu$O consists of two distinct procedures that are alternately applied : Initialization and Sampling. The initialization phase is to executes a fast local search, the sampling phase leaves the local optimum obtained in the previous initialization while remaining close to that area of search space. The proposed algorithm has been experimented on well known benchmark circuits and shows superior performance compared to a algorithm based on simulated annealing.
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