본 논문은 수용 가능한 강 채널 사용자들의 BER 손실로, 최약 채널 사용자의 BER 성능을 향상하기 위하여, 3명의 사용자의 비간섭 비직교 다중 접속을 제안한다. 먼저, 3명의 사용자의 비간섭 비직교 다중 접속을 설계하고, 제안된 기법의 BER의 폐쇄형 표현 식을 유도한다. 다음, 수치적 결과를 통해, 적은 강 채널 사용자들의 BER 손실로, 최약 채널 사용자의 BER 성능이 크게 향상되는 것을 입증한다. 결론적으로, 비간섭 2PAM은 5G 시스템의 비직교 다중접속에서 고려될 수도 있다.
This research proposes a high-frequency circuit that can accurately predict the differential mode noise of single-phase inverters at the circuit design stage. Proposed single-phase inverter high frequency circuit in the work is a form in which harmonic impedance components are added to the basic single-phase inverter circuit configuration. For accurate noise prediction, parasitic components present in each part of the differential noise path were extracted. Impedance was extracted using a network analyzer and Q3D in the measurement range of 150 kHz to 30 MHz. A high-frequency circuit model was completed by applying the measured values. Simulations and experiments were conducted to confirm the validity of the high-frequency circuit. As a result, we were able to predict the resonance point of the differential mode voltage extracted as an experimental value with a high-frequency circuit model within an approximately 10% error. Through this outcome, we could verify that differential mode noise can be accurately predicted using the proposed model of the high-frequency circuit without a separate test bench for noise measurement.
This paper addresses the question of why prepositions are particularly difficult forEFL learners. The first reason for such difficulty lies in the distinction between seemingly equivalent prepositions such as to and with, as in compared to and compared with. Most monolingual learners' dictionaries regard these two phrases as virtually synonymous. Yet, the results of the corpus analysis conducted in this study indicate that there are differences between the two. A second reason why EFL learners have problems with prepositions is that there are often variations in the inputdata. For example, although from generally follows different, in American English different than is also used. On the other hand, in British English, different to is the second most commonly used construction. This type of regional variation, confirmed in the corpus findings of the present paper, causes confusion in students of English. A learner who is not accustomed to British English may be puzzled by the expression different to. Finally, L1 negative transfer is responsible for the incorrect use of expressions such as discuss about. An error of this sort is the result of interference from the learner's mother tongue. The English verb discuss is not subcategorized for a preposition, whereas the equivalent Korean verb, for example, requires a noun phrase combined with the postposition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3780-3797
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2022
The estimation of radio map (RM) is a fundamental and critical task for the network planning and optimization performance of mobile communication. In this paper, a RM estimation method is proposed based on a deep dual learning structure. This method can simultaneously and accurately reconstruct the urban building map (UBM) and estimate the RM of the whole cell by only part of the measured reference signal receiving power (RSRP). Our proposed method implements UBM reconstruction task and RM estimation task by constructing a dual U-Net-based structure, which is named RadioCycle. RadioCycle jointly trains two symmetric generators of the dual structure. Further, to solve the problem of interference negative transfer in generators trained jointly for two different tasks, RadioCycle introduces a dynamic weighted averaging method to dynamically balance the learning rate of these two generators in the joint training. Eventually, the experiments demonstrate that on the UBM reconstruction task, RadioCycle achieves an F1 score of 0.950, and on the RM estimation task, RadioCycle achieves a root mean square error of 0.069. Therefore, RadioCycle can estimate both the RM and the UBM in a cell with measured RSRP for only 20% of the whole cell.
We employed home-made position marking module in the scanning Hall probe system. The module is composed of two coils of which gap, a, between wires in a coil is $500{\mu}m$. We appiled 10-35mA of current with 15Hz in the coils and recorded ac corresponding magnetic field signal with respect to measuring time while we measured DC field profiles produced due to superconducting film in a perpendicular magnetic field. We calibrate the position, x, of coils using the measuring time and location of the coils in the holder. The error range was about ${\pm}0.1mm$. We test the module as we applied current of 100A and filed of 1kG in the superconducting tape. It was confirmed that there was no interference between superconducting tape and marking coils.
Taewoong Hwang;Mario R. Camana Acosta;Carla E. Garcia Moreta;Insoo Koo
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.92-100
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2023
Wireless communication technology is becoming increasingly prevalent in smart factories, but the rise in the number of wireless devices can lead to interference in the ISM band and obstacles like metal blocks within the factory can weaken communication signals, creating radio shadow areas that impede information exchange. Consequently, accurately determining the radio communication coverage range is crucial. To address this issue, a Radio Environment Map (REM) can be used to provide information about the radio environment in a specific area. In this paper, a technique for estimating an indoor REM usinga mobile robot and machine learning methods is introduced. The mobile robot first collects and processes data, including the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and location estimation. This data is then used to implement the REM through machine learning regression algorithms such as Extra Tree Regressor, Random Forest Regressor, and Decision Tree Regressor. Furthermore, the numerical and visual performance of REM for each model can be assessed in terms of R2 and Root Mean Square Error (RMSE).
Vincent Vincent;Effrina Yanti Hamid;Al Kautsar Permana
ETRI Journal
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제46권3호
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pp.392-403
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2024
Even though generalized frequency division multiplexing is an alternative waveform method expected to replace the orthogonal frequency division multiplexing in the future, its implementation must alleviate channel effects. Least-squares (LS), a low-complexity channel estimation technique, could be improved by using the discrete Fourier transform (DFT) without increasing complexity. Unlike the usage of the LS method, the DFT-based method requires the receiver to know the channel impulse response (CIR) length, which is unknown. This study introduces a simple, yet effective, CIR length estimator by utilizing LS estimation. As the cyclic prefix (CP) length is commonly set to be longer than the CIR length, it is possible to search through the first samples if CP is larger than a threshold set using the remaining samples. An adaptive scale is also designed to lower the error probability of the estimation, and a simple signal-to-interference-noise ratio estimation is also proposed by utilizing a sparse preamble to support the use of the scale. A software simulation is used to show the ability of the proposed system to estimate the CIR length. Due to shorter CIR length of rural area, the performance is slightly poorer compared to urban environment. Nevertheless, satisfactory performance is shown for both environments.
토양수분은 지구복사에너지평형과 물순환에 영향을 미치는 중요한 인자이므로, 수문학 연구에 있어서 토양수분의 함량을 파악하는 것은 매우 중요하다. 현재 수동형 마이크로파 위성의 토양수분 자료는 10~36 km의 저해상도로서 국지규모의 수문분석에 사용하기에는 어려움이 있다. 또한 현장관측 토양수분자료는 지점 자료이므로 공간연속성을 보장하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-1의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상을 이용하여 우리나라 농지에서 10 m 해상도의 토양수분 산출 가능성을 살펴보았다. 2015-2017년 4월부터 10월까지 5개의 토양수분 지상관측지점을 대상으로, Sentinel-1 후방산란을 이용하여 선형회귀와 SVR(support vector regression) 방법으로 토양수분 산출을 수행하였다. 편파에 따라 후방산란계수의 토양수분에 대한 민감도가 다르지만, 산출정확도는 VV 편파와 VH 편파가 유사하였다. 토양수분은 식물계절학(phenology)보다는 수문기상과 지면특성에 보다 더 영향을 받기 때문에 토양수분 산출에 있어 특별한 계절성은 발견되지 않았다. 대체로 입사각이 작을수록 후방산란과 토양수분간의 관계 패턴이 더 뚜렷하게 나타났으며, 또한 지면에 수분이 충분히 고르게 분포하는 경우 표면 간섭이 줄어들어(시간적으로는 강수시, 공간적으로는 논에서) 산출정확도가 상대적으로 높게 나타났다. 전체적으로 RMSE(root mean square error) 6.5% 정도의 오차를 보였으나, 향후 지면 거칠기, 지형, 토성 등 다양한 지면 변수의 영향을 반영한다면 보다 더 정확도 높은 토양수분을 산출할 수 있을 것으로 사료된다.
SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 직교 불균형 문제는 송수신기의 front-end에서 발생하며, 성상도에 영향을 주게 되어 BER(Bit Error Rate)을 증가시킨다. 또한, 위상 잡음은 송수신시 국부 발진기에서 발생되는 잡음으로 각 부반송파의 직교성을 깨뜨림으로써 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 기존 방식인 PNS(Phase Noise Suppression) 알고리즘은 이러한 위상 잡음을 효과적으로 제거하는 방법이지만 직교 불균형 이동시에 적용되면 오히려 성능이 감소된다. 본 논문에서는 OFDM 시스템의 수신기에서 하향 변환 시 발생하는 직교 불균형과 위상 잡음의 영향을 분석하고, 수신기 FFT(Fast Fourier Transform) 후단에서 파일럿 심볼을 사용하여 CPE를 먼저 제거하고 직교 불균형과 위상 잡음의 성분을 검출하여 등화기의 판정 기준으로 사용하여 보상하는 방법을 제시하였다. 또, 다른 기존 방식들은 FFT 후단에서 추정하고 피드백 시키거나 프리엠블과 같은 시퀀스를 사용하는 방식이지만, 본 논문에서는 FFT 후단에서 MMSE 등화기만을 사용하여 제거하므로 기존의 방법보다 복잡도가 줄어든다. 기존의 위상 잡음 제거 방식에 ICI(Inter Carrier Interference) 제거 기능을 추가하고 직교 불균형 성분을 추출하여 MMSE(Minimum Mean Square Error) 과정 중에 적응 forgetting factor를 적용하면 성능 개선과 직교 불균형 성분의 영향이 줄어들며 성능이 개선됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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