V-BLAST의 신호 복원을 위한 기법으로는 MMSE, ZF, ML 등이 있으며, 이중 ML 기법이 최적의 성능을 나타낸다. 그러나 ML 기법은 송신안테나 수와 변조차수에 따라 연산복잡도가 지수적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 V-BLAST의 신호 복원을 위해 보다 낮은 복잡도를 갖는 저 복잡도 선형 ML검출 기법을 제안하고 이 시스템을 기존의 검출 기 법들과 BER과 연산량 측면에서 비교, 분석하였다. 분석결과 제안한 검출기법의 BER 성능은 ZF과 MMSE 검출기법보다 우수하였고 ML 검출기법과는 유사하였다. 그러나 연산량 측면에서는 제안한 시스템의 연산량이 ML 검출기법의 연산량보다 약 50%정도 적었다. 이 결과들을 통해 본 논문에서 제안한 저 복잡도 선형 ML 검출기법이 기존의 검출기법 보다 우수함을 알 수 있다.
In this paper, an iterative multiple symbol differential detection for turbo coded differential unitary space-time modulation using a posteriori probability (APP) demodulator is investigated. Two approaches of different complexity based on linear prediction are presented to utilize the temporal correlation of fading for the APP demodulator. The first approach intends to take account of all possible previous symbols for linear prediction, thus requiring an increase of the number of trellis states of the APP demodulator. In contrast, the second approach applies Viterbi algorithm to assist the APP demodulator in estimating the previous symbols, hence allowing much reduced decoding complexity. These two approaches are found to provide a trade-off between performance and complexity. It is shown through simulation that both approaches can offer significant BER performance improvement over the conventional differential detection under both correlated slow and fast Rayleigh flat-fading channels. In addition, when comparing the first approach to a modified bit-interleaved turbo coded differential space-time modulation counterpart of comparable decoding complexity, the proposed decoding structure can offer performance gain over 3 dB at BER of $10^{-5}$.
Model uncertainty is a key factor that could influence the accuracy and reliability of numerical model-based analysis. It is necessary to acquire an appropriate updating approach which could search and determine the realistic model parameter values from measurements. In this paper, the Bayesian model updating theory combined with the transitional Markov chain Monte Carlo (TMCMC) method and K-means cluster analysis is utilized in the updating of the structural model parameters. Kriging and polynomial chaos expansion (PCE) are employed to generate surrogate models to reduce the computational burden in TMCMC. The selected updating approaches are applied to three structural examples with different complexity, including a two-storey frame, a ten-storey frame, and the national stadium model. These models stand for the low-dimensional linear model, the high-dimensional linear model, and the nonlinear model, respectively. The performances of updating in these three models are assessed in terms of the prediction uncertainty, numerical efforts, and prior information. This study also investigates the updating scenarios using the analytical approach and surrogate models. The uncertainty quantification in the Bayesian approach is further discussed to verify the validity and accuracy of the surrogate models. Finally, the advantages and limitations of the surrogate model-based updating approaches are discussed for different structural complexity. The possibility of utilizing the boosting algorithm as an ensemble learning method for improving the surrogate models is also presented.
It is well known that each kernel function defines a primal-dual interior-point method(IPM). Most of polynomial-time interior-point algorithms for linear optimization(LO) are based on the logarithmic kernel function([2, 11]). In this paper we define a new eligible kernel function and propose a new search direction and proximity function based on this function for LO problems. We show that the new algorithm has ${\mathcal{O}}((log\;p){\sqrt{n}}\;log\;n\;log\;{\frac{n}{\epsilon}})$ and ${\mathcal{O}}((q\;log\;p)^{\frac{3}{2}}{\sqrt{n}}\;log\;{\frac{n}{\epsilon}})$ iteration bound for large- and small-update methods, respectively. These are currently the best known complexity results.
In this paper we generalize large-update primal-dual interior point methods for linear optimization problems in [2] to the $P_*(\kappa)$ linear complementarity problems based on a new kernel function which includes the kernel function in [2] as a special case. The kernel function is neither self-regular nor eligible. Furthermore, we improve the complexity result in [2] from $O(\sqrt[]{n}(\log\;n)^2\;\log\;\frac{n{\mu}o}{\epsilon})$ to $O\sqrt[]{n}(\log\;n)\log(\log\;n)\log\;\frac{m{\mu}o}{\epsilon}$.
This paper suggests heuristic algorithm with linear time complexity to decide the normal and optimal point at minimum loss/maximum profit maximum shortest scheduling problem with additional loss cost and bonus profit cost. This algorithm computes only the earliest ending time for each node. Therefore, this algorithm can be get the critical path and project duration within O(n) time complexity and reduces the five steps of critical path method to one step. The proposed algorithm can be show the result more visually than linear programming and critical path method. For real experimental data, the proposed algorithm obtains the same solution as linear programming more quickly.
Rohani, Neda;Noferesti, Zainab;Mohajeri, Javad;Aref, Mohammad Reza
Journal of Information Processing Systems
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제7권1호
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pp.151-158
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2011
Bivium is a simplified version of Trivium, a hardware profile finalist of the eSTREAM project. Bivium has an internal state size of 177 bits and a key length of 80 bits. In this paper, a guess and determine attack on this cipher is introduced. In the proposed method, the best linear approximations for the updating functions are first defined. Then by using these calculated approximations, a system of linear equations is built. By guessing 30 bits of internal state, the system is solved and all the other 147 remaining bits are determined. The complexity of the attack is O ($2^{30}$), which is an improvement to the previous guess and determine attack with a complexity of order O($2^{52.3}$).
본 논문은 비선형적 최소제곱법을 위한 효율적인 위치추정기법 연구를 하였다. 비선형적 최소제곱 방식은 선형적 최소제곱 방식에 비해 정확도가 높으며 거리 오차에 대해서 보다 강인한 추세를 보이지만 회기적인 방법을 취하기 때문에 계산 량이 매우 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비선형적 최소제곱 위치 추정 방식인 Newton method와 Levenberg-Marquardt 방식을 이용하였을 때 추정 위치 정확도와 복잡도 간의 기회비용 관점에서 효율적인 알고리즘을 제시하여 계산 량을 줄이면서 성능 열화를 방지할 수 있는 기법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과로 추정 위치 정확도와 회기(iteration) 횟수를 구하고 선형적 방식의 위치 추정 성능, 기존의 비선형적 방식, 제안한 방식에 대해 비교 분석하여 제안한 알고리즘을 검증하였다.
개발 패러다임이 점차 복잡한 웹 환경으로 전환되면서 복잡도에 대한 연구가 다시 활발해지고 있으나 아직 웹 어플리케이션의 구조나 복잡도 측정 매트릭에 정립된 이론이 부족한 실정이다. 또한 전통적 복잡도를 측정하는 프로그램 규모(LOC)나 순환복잡도 매트릭은 구현 후에나 알 수 있어 소프트웨어 개발주기 초기의 분석 및 설계 단계에는 큰 도움을 주지 못하고 있다. 본 연구에서는 실무에서 사용되는 6개 웹 프로젝트에 복잡도 인디케이터를 적용하여 결함 가능성이 높은 어플리케이션을 추출한다 추출한 61개의 프로그램을 대상으로 복잡도와 클래스 수 및 메소드 수에 대한 선형적 상관관계를 제안함으로써 웹어플리케이션의 복잡도를 구현 전에 미리 예측 가능하도록 하여 개발 프로세스의 인적 자원 관리나 비용 예측에 기여하고자 한다.
본 논문은 다중 안테나를 사용하는 통신시스템의 수신부에서 사용하는 복잡도가 낮은 신호검출기법을 제안한. 선형검출기법에는 Zero-Forcing (ZF)기법과 minimum mean squared error (MMSE) 기법이 있고, ZF기법은 MMSE 기법에 비해 하드웨어 구현관점에서 더 간단하나 성능이 열등한 것으로 알려져 있다. 일반적으로 통신시스템에서는 채널상황에 따라 modulation coding scheme (MCS)을 적응으로 바꾸어 사용한다. 본 논문에서는 사용되는 MCS 레벨에 따라 ZF기법과 MMSE기법 중 더 적합한 방식을 선택할 필요가 있음을 보인다. 또한 하드웨어 구현을 통해 적응 선형수신기의 복잡도가 기존의 MMSE 기법의 복잡도와 유사함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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