International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.4
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pp.92-100
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2018
This paper presents a link adaptation scheme for adaptive full duplex (AFD) systems. The signal modulation levels and communication link patterns are adaptively selected according to the changing channel conditions. The link pattern selection process consists of two successive steps such as a transmit-receive antenna pair selection based on maximum sum rate or minimum maximum symbol error rate, and an adaptive modulation based on maximum minimum norm. In AFD systems, the antennas of both nodes are jointly determined with modulation levels depending on the channel conditions. An adaptive algorithm with relatively low complexity is also proposed to select the link parameters. Simulation results show that the proposed AFD system offers significant bit error rate (BER) performance improvement compared with conventional full duplex systems with perfect or imperfect self-interference cancellation under the same fixed sum rate.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.6
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pp.573-580
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2017
Precise stochastic modeling for GPS measurements is one of key factors in adjustment computations for GPS positioning. To analyze the GPS measurement errors, Minimum Norm Quadratic Unbiased Estimators(MINQUE) approach is used in this study to estimate the variance components for measurement types with short-baseline GPS positioning model. The results showed the magnitudes of measurement errors for C1, P2, L1, L2 are 22.3cm, 27.6cm, 2.5mm, 2.2mm, respectively. To reduce the memory usage and computational burden, variance components are also estimated on epoch-by-epoch basis. The results showed that there exists slight differences between the solutions. However, epoch-by-epoch analysis may also be used for most of GPS applications considering the magnitudes of the differences.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.5
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pp.426-432
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2012
The positions of vessels in JTIDS where each vessel broadcasts its position, can be found using the relative navigation method. Besides positioning, the relative navigation could be adopted for identification friend or foe, tracking targets, monitoring battle field and etc. In this paper, we have explained the fundamental operation and technical structure for the relative navigation and implemented the simulation platform to evaluate the basic function and performance of the system in arbitrary environment. Using platform, the availability of relative navigation within the group network and the characteristic of the algorithm for position prediction was verified. Based on the simulation result, it was verified that EKF based navigation algorithm could produce great initial error and need quite convergence time. To improve the performance, we proposed a new navigation algorithm which uses the minimum norm estimation algorithm until the EKF converges. The simulation results reveal the relative navigation can be effectively used in the formation flight and collision avoidance system.
This paper investigates the user selection problem of successive zero-forcing precoded multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) downlink systems, in which the base station and mobile receivers are equipped with multiple antennas. Assuming full knowledge of the channel state information at the transmitter, dirty paper coding (DPC) is an optimal precoding strategy, but practical implementation is difficult because of its excessive complexity. As a suboptimal DPC solution, successive zero-forcing DPC (SZF-DPC) was recently proposed; it employs partial interference cancellation at the transmitter with dirty paper encoding. Because of a dimensionality constraint, the base station may select a subset of users to serve in order to maximize the total throughput. The exhaustive search algorithm is optimal; however, its computational complexity is prohibitive. In this paper, we develop two low-complexity user scheduling algorithms to maximize the sum rate capacity of MU-MIMO systems with SZF-DPC. Both algorithms add one user at a time. The first algorithm selects the user with the maximum product of the maximum column norm and maximum eigenvalue. The second algorithm selects the user with the maximum product of the minimum column norm and minimum eigenvalue. Simulation results demonstrate that the second algorithm achieves a performance similar to that of a previously proposed capacity-based selection algorithm at a high signal-to-noise (SNR), and the first algorithm achieves performance very similar to that of a capacity-based algorithm at a low SNR, but both do so with much lower complexity.
Yoo, Do Hyeon;Lee, Hyun Cheol;Shin, Wook-Geun;Choi, Hyun Joon;Min, Chul Hee
Journal of Radiation Protection and Research
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v.39
no.4
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pp.159-167
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2014
In Korea, July 2012, the law as called 'Act on Safety Control of Radioactive Rays Around Living Environment' was implemented to control the consumer product containing Naturally Occurring Radioactive Material (NORM), but, there are no appropriate database and effective dose calculation system. The aim of this study was to develop evaluation technique of the exposure dose with the use of the consumer products containing NORM and to understand the characteristics of the exposed dose according to the radiation type and energy. For the evaluate of exposure dose, the ICRP reference phantom was simulated by the MCNPX code based on Monte Carlo method, and the minimum, medium, maximum energy of alphas, betas, gammas from the representative NORM of Uranium decay series were used as the source term in the simulation. The annual effective doses were calculated by the exposure scenario of the consumer product usage time and position. Short range of the alpha and beta rays are mostly delivered the dose to the skin. On the other hand, the gamma rays mostly delivered the similar dose to all of the organs. The results of the annual effective dose with $1Bq{\cdot}g^{-1}$ radioactive stone-bed and 10% radioactive concentration were employed with the usage time of 7 hours 50 minute per day, the maximum annual effective dose of alphas, betas, gammas were calculated 0.0222, 0.0836, $0.0101mSv{\cdot}y^{-1}$, respectively.
An effective design approach for Multiple Tuned Mass Dampers (MTMDs) in pedestrian bridges was proposed by utilizing the transfer function to obtain each TMD's optimum stiffness and damping. A systematic simulation of pedestrian excitations was described. The motion equation of a typical MTMD system attached to a Multi-degree-of-freedom (MDOF) system was presented, and the transfer function from the input pedestrian excitations to the output acceleration responses was defined. By solving the minimum norm of the transfer function, the parameters of the MTMD which resulted in the minimum overall responses can be obtained. Two applications of lightly damped pedestrian bridges attached with MTMD showed that MTMDs designed through this method can significantly reduce the structural responses when subjected to pedestrian excitations, and the vibration control effects were better than the MTMD when it was considered as being composed of equal number and mass ratios of TMDs designed by classical Den Hartog method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.8
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pp.650-655
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2013
For the DC-free encoding of source data, the Guided Scrambling (GS) technique is widely used as multi-mode coding in the optical data storage system. For DC-suppression GS coding in the holographic data storage system, the conservative array and balanced coding criteria are proposed. In this paper, equivalent integer programming models are developed to determine the optimal control bits for the minimum digital sum value (MDSV), conservative array, and balanced coding criteria. Using the proposed integer programming models, we compare the performance of GS encoding for the various combination of control bit/array sizes and scrambling polynomials.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.2
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pp.131-140
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2014
Customer networks go through constant changes. They may expand or shrink once they are formed. In dynamic environments, it is a critical corporate challenge to identify and manage influential customer groups in a cost effective way. In this context, we apply inverse optimization theory to suggest an efficient method to manage customer networks. In this paper, we assume that there exists a subset of nodes that might have a large effect on the network and that the network can be modified via some strategic actions. Rather than making efforts to find influential nodes whenever the network changes, we focus on a subset of selective nodes and perturb as little as possible the interaction between nodes in order to make the selected nodes influential in the given network. We define the following problem based on the inverse optimization. Given a graph and a prescribed node subset, the objective is to modify the structure of the given graph so that the fixed subset of nodes becomes a minimum dominating set in the modified graph and the cost for modification is minimum under a fixed norm. We call this problem the inverse dominating set problem and investigate its computational complexity.
An efficient solution algorithm of the optimal load distribution problem with joint torque constraints is presented. Multiple robot system where each robot is rigidly grasping a common object is considered. The optimality criteria used is the sum of weighted norm of the joint torque vectors. The maximum and minimum bounds of each joint torque in arbitrary form are considered as constraints, and the solution that reduces the internal force to zero is obtained. The optimal load distribution problem is formulated as a quadratic optimization problem in R, where I is the number of robots. The general solution can be obtained using any efficient numerial method for quadratic programming, and for dual robot case, the optimal solution is given in a simple analytical form.
This article considers the power performance of the tests in unbalanced two way mixed linear models with one fixed factor. The generalized least squares (GLS) F statistic testing no differences among the effects of the levels of the fixed factor is estimated using Henderson's method III, minimum norm quadratic unbiased estimator (MINQUE) with prior guess 1, maximum likelihood (ML) and resticted maximum likelihood (REML). We investigate the power performance of these test statistics. It can be shown, through simulation, that the GLS F statistics using four estimators produce similar type I error rates and power performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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