• 제목/요약/키워드: prediction algorithm

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LP-Based Blind Adaptive Channel Identification and Equalization with Phase Offset Compensation

  • Ahn, Kyung-Sseung;Baik, Heung-Ki
    • 한국통신학회논문지
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    • 제28권4C호
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    • pp.384-391
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    • 2003
  • Blind channel identification and equalization attempt to identify the communication channel and to remove the inter-symbol interference caused by a communication channel without using any known trainning sequences. In this paper, we propose a blind adaptive channel identification and equalization algorithm with phase offset compensation for single-input multiple-output (SIMO) channel. It is based on the one-step forward multichannel linear prediction error method and can be implemented by an RLS algorithm. Phase offset problem, we use a blind adaptive algorithm called the constant modulus derotator (CMD) algorithm based on condtant modulus algorithm (CMA). Moreover, unlike many known subspace (SS) methods or cross relation (CR) methods, our proposed algorithms do not require channel order estimation. Therefore, our algorithms are robust to channel order mismatch.

Optimized Neural Network Weights and Biases Using Particle Swarm Optimization Algorithm for Prediction Applications

  • Ahmadzadeh, Ezat;Lee, Jieun;Moon, Inkyu
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제20권8호
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    • pp.1406-1420
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    • 2017
  • Artificial neural networks (ANNs) play an important role in the fields of function approximation, prediction, and classification. ANN performance is critically dependent on the input parameters, including the number of neurons in each layer, and the optimal values of weights and biases assigned to each neuron. In this study, we apply the particle swarm optimization method, a popular optimization algorithm for determining the optimal values of weights and biases for every neuron in different layers of the ANN. Several regression models, including general linear regression, Fourier regression, smoothing spline, and polynomial regression, are conducted to evaluate the proposed method's prediction power compared to multiple linear regression (MLR) methods. In addition, residual analysis is conducted to evaluate the optimized ANN accuracy for both training and test datasets. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively determine optimal values for neuron weights and biases, and high accuracy results are obtained for prediction applications. Evaluations of the proposed method reveal that it can be used for prediction and estimation purposes, with a high accuracy ratio, and the designed model provides a reliable technique for optimization. The simulation results show that the optimized ANN exhibits superior performance to MLR for prediction purposes.

A Novel Prediction-based Spectrum Allocation Mechanism for Mobile Cognitive Radio Networks

  • Wang, Yao;Zhang, Zhongzhao;Yu, Qiyue;Chen, Jiamei
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제7권9호
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    • pp.2101-2119
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    • 2013
  • The spectrum allocation is an attractive issue for mobile cognitive radio (CR) network. However, the time-varying characteristic of the spectrum allocation is not fully investigated. Thus, this paper originally deduces the probabilities of spectrum availability and interference constrain in theory under the mobile environment. Then, we propose a prediction mechanism of the time-varying available spectrum lists and the dynamic interference topologies. By considering the node mobility and primary users' (PUs') activity, the mechanism is capable of overcoming the static shortcomings of traditional model. Based on the mechanism, two prediction-based spectrum allocation algorithms, prediction greedy algorithm (PGA) and prediction fairness algorithm (PFA), are presented to enhance the spectrum utilization and improve the fairness. Moreover, new utility functions are redefined to measure the effectiveness of different schemes in the mobile CR network. Simulation results show that PGA gets more average effective spectrums than the traditional schemes, when the mean idle time of PUs is high. And PFA could achieve good system fairness performance, especially when the speeds of cognitive nodes are high.

ARIMA를 활용한 실시간 SCR-HP 밸브 온도 수집 및 고장 예측 (Real-time SCR-HP(Selective catalytic reduction - high pressure) valve temperature collection and failure prediction using ARIMA)

  • 이수환;홍현지;박지수;염은섭
    • 한국가시화정보학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.62-67
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    • 2021
  • Selective catalytic reduction(SCR) is an exhaust gas reduction device to remove nitro oxides (NOx). SCR operation of ship can be controlled through valves for minimizing economic loss from SCR. Valve in SCR-high pressure (HP) system is directly connected to engine exhaust and operates in high temperature and high pressure. Long-term thermal deformation induced by engine heat weakens the sealing of the valve, which can lead to unexpected failures during ship sailing. In order to prevent the unexpected failures due to long-term valve thermal deformation, a failure prediction system using autoregressive integrated moving average (ARIMA) was proposed. Based on the heating experiment, virtual data mimicking temperature range around the SCR-HP valve were produced. By detecting abnormal temperature rise and fall based on the short-term ARIMA prediction, an algorithm determines whether present temperature data is required for failure prediction. The signal processed by the data collection algorithm was interpolated for the failure prediction. By comparing mean average error (MAE) and root mean square error (RMSE), ARIMA model and suitable prediction instant were determined.

역 s-순으로 스캔된 주변 픽셀들에 존재하는 유사성과 에지 특성을 이용한 효율적인 픽셀 값 예측 기법 (An Efficient Pixel Value Prediction Algorithm using the Similarity and Edge Characteristics Existing in Neighboring Pixels Scanned in Inverse s-order)

  • 정수목
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.95-99
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    • 2018
  • 본 논문에서는 영상에서 역 s-순으로 스캔된 주변 픽셀 값들을 이용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측할 수 있는 효율적인 픽셀 값 예측 기법을 제안하였다. 영상에는 일반적으로 인접 픽셀 값들 사이에 비슷한 값을 갖는 유사성(similarity)이 존재하고, 방향성이 있는 에지 특성(directional edge characteristics)이 존재할 수 있다. 인접 픽셀간의 유사성과 에지 특성을 이용하여 픽셀 값을 예측하는 GAP(Gradient Adjacent Pixel) 기법을 개선하여 픽셀 값 예측 정확도를 향상시키는 기법을 본 논문에서 제안하였다. 제안된 기법에서는 주변 픽셀들의 위치별 가중치를 사용하여 픽셀 값을 정밀하게 예측하도록 함으로 예측 픽셀 값의 정확도를 증가시켰다. 실제 영상에 대한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 확인하였다. 제안된 기법은 가역 데이터 은닉, 가역 워터마킹 및 데이터 압축 등의 응용들에 유용하게 사용될 수 있다.

무선망에서 개선된 ZMHB 알고리즘의 성능 평가 (Performance Analysis of Improved ZMHB Algorithms for Wireless Networks)

  • 권세동;박현민;이강선
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제11C권5호
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    • pp.659-670
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    • 2004
  • 핸드오프는 무선 셀룰러 환경에서 사용자의 이동성(Mobility)을 유지해줄 수 있는 가장 중요한 기술중의 하나이다. 핸드오프 기술은 사용자가 이동할 주변 셀에 대한 대역폭 예약과 관련이 있다. 또한, 대역폭 예약은 사용자가 이동한 새로운 영역에서 이전 영역에서와 같은 레벨의 데이터나 서비스를 받기 위해서 핸드오프 이전에 실시되어야 한다. 이러한 무선 셀룰러 환경에서 효과적으로 대역폭을 사용하기 위하여 사용자의 이동성을 예측하는 기술은 핸드오프 호의 실패율(Dropping Probability)과 핸드오프 지연(Latency)을 줄이는 효과적인 방법이다. 최근에 제시된 ZMHB 알고리즘은 기존의 알고리즘과는 달리 셀 내부의 이동 경로를 저장한 히스토리를 이용하여 사용자가 이동할 셀을 예측하였다. 그러나, 모든 사용자에 대하여 80~85% 정도의 예측 정확도만을 보인다. 본 논문에서는 ZMHB 알고리즘에서 사용하는 존(Zone)을 세분화하여 이동 패턴을 저장하고, 이를 예측에 이용하는 Detailed-ZMHB 예측 알고리즘을 제안하고 성능 평가 결과를 보인다.

역해석 알고리즘을 이용한 변위예측 기법에 관한 연구 (A Study on the Displacement Prediction Method using the Inverse Analysis Algorithm)

  • 박현정
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.920-926
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    • 2014
  • 본 연구에서는 지하굴착공사에서 굴착단계별 변위형상도를 미리 예측하는 기법에 관하여 역해석 알고리즘을 이용하여 현장시공사례에 적용하고 그 타당성을 검증하고자 한다. 이를 위해 IT 분야의 정보 처리 지식이 필요하고 전공융합의 필요성이 대두되어 건설 분야에 알고리즘의 적용을 시도하고자 한다. 본 연구의 기법에서 예측변위형상도는 굴착시공 시 연속벽체에 작용하는 토압과 연관이 있으며 이는 앵커 제거 후 시공하는 연속벽체의 안정성에 영향을 미치기 때문에 굴착단계별 변위형상도를 미리 예측하는 것은 아주 중요한 문제이다. 본 연구에서는 이를 위해 3곳의 지하연속벽을 사용한 현장에 반복적 역해석 알고리즘 기법을 세 단계로 적용하여 최종굴착 시 계측변위와 비교하였다. 그 결과 계측치와의 변위형상도가 잘 일치하고 있어 본 연구의 해석기법에 대한 타당성이 있음을 알 수 있었다.

웨이블릿 영역에서 분류 예측과 KLT를 이용한 다분광 화상 데이터 압축 (Multispectral Image Data Compression Using Classified Prediction and KLT in Wavelet Transform Domain)

  • 김태수;김승진;이석환;권기구;김영춘;이건일
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권4C호
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    • pp.533-540
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    • 2004
  • 본 논문에서는 웨이블릿(wavelet) 영역에서 분류 예측, KLT (Karhunen-Loeve transform), 및 3-D SPIHT(three-dimensional set partitioning in hierarchical trees) 알고리즘(algorithm)을 이용하여 인공위성 화상 데이터에 존재하는 대역내 중복성 (intraband redundancy)과 대역간 중복성 (interband redundancy)을 효과적으로 제거하는 새로운 압축 방법을 제안하였다. 대역간 중복성을 제거하기 위해 웨이블린 영역에서의 분류 정보를 이용하여 영역별 대역간 예측을 행한다. 영역별 대역간 예측에 의해 복원되는 화상들은 예측 오차로 인해 원 화상 (original image)과 차 화상 (residual image)을 가진다. 이 차 화상들 간에 존재하는 대역간 중복성을 제거하기 위하여 KLT를 행한다. 웨이블릿 변환 (wavelet transform)과 KLT를 행하여 대역내 및 대역간 크기 순서로 재정렬된 변환 계수들을 3-D SPIHT 알고리즘을 이용하여 부호화 한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 다분광 화상 데이터에 대하여 압축 실험을 행하여 제안한 방법이 기존의 방법들 보다 동일한 여러 비트율 (bit rate)에서 평균 PSNR (peak signal-to-noise ratio)이 0.12∼3.83㏈ 향상됨을 확인하였다.

객체 예측을 이용한 고속 MOG 알고리즘 (Fast MOG Algorithm Using Object Prediction)

  • 오정수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.2721-2726
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    • 2014
  • 배경제거를 위해 GMM(Gaussian Mixture Models)을 이용하는 MOG(Model of Gaussian) 알고리즘에서 각 화소들에서 수행될 모델변수 계산과 객체 분류는 방대한 계산을 요구하여 MOG 알고리즘의 활용들에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 객체 예측을 근간으로 단순한 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 부분적으로 수행하는 고속 MOG 알고리즘을 제안한다. 전자는 모델변수에 거의 영향을 주지 않는 화소에서 적용되고, 후자는 객체 예측이 확실히 믿을만한 화소에 적용된다. 동영상을 이용한 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 비교 실험에서 제안된 알고리즘은 단순 모델변수 계산과 객체 분류 생략을 각각 77.75%와 92.97% 이상을 수행하지만 영상 단위와 이동 객체 단위의 평균 분류 정확도 측면에서 각각 99.98% 이상과 99.36% 이상을 유지시켜 주고 있다.

전기-유압 유사성을 활용한 단방향 섬유 강화 복합재료의 수직 방향 투수 계수 예측 알고리즘 (Prediction Algorithm for Transverse Permeability of Unidirectional Fiber Reinforced Composites with Electric-Hydraulic Analogy)

  • 배상윤;조현성;김성수
    • Composites Research
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    • 제35권5호
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    • pp.334-339
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    • 2022
  • 본 연구에서는 복합재료 제조 공정 과정 중 수지의 유동 저항성을 대변하는 인자인 투수 계수를 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 단방향 연속 섬유 복합재료 내부에서 섬유와 수직인 방향 투수 계수의 정확한 예측을 위해 대표 체적 요소의 단면 형상을 고려하였다. 섬유의 유체 유동 저항성을 정량화하기 위한 인지로 섬유 간 간격이 사용되었고, 등가 길이는 섬유 배열에 따른 수지의 유로 변화를 나타내는 인자로 사용되었다. 전기-유압 유사성을 접목하여 투수 계수 예측 알고리즘을 개발하고 그 타당성을 확인하였다. 알고리즘은 Matlab과 Python으로 구성되고, 타당성 검증을 위해 FLUENT를 통해 예측된 투수 계수와 비교하였다. 알고리즘과 수치 해석을 통해 얻은 투수 계수가 거의 일치함을 확인하여 알고리즘을 검증하였으며, 소요 시간은 수치 해석 대비 약 1/450로 감소하였다.