본 논문에서는 각 홉에서 다중 안테나를 가지는 노드 간 채널 환경을 고려하여 가장 좋은 성능을 가지는 하나의 안테나와 하나의 중계기를 동시에 선택하는 시스템을 제안하며, 제안된 시스템의 성능을 분석한다. 다중 채널을 통해 다수의 수신 신호를 받아 MRC(Maximal Ratio Combining) 기법을 이용하여 다이버시티를 얻는 일반적인 시스템은 상대적으로 열악한 채널을 통과하는 신호 또한 수신하며, 이는 곧 시스템의 성능 저하로 이어지는 결과를 얻는다. 제안하는 시스템은 송신단-중계기, 중계기-수신단 간의 모든 채널 환경을 고려하여 가장 좋은 채널을 통해서만 데이터를 전송함으로써 열악한 채널을 통과하는 신호의 수신을 차단함으로써 성능을 향상시킨다. 따라서 가장 좋은 채널상의 안테나와 중계기를 동시에 선택하는 과정을 거치며, 이를 구현하기 위해 단일 중계기만을 선택하고 각 홉에서는 단일 안테나만을 이용할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
Zhang, Huan;Lei, Hongjiang;Ansari, Imran Shafique;Pan, Gaofeng;Qaraqe, Khalid A.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2416-2432
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2017
In this paper, we investigate the security performance for cooperative networks over Nakagami-m fading channels. Based on whether the channel state information (CSI) of wiretap link is available or not, optimal relay selection (ORS) and suboptimal relay selection (SRS) schemes are considered. Also, multiple relays combining (MRC) scheme is considered for comparison purpose. The exact and asymptotic closed-form expressions for secrecy outage probability (SOP) are derived and simulations are presented to validate the accuracy of our proposed analytical results. The numerical results illustrate that the ORS is the best scheme and SRS scheme is better than MRC scheme in some special scenarios such as when the destination is far away from the relays. Furthermore, through asymptotic analysis, we obtain the closed-form expressions for the secrecy diversity order and secrecy array gain for the three different selection schemes. The secrecy diversity order is closely related to the number of relays and fading parameter between relay and destination.
본 논문은 개체 변환 유전자 알고리즘을 (GAVaPS) 이용하여 k-nearest neighbor (k-NN) 분류기에서 사용되는 특징들을 선정하는 방법을 제시한다. 우리는 다수의 k-NN 분류기들을 사용하기 때문에 사용되는 특징들을 선정하는 문제는 매우 탐색 영역이 크고 해결하기 어려운 문제이다. 따라서 우리는 효과적인 특징득의 선정을 위해 일반적인 유전자 알고리즘 (GA) 보다 효율적이라고 알려진 개체군 변환 유전자 알고리즘을 사용한다. 또한 다수 k-NN 분류기를 개체군 변환 유전자 알고리즘으로 효과적으로 결합하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 여러 실험을 통해 보여준다.
Artificial intelligence technology sheds light on new ways of innovating acupuncture research. As acupoint selection is specific to target diseases, each acupoint is generally believed to have a specific indication. However, the specificity of acupoint selection may be not always same with the specificity of acupoint indication. In this review, we propose that the specificity of acupoint indication can be inferred from clinical data using reverse inference. Using forward inference, the prescribed acupoints for each disease can be quantified for the specificity of acupoint selection. Using reverse inference, targeted diseases for each acupoint can be quantified for the specificity of acupoint indication. It is noteworthy that the selection of an acupoint for a particular disease does not imply the acupoint has specific indications for that disease. Electronic medical record includes various symptoms and chosen acupoint combinations. Data mining approach can be useful to reveal the complex relationships between diseases and acupoints from clinical data. Combining the clinical information and the bodily sensation map, the spatial patterns of acupoint indication can be further estimated. Interoperable medical data should be collected for medical knowledge discovery and clinical decision support system. In the era of artificial intelligence, machine learning can reveal the associations between diseases and prescribed acupoints from large scale clinical data warehouse.
Kim, Moon-Hwan;Jeong, Keun-Ho;Joo, Young-Hoon;Park, Jin-Bae
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1272-1277
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2003
This paper presents a method for combining classifier which is constructed by fuzzy and neural network classifiers and uses classifier fusion algorithms and selection algorithms. The input space of combing classifier is divided by the extended hyperbox region proposed in this paper to guarantee non-overlapped data property. To fuse the fuzzy classifier and the neural network classifier, we propose the fusion parameter for the overlapped data. In addition, the adaptive learning algorithm also proposed to maximize classifier performance. Finally, simulation examples are given to illustrate the effectiveness of the method.
In this paper we deal with a cell planning issue arisen in a CDMA based multicast network. In a CDMA based wireless network, a terminal can significantly reduce the bit error rate via the cohesion of data streams from multiple base stations. In this case, multiple base stations have to be operated according to a common time line. The cells whose base stations are operated as such are called soft-combined cells. Therefore, a terminal can take advantage of error rate reduction, if the terminal is in a soft-combined cell and at least one neighboring cell is also soft-combined. However, as soft-combining operation gives heavy burden to the network controller, the limited number of cells can be soft-combined. Our problem us to find a limited number of soft-combined cells such that the benefit of the soft-combining operation is maximized.
한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.3-8
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2001
Regarding current rapid innovations and applications of information and telecommunication technologies as well as economical requirements, modeling and simulation (M&S) plays an increasingly important role for the planning, development and operation of high-tech products and systems. M&S has to seen as a key technology for multi-facetted analysis of complex systems during their life-cycles. For reasons as accuracy, credibility and cost-effectiveness, the selection of adequate and effective M&S techniques and tools is of significant importance. Regarding these aspects, this paper summarizes the basic methodological modeling approach for effective product and system modeling. In addition, besides a classification of different basic architectures and taxonomies combining knowledge-processing and simulation techniques, the paper describes some practical implementations and experiences.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제7권4호
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pp.201-206
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2007
When the M-ary signal experiences the Rayleigh fading, the diversity schemes can reduce the effects of fading since the probability that all the signals components will fade simultaneously are reduced considerably. The symbol error probabilities for various M-ary signals, such as MDPSK, MPSK and MQAM, are mathematically derived for the SC-2(Selection Combining 2) demodulation system, whereby the two signals with the two largest amplitudes are coherently combined among the L branches. On the other hand, maximum ratio combining(MRC) requires the individual signals from each path to be time-aligned, cophased, optimally weighted by their own fading amplitude, and then summed. The propagation model used in this paper is the frequency-nonselective slow Rayleigh fading channel corrupted by the Additive White Gaussian Noise(AWGN). The numerical results presented in this paper are expected to provide information for the design of radio system using M-ary modulation method for above mentioned channel environment.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제7권2호
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pp.74-82
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2007
The performances of M-ary DPSK(MDPSK) for diversity reception theoretically are derived, using an L-branch selection combining(SC) in frequency-nonselective slow Nakagami fading channels. For integer values of the Nakagami fading parameter m, An exact closed-form symbol error rate(SER) multichannel performance that can be easily evaluated via numerical integration is presented. Finally, we compare these analyses with numerical analyses with integral-form expressions for the performance of MDPSK signals under the effect of two-branch SC diversity over slow and nonselective Rician fading channels with additive white Gaussian noise(AWGN).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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