본 논문에서는 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법의 제한조건을 제거하여 수치적으로 안정한 고유치해석 방법을 제안 하였다. 쉬프트를 갖는 부분공간 반복범의 주된 단점은 특이성 문제 때문에 어떤 고유치에 근접한 쉬프트를 사용할 수 없어서 수렴성이 저하될 가능성이 있다는 점이다. 본 논문에서는 부가조건식을 이용하여 위와 같은 특이성 문제를 수렴성의 저하없이 해결하였다. 이 방법은 쉬프트가 어떤 고유치와 같은 경우일지라도 항상 비특이성인 성질을 갖고 있다. 이것은 제안방법의 중요한 특성중의 하나이다. 제안방법의 비특이성은 해석적으로 증명되었다. 제안방법의 수렴성은 쉬프트를 갖는 부분공간 반복법의 수렴성과 거의 같고, 두 방법의 연산횟수는 구하고자 하는 고유치의 개수가 많은 경우에 거의 같다. 제안방법의 효율성을 증명하기 위하여, 두개의 수치예제를 고려하였다.
MVDR(minimum variance distortionless response) 적응 어레이에서 조향벡터(steering vector)에 에러가 있으면 원하는 신호(desired signal)도 감쇠되어 성능이 심하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 에러에 대응할 수 있는 계산이 간편한 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 DCB(doubly constrained beamforming) 원리에 기초한 최소화 문제의 해 벡터를 구하고, 이벡터를 부공간에 투사하여 새로운 조향벡터로 사용한다. 최소화 문제의 해결과 부공간 투사에 필요한 주 고유쌍(principal eigenpairs)은 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation)를 변형한 MPASTd(modified PASTd)에 의거하여 직접 상관행렬(correlation matrix)을 추정함이 없이 수신 데이터로부터 구해진다. 그리고 고유쌍 계산에 있어, 기존에 알려진 MPASTd를 개선해서 계산량을 절감하면서 효과적으로 구하는 방법을 제시한다. 제안한 적응어레이 기법은 상관행렬을 추정하고 이를 고유분해(eigendecomposition)하는 기존방식보다 계산량을 크게 줄이고 우수한 성능을 가질 수 있다.
본 논문에서는 상관계수를 바탕으로 신호부공간을 추정하는 COPAST(correlation-based projection approximation subspace tracking)의 성능을 향상시키기 위하여 상관계수를 구하는 부분을 순방향 신호 벡터로부터 상관계수를 구하고 동시에 역방향 신호 벡터에서도 상관계수를 구하여 신호 부공간을 추정하는 방법을 제안한다. 또 매번 갱신되는 상관행렬의 안정성을 도모하고자 제곱근 행렬 갱신을 하도록 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 COPAST에 비해서 약 5dB의 신호 부공간 추정 정확도에 향상이 있었음을 확인하였다.
In this paper, we first study convergence of a special type of multisplitting methods with preweighting, and then we provide some comparison results of those multisplitting methods. Next, we propose both parallel implementation of an SOR-like multisplitting method with preweighting and an application of the SOR-like multisplitting method with preweighting to a parallel preconditioner of Krylov subspace method. Lastly, we provide parallel performance results of both the SOR-like multisplitting method with preweighting and Krylov subspace method with the parallel preconditioner to evaluate parallel efficiency of the proposed methods.
In this paper, an iterative subspace-based calibration algorithm for a CDMA-based antenna array in the presence of unknown gain and phase error is presented. The algorithm does not depend on the array geometry and does not require a prior knowledge of the Directions Of Arrival (DOA) of the signals. The method requires the code sequence of a reference user only. The proposed algorithm is based on the subspace method and root finding approach, and it provides estimates of the calibration vector, the DOA and the channel impulse response, by using the code sequence of a reference user. The performance of the proposed algorithm was investigated by means of computer simulations and was verified using field data measured through a custom-built W-CDMA test-bed. The data show that experimental results match well with the theoretical calibration algorithm. Also, teh study propose an efficient algorithm using the simulated annealing technique. This algorithm overcomes the requirement of initial guessing in the subspace-based approach.
Kim, Sangki;Park, Seungjin;Lee, Jaesung;Lee, Dongsoo
한국정보과학회:학술대회논문집
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한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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pp.301-303
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2002
Subspace analysis is a popular method for multivariate data analysis and is closely related to factor analysis and principal component analysis (PCA). In the context of image processing (especially positron emission tomography), all data points are nonnegative and it is expected that both basis images and factors are nonnegative in order to obtain reasonable result. In this paper We present a sequential EM algorithm for rectified subspace analysis (subspace in nonnegativity constraint) and apply it to dynamic PET image analysis. Experimental results show that our proposed method is useful in dynamic PET image analysis.
The preconditioned Krylov subspace methods were applied to the incompressible Navier-Stoke's equations for convergence acceleration. Three of the Krylov subspace methods combined with the five of the preconditioners were tested to solve the lid-driven cavity flow problem. The MILU preconditioned CG method showed very fast and stable convergency. The combination of GMRES/MILU-CG solver for momentum and pressure correction equations was found less dependency on the number of the grid points among them. A guide line for stopping inner iterations for each equation is offered.
Customers of different electricity consumer types have different daily load shapes in the manner of different characteristics. Therefore, maximally capture load shape variability are desirable in load flow analysis. And most of time, such load shape variability can be found in the particular subspace of load diagrams. Therefore, in this paper, we are using subspace projection method to capture the emerging subspaces of load diagrams which maximize the difference between particular load shapes in different group of customers. As the result, subspace projection method can be used in load profiling and the performance is good as traditional approaches.
본 논문은 가려진 얼굴 영상을 효과적으로 인식하기 위한 선택적 부공간 투영 방법을 제안하였다. 기존의 부공간 투영방법은 가려짐이 있는 얼굴의 전체 영상을 기저 영상에 투영하였다. 얼굴의 특징 부분은 가려짐에 의해 왜곡되기 쉽기 때문에 얼굴 인식률의 저하가 크게 발생한다. 이를 극복하기 위해 제안 방법은 먼저 가려짐의 유무를 판단하고 가려짐이 없는 경우는 기존의 부공간 투영 방법으로 전체적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였고, 가려짐이 있는 경우는 가려짐이 존재하는 영역을 배제된 부분적인 기저 벡터에 투영하여 특징 벡터를 구하였다. 가려짐이 있는 얼굴 영상을 제공하는 AR 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 기존의 PCA 및 NMF 보다 좋은 인식률을 보였다.
For efficient calculation of natural modes of structures, a numerical scheme which accelerates convergence of the subspace iteration method by employing accelerated starting Lanczos vectors was proposed in 2005. This paper is an extension of the study. The previous study simply showed feasibility of the proposed method by analyzing structures with smaller degrees of freedom. While, the present study verifies efficiency of the proposed method more rigorously by comparing closeness of conventional and accelerated starting vectors to genuine eigenvectors. This study also analyzes an example structure with larger degrees of freedom and more complex constraints in order to investigate applicability of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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