본 논문에서는 셀룰라 이동통신 시스템에서 BPSK 신호전송시 공통 파일럿 신호가 존재하는 상황에서의 코히어런트 검출을 위한 다운링크 빔포밍 방안을 제안한다. 통화채널과 공통채널의 위상차이를 줄이며 다른유저의 간섭을 줄이기 위해 신호대 간섭비를 기반으로 하는 비용함수와 이를 구하는 방안을 제안한다. 모의실험결과를 통해 제안된 방안이 두 채널간의 위상차이를 줄이고 시변채널에서의 개선된 비트오율 성능을 확인 할 수 있다.
최근 심해 해난 구조 통신, 해저 탐사와 환경오염에 대한 모니터링과 같은 서비스에서 수중 음향 채널을 통한 데이터의 전송은 고속이 요구되고 있다. 그러나 수중 음향 채널은 매우 복잡하고 지속적인 시변 특성을 가지므로 양질의 통신 서비스를 제공하기란 쉽지 않다. 이러한 수중 음향 채널의 열악한 환경상에서 고속의 데이터 전송율과 신뢰성 그리고 강건성을 제공하기 위해서 다중경로 지연확산과 동기오류를 가지는 OFDM 시스템에 대한 성능개선 방안을 제안한다.
이동 멀티미디어 통신에서의 주요한 요소기술 중의 하나는 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있는 광대역 신호전송기술이다. 이와 같은 광대역 이동통신 시스템을 위해서는 높은 주파수효율과 낮은 전력소모를 가지면서 시변 다중경로 페이딩 채널에 의한 신호왜곡을 극복해야 한다 따라서 단일반송파의 짧은 버스트 데이터전송을 위한 적응적 결정귀환 등화방식이 하나의 해결책으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 포함한 버스트신호를 갖는 시스템의 성능향상을 위하여 연판정 귀환을 갖는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE(decision feedback equalizer)를 제안하고 시뮬레이션을 통하여 이동무선채널에서 그 성능을 분석한다.
1차원 클러스터 기반의 시퀀스 등화기(1-D CBSE)는 시퀀스 등화기(MLSE)가 갖는 계산상의 복잡성을 효율적으로 해결하고 비선형 채널에서의 뛰어난 성능 개선을 가져온다. 본 논문에서는 다중 경로 페이딩 채널 추정에 대응하는 1-D CBSE의 클러스터 중심을 추정하기 위한 향상된 훈련 시퀀스 구성 기법을 제안하였다. 새로이 제안된 등화기는 기존의 방식에서 갖는 문제점을 해결하고, 보다 짧은 길이의 훈련 시퀀스를 이용함으로써 대역폭 효율을 증대시키는 향상된 결과를 가져왔다. 제안된 알고리즘의 우수성은, 기존의 방법과 제안된 최적의 훈련시퀀스를 적용한 1-D클러스터 기반의 새로운 중심 추정을 통한 방법을 비교를 통하여 보였다. 특히, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 심볼 에러율(SER)에 기반을 둔 비교 분석을 통하여 살펴보았다.
무선통신 시스템에서 신호의 다중경로 전달 과정에 의해 발생하는 지연 확산 현상 때문에 인접 심벌 간 간섭 (ISI, Inter-Symbol Interference)에 영향을 받는다. 본 논문에서는 다중 경로를 갖는 채널에서 채널 부호화 기법과 등화기가 결합하여 동작하는 터보 등화기를 갖는 시스템의 성능을 검증하였다. 그 결과 본 논문에서 사용한 터보 등화기를 이용하여 반복 복호를 하였을 때는, 1회 반복 시 BER 10-4을 기준으로 반복이 없는 등화기를 사용하였을 때 보다 1.5 dB 성능이 향상되었다. 또한 터보 등화기의 반복이 2, 3 회로 늘어남에 따라 약 3.5 dB 성능이 향상되었고, 3회 이상 반복하였을 때는 더 이상 성능이 향상되지 않음을 알 수 있었다.
다음은 요약문 입이동 멀티미디어 통신에서의 주요한 요소기술 중의 하나는 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있는 광대역 전송기술이다. 이와 같은 광대역 이동통신시스템을 위해서는 높은 주파수 효율과 낮은 전력소모를 가지면서 시변 다중경로 페이딩 채널에 의한 신호왜곡을 극복해야 한다. 따라서 단일 반송파의 짧은 버스트 데이터전송을 위한 적응적 결정귀환 등화방식이 하나의 해결책으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 포함한 버스트 신호 갖는 시스템의 성능향상을 위하여 연판정 귀환을 갖는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE(decision feedback equalizer)를 제안하고 시뮬레이션을 통하여 다른 등화방식과의 성능을 비교 분석하였다.
Commonly deep learning methods for enhancing the quality of medical images use unpaired dataset due to the impracticality of acquiring paired dataset through commercial imaging system. In this paper, we propose a supervised learning method to enhance the quality of ultrasound images. The U-net model is designed by incorporating a divide-and-conquer approach that divides and processes an image into four parts to overcome data shortage and shorten the learning time. The proposed model is trained using paired dataset consisting of 828 pairs of low-quality and high-quality images with a resolution of 512x512 pixels obtained by varying the number of channels for the same subject. Out of a total of 828 pairs of images, 684 pairs are used as the training dataset, while the remaining 144 pairs served as the test dataset. In the test results, the average Mean Squared Error (MSE) was reduced from 87.6884 in the low-quality images to 45.5108 in the restored images. Additionally, the average Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) was improved from 28.7550 to 31.8063, and the average Structural Similarity Index (SSIM) was increased from 0.4755 to 0.8511, demonstrating significant enhancements in image quality.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.67-72
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2020
The fifth generation (5G) mobile communication has an impact on the human life over the whole world, nowadays, through the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT). The low latency of the 5G new radio (NR) access is implemented by the state-of-the art technologies, such as non-orthogonal multiple access (NOMA). This paper investigates a practical issue that in NOMA, for the practical channel models, such as fading channel environments, the successive interference cancellation (SIC) should be performed on the stronger channel users with low power allocation. Only if the SIC is performed on the user with the stronger channel gain, NOMA performs better than orthogonal multiple access (OMA). Otherwise, NOMA performs worse than OMA. Such the superiority requirement can be easily implemented for the channel being static or slow varying, compared to the block interval time. However, most mobile channels experience fading. And symbol by symbol channel estimations and in turn each symbol time, selections of the SIC-performing user look infeasible in the practical environments. Then practically the block of symbols uses the single channel estimation, which is obtained by the training sequence at the head of the block. In this case, not all the symbol times the SIC is performed on the stronger channel user. Sometimes, we do perform the SIC on the weaker channel user; such cases, NOMA performs worse than OMA. Thus, we can say that by what percent NOMA is better than OMA. This paper calculates analytically the percentage by which NOMA performs better than OMA in the practical mobile communication systems. We show analytically that the percentage for NOMA being better than OMA is only the function of the ratio of the stronger channel gain variance to weaker. In result, not always, but almost time, NOMA could perform better than OMA.
Design of location erea(LA) in a cellular network is to partition the network into clusters of cells so as to minimize the cost of location updating and paging. Most research works dealing with the LA design problem assume that the call. arrival rate and mobile flow rate are fixed parameters which can be estimated independently. In this aspect, most Problems addressed so far are deterministic LA design problems(DLADP), known to be NP hard. The mobile flow and call arrival rate are, however, varying with time and should be treated simultaneously because the call arrival rate in a cell during a day is influenced by the change of a population size of the cell. This Paper Presents a new model on IA design problems considering the time-dependent call arrival and mobile flow rate. The new model becomes a stochastic LA design problem(SLADP) because It takes into account the possibility of paging waiting and blocking caused by the changing call arrival rate and finite paging capacity. Un order to obtain the optimal solution of the LA design problem, the SIADP is transformed Into the DLADP by introducing the utilization factor of paging channels and the problem is solved iteratively until the required paging quality is satisfied. Finally, an illustrative example reflecting the metropolitan area, Seoul, is provided and the optimal partitions of a cell structure are presented.
Iterative detection은 additive white Gaussian noise(AWGN) channel의 경우 interleaver들을 포함한 조합유한상태머신(concatenated Finite State Machine)들에 대해 근사적으로 optimal solution에 가깝다는 것이 입증되었습니다. 수신단에서 정확한 채널 상태 정보(perfect channel state information)가 얻어질 수 없는 경우 adaptive Iterative detection이 시간적으로 변하거나 또는 부정확한 채널 변수를 다루기위해 필요합니다. Iterative detection과 adaptive iterative detection대한 기본 building block은 각각 Soft-Input Soft-Output (SISO)와adaptive SISO (A-SISO)입니다. SISO와 A-SISO의 complexity은 state memory나 channel memory에 비례해서 지수적으로 증가합니다. 본 논문에서는 Reduced State SISO (RS-SISO) 알고리즘이 A-SISO의 complexity 감소를 위해 적용되어 fading ISI channel을 통한 serially concatenated CPM의 성능이 adaptive iterative detection을 이용하면 터보 코드 같은 성능을 나타내는 것과 또한 RS-A-SISO system이 큰 iterative detection gain을 가지는 것을 보였습니다. RS-A-SISO 알고리즘에 대한 다양한 design option들의 성능을 평가하였으며 성능과 complexity를 비교하였습니다. 또한 보통 AWGN 채널에서 사용되어지는 density evolution 분석기법이 주파수 선택적인 페이딩 채널에서 RS-A-SISO 시스템에서도 좋은 분석기법임을 보였습니다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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