Using a sub-terahertz (sub-THz) wave generated using a photonics-based technology, a high-speed wireless link operating at up to 10 Gbps is designed and demonstrated for realization of seamless connectivity between wireless and wired networks. The sub-THz region is focused upon because of the possibility to obtain sufficient bandwidth without interference with the allocated RF bands. To verify the high-speed wireless link, such dynamic characteristics as the eye diagrams and bit error rate (BER) are measured at up to 10 Gbps for non-return-to-zero pseudorandom binary sequence $2^{31}-1$ data. From the measurement results, a receiver sensitivity of -23.5 dBm at $BER=10^{-12}$ is observed without any error corrections when the link distance between the transmitter and receiver is 3 m. Consequently, we hope that our design and experiment results will be helpful in implementing a high-speed wireless link using a sub-THz wave.
The use of the classification and regression tree (CART) methodology was studied in a quantitative structure-activity relationship (QSAR) context on a data set consisting of the binding affinities of 39 imidazobenzodiazepines for the α1 benzodiazepine receptor. The 3-D structures of these compounds were optimized using HyperChem software with semiempirical AM1 optimization method. After optimization a set of 1481 zero-to three-dimentional descriptors was calculated for each molecule in the data set. The response (dependent variable) in the tree model consisted of the binding affinities of drugs. Three descriptors (two topological and one 3D-Morse descriptors) were applied in the final tree structure to describe the binding affinities. The mean relative error percent for the data set is 3.20%, compared with a previous model with mean relative error percent of 6.63%. To evaluate the predictive power of CART cross validation method was also performed.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권3호
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pp.215-219
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2012
This paper applies transmit antenna selection algorithms to spatial-temporal combining-based spatial multiplexing (SM) ultra-wideband (UWB) systems. The employed criterion is based on the largest minimum output signal-to-noise ratio of the multiplexed streams. It is shown via simulations that the bit error rate (BER) performance of the SM UWB systems based on the two-dimensional Rake receiver is significantly improved by antenna diversity through transmit antenna selection on a log-normal multipath fading channel. When the transmit antenna diversity through antenna selection is exploited in the SM UWB systems, the BER performance of the spatial-temporal combining-based zero-forcing (ZF) receiver is also compared with that of the ZF detector followed by the Rake receiver.
This paper proposes the Fault Location Estimation Algorithm in the parallel transmission lines. These algorithm uses a variable data window method based on least square error method to estimate fault impedance quickly. And it selects the optimal equation according to the operation situation and usable fault data for minimizing the fault estimation error effected by the zero sequence mutual coupling. After simulation result, we can see that these algorithm estimates fault location more rapidly and exactly.
In this paper, we present a direct adaptive control method using neural networks for the control of nonlinear systems. The weights of neural networks are trained by an adaptive backpropagation algorithm based on Lyapunov stability theory. We develop the parameter update-laws using the neural network input and the error between the desired output and the output of nonlinear plant to update the weights of a neural network in the sense that Lyapunove stability theory. Beside the output tracking error is asymptotically converged to zero.
An adaptive fuzzy logic controller to regulate molten steel level in the strip casting process is presented, where parameters of fuzzy controllers are adapted stably by using Lyapunov-stability theory and a switching controller is used together to deal with the approximation error of fuzzy logic system. The level error is proven to converge to zero asymptotically. In the simulation, the clogging/unclogging of a stopper nozzle is considered and overcome by the proposed controller. Robustness to uncertainty is shown to be superior to conventional PI controller.
This paper presents neural network based controller using the feedback error loaming technique for a heavy load pointing system. Also the mathematical model was developed to analyze heavy load pointing system. The control scheme consists of a feedforward neural network controller and a fixed-gain feedback controller. This neural network controller is trained so as to make the output of the feedback controller zero. The proposed controller is compared with the conventional PI controller through simulations, and the results show that the pointing accuracy of the proposed control system are improved against the disturbance induced by vehicle running on the bump course.
This paper proposes a method for detecting flight anomalies of drones through the difference between the command of flight controller (FC) and the navigation solution. If the drones make a flight normally, control errors generated by the difference between the desired control command of FC and the navigation solution should converge to zero. However, there is a risk of sudden change or divergence of control errors when the FC control feedback loop preset for the normal flight encounters interferences such as strong winds or navigation sensor abnormalities. In this paper, we propose the method with a deep neural network model that predicts the control error in the normal flight so that the abnormal flight state can be detected. The performance of proposed method was evaluated using the real-world flight data. The results showed that the method effectively detects anomalies in various situation.
Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l1-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.
우리나라가 위성통신 시스템을 도입함에 있어 고려해야할 것중의 하나는 있을 수도 있는 방해전파(jamming)의 영향이다. 따라서 본 논문은 현재 세계적으로 이용되고 있는 Mary PSK(MPSK)신호를 채택하고 비선형 중계기로 하드리미터(Hard limiter)을 포함하는 소프트 리미터 (Soft limiter)를 도입하여 업링크(Uplink)상에 본 재명 (Tone Jamming)과 가우스 잡음이 존재하고 다운링크 상에는 가우스 잡음만이 존재하는 환경하에서 비선형 위성중계기를 거쳐 수신되는 MPSK신호의 오육식을 유도하였다 유도된 오율식으로부터 업링크반송파 대 접은전력과 업링크반송파 내 Tone jamming파의 전련비 다운링크반송과 잡음전력비 및 정규적 리미팅 레벨을 파라메터영향을 검토하였다 검토결과 업링크 반송파네 잡음 전력비를 증가시키거나 리미팅레벨을 감소시키므로서 BPSK와 QPSK시스템의 오율특성에 대한 재명의 영향이 감소함을 할 수 있었고 재명이 존재할 때에는 리미팅 레벨의 영향이 거의 없음을 알 수 있었다. 또한 리미팅 레벨이 0인 하드리미터의 경우에 오율특성이 가장 양호함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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