Dealing with quntization error in a control system properly becomes much more important as many devices are connected through network and controlled. Thus, in this paper, we study a data rate condition on quantizer to achieve practical stability in a discrete time linear time invariant system with state feedback control. First, required data rate is shown to depend on eigenvalue of the closed loop system, the size of the initial state vector, the magnitude of initial quantization error, and control gain in the absence of process noise. It additionally depends on the maximum magnitude of process noise when noise is not zero. Asymptotic analysis shows that a new design method may be needed to reduce the date rate for a networked control in the presence of quantization error and noise.. We provide a simple numerical evaluation of uniform quantizer and logarithmic qunatizer to assess their characteristics of practical stability depending on data rate in the presence of noise.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.25
no.5
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pp.722-730
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2001
The local heat transfer of an axisymmetric submerged air jet impinging on a heated flat plate is investigated experimentally with the variation of mesh-screen solidity. The screen installed in front of the nozzle exit modifies the flow structure and local heat transfer characteristics. The mean velocity and turbulence intensity profiles of streamwise velocity component are measured using a hot-wire anemometry. The temperature distribution on the heated flat surface is measured with thermocouples. The smoke-wire flow visualization technique was employed to understand the near-field flow structure qualitatively for different mesh screens. Large-scale toroidal vortices and high turbulence intensity enhance the heat transfer rate in the stagnation region. For a higher solidity, turbulence intensity become higher which increases the local heat transfer at small nozzle-to-plate spacings such as L/D<6. The local and average Nusselt numbers of impinging jet from the $\sigma$(sub)s=0.83 screen at L/D=2 are about 5.6∼7.5% and 7.1% larger than those for the case of no screen, respectively. For the nozzle-to-plate spacings larger than 6, however, the turbulence intensities for all tested screens approach to an asymptotic curve and the mean velocity along the jet centerline decreases monotonically. As the nozzle-to-plat spacing increases for high solidity screens, the heat transfer rate decreases due to the reduction in turbulence intensity and jet momentum.
Portier Fabrice;Raos Ivana;Silva Adao;Baudais Jean-Yves;Helard Jean-Francois;Gameiro Atilio;Zazo Santiago
Journal of Communications and Networks
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v.7
no.2
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pp.157-170
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2005
The combination of multiple antennas and multi-carrier code division multiple-access (MC-CDMA) is a strong candidate for the downlink of the next generation mobile communications. The study of such systems in scenarios that model real-life trans-missions is an additional step towards an optimized achievement. We consider a realistic MIMO channel with two or four transmit antennas and up to two receive antennas, and channel state information (CSI) mismatches. Depending on the mobile terminal (MT) class, its number of antennas or complexity allowed, different data-rates are proposed with turbo-coding and asymptotic spectral efficiencies from 1 to 4.5 bit/s/Hz, using three algorithms developed within the European IST-MATRICE project. These algorithms can be classified according to the degree of CSI at base-station (BS): i) Transmit space-frequency prefiltering based on constrained zero-forcing algorithm with complete CSI at BS; ii) transmit beamforming based on spatial correlation matrix estimation from partial CSI at BS; iii) orthogonal space-time block coding based on Alamouti scheme without CSI at BS. All presented schemes require a reasonable complexity at MT, and are compatible with a single-antenna receiver. A choice between these algorithms is proposed in order to significantly improve the performance of MC-CDMA and to cover the different environments considered for the next generation cellular systems. For beyond-3G, we propose prefiltering for indoor and pedestrian microcell environments, beamforming for suburban macrocells including high-speed train, and space-time coding for urban conditions with moderate to high speeds.
In the multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) system, orthogonal random beamforming (ORBF) scheme is proposed to serve multiple users simultaneously in order to achieve the multi-user diversity gain. The opportunistic space-division multiple access system (OSDMA-S) scheme performs multiple weighting matrices during the training phase and chooses the best weighting matrix to be used to broadcast data during the transmitting phase. The OSDMA-S scheme works better than the original ORBF by decreasing the inter-user interference during the transmitting phase. To save more time in the training phase, a partly random multiple weighting matrices selection scheme is proposed in this paper. In our proposed scheme, the Base Station does not need to use several unitary matrices to broadcast pilot symbol. Actually, only one broadcasting operation is needed. Each subscriber generates several virtual equivalent channels with a set of pre-saved unitary matrices and the channel status information gained from the broadcasting operation. The signal-to-interference and noise ratio (SINR) of each beam in each virtual equivalent channel is calculated and fed back to the base station for the weighting matrix selection and multi-user scheduling. According to the theoretical analysis, the proposed scheme relatively expands the transmitting phase and reduces the interactive complexity between the Base Station and subscribers. The asymptotic analysis and the simulation results show that the proposed scheme improves the throughput performance of the multi-user MIMO system.
The possibility that an asymptotic coronavirus-19 infected person around the world is not aware of his infection and can spread it to people around him is still a very important issue in that the public is not free from anxiety and fear over the spread of the epidemic. In this paper, the K-means clustering algorithm and deep learning-based crowd aggregation were proposed to determine the possibility of contact with confirmed cases of infectious diseases. As a result of 300 iterations of all input learning images, the PSNR value was 21.51, and the final MAE value for the entire data set was 67.984. This means the average absolute error between observations and the average absolute error of fewer than 4,000 people in each CCTV scene, including the calculation of the distance and infection rate from the confirmed patient and the surrounding persons, the net group of potential patient movements, and the prediction of the infection rate.
The problem of calculating the sample sizes for comparing two independent binomial proportions is studied, when one of two probabilities or both are smaller than 0.05. The use of Whittemore(1981)'s corrected sample size formula for small response probability, which is derived based oB multiple logistic regression, demonstrates much larger sample sizes compared to those by the asymptotic normal method, which is derived for the comparison of response probabilities belonging to the normal range. Therefore, applied statisticians need to be careful in sample size determination with small response probability to ensure intended power during a planning stage of clinical trials. The results of this study describe that the use of the sample size formula in the textbooks might sometimes be risky.
We consider the problem of estimating the parameters of heavy tailed distributions. In general, maximum likelihood estimation(MLE) is the most preferred method of parameter estimation because it has good properties such as asymptotic consistency, normality and efficiency. However, MLE is not always the best solution because MLE is unstable or does not exist in some cases. This paper proposes another parameter estimation method, non-linear least squares(NLS) and compares its performance to MLE. The NLS estimator is achieved by minimizing sum of squared difference between empirical cumulative distribution function(CDF) and a theoretical distribution function. In this article, we compare the NLS method to MLE using simulated data from heavy tailed distributions. The NLS method is shown to perform better than MLE in Burr distribution when the sample size is small; in addition, it performs well in a Frechet distribution.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.53
no.1
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pp.62-68
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2016
A simple calculation tool for added resistance in waves is developed to utilize for initial design or embedded module for navigation support system. In order to select an appropriate calculation method for added resistance in waves, three methods (drift method, integrated pressure method, radiated energy method) based on strip method are applied to Wigley I and KVLCC2. The methods for added resistance in waves give the underestimated results because it is difficult to consider nonlinear effects due to reflected wave. We apply asymptotic (Faltinsen's method) and empirical formula (NMRI's method) to improve the accuracy for short wave length region. In comparison with experimental results, the combination of radiated energy method and short wave correction method of NMRI is the most reasonable. However, a simple sum of results calculated by two methods gives rise to the overestimation of added resistance for short wave length region because added resistance of radiated energy method exits in total reflection region. To overcome this problem, modified radiated energy method is proposed using correction coefficient defined by reflection coefficient of NMRI's method. Finally, added resistance in regular waves is composed of added resistance of modified radiated energy method and that of short wave correction method of NMRI. Estimated added resistance in regular waves is validated by comparison with experimental results of other research groups.
We consider the wild bootstrap Ljung-Box (LB) test for autocorrelation in residuals of fitted multivariate time series models. The asymptotic chi-square distribution under the IID assumption is traditionally used for the LB test; however, size distortion tends to occur in the usage of the LB test, due to the conditional heteroskedasticity of financial time series. In order to overcome such defects, we propose the wild bootstrap LB test for autocorrelation in residuals of fitted vector autoregressive and error correction models. The simulation study and real data analysis are conducted for finite sample performance.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.1
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pp.115-125
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2009
Simultaneous equation models, which are widely used in business and economic areas, generally consist of endogenous variables determined within models and exogenous variables externally determined and in the simultaneous equations model framework there are rank and order conditions for the model identification and the existence of unique solutions. By contrast, their estimating results have less efficiencies and furthermore do not exist, since the most estimating procedures are performed under the assumptions for rank and order conditions. We propose the new statistical test for sufficiency of the rank condition under the order condition, and show the asymptotic properties for the test. The Monte Carlo simulation studies are achieved in order to evaluate its power and to suggest the baseline for satisfying the rank conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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