Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제5권2호
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pp.137-147
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2001
Nonconvex Quadratic Optimization Problems (QOP) are solved approximately by SDP (semidefinite programming) relaxation and SOCP (second order cone programmming) relaxation. Nonconvex QOPs with special structures can be solved exactly by SDP and SOCP. We propose a method to formulate general nonconvex QOPs into the special form of the QOP, which can provide a way to find more accurate solutions. Numerical results are shown to illustrate advantages of the proposed method.
Multi-User Multiple-Input Multiple-Output (MU-MIMO) is the core technology for improving the channel capacity compared to Single-User MIMO (SU-MIMO) by using multiuser gain and spatial diversity. Key problem for the MU-MIMO is the user selection which is the grouping the users optimally. To solve this problem, we adopt Extreme Value Theory (EVT) at the beginning of the proposed algorithm, which defines a primary user set instead of a single user that has maximum channel power according to a predetermined threshold. Each user in the primary set is then paired with all of the users in the system to define user groups. By comparing these user groups, the group that produces a maximum sum rate can be determined. Through computer simulations, we have found that the proposed method outperforms the conventional technique yielding a sum rate that is 0.81 bps/Hz higher when the transmit signal to noise ratio (SNR) is 30 dB and the total number of users is 100.
Block diagonalization (BD) has been proposed as a simple and effective technique in multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) broadcast channels. However, when channel state information (CSI) knowledge is limited at the transmitter, the performance of the BD may be degraded because inter-user interference cannot be completely eliminated. In this paper, we propose an efficient CSI quantization technique for BD precoded systems with limited feedback where users supported by a base station are selected by dynamic scheduling. First, we express the received signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) when multiple data streams are transmitted to the user, and derive a lower bound expression of the expected received SINR at each user. Then, based on this measure, each user determines its quantized CSI feedback information which maximizes the derived expected SINR, which comprises both the channel direction and the amplitude information. From simulations, we confirm that the proposed SINR-based channel quantization scheme achieves a significant sum rate gain over the conventional method in practical MU-MIMO systems.
본 연구에서는 불확실 단일 입력 시스템의 경우에 대하여 Utkin 정리의 증명을 제시한다. 소위 두가지의 대각화 방법(Diagonalization Method)이라 불리는 Utkin 정리의 두 변환 방법에 대한 불변 정리를 비교적으로 분명히 증명한다. 슬라이딩모드의 수식 즉 슬라이딩 면은 두가지 대각화 변환에 대하여 변화 없고 두 인가된 제어입력은 같은 이득을 갖는다. 두가지 대각화 방법에 의하여 같은 결과를 얻는다. 설계 예와 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 결과의 효용성을 입증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2166-2180
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2016
We investigate the opposite of artificial noise (AN)-assisted communication in multiple-input-multiple-output (MIMO) wiretap channels for the multiuser case by taking the side of the eavesdropper. We first define a framework for an AN-assisted multiuser multiple-input-multiple-output (MU-MIMO) system, for which eavesdropping methods are proposed with and without knowledge of legitimate users' channel state information (CSI). The proposed method without CSI is based on a modified joint approximate diagonalization of eigen-matrices algorithm, which eliminates permutation indetermination and phase ambiguity, as well as the minimum description length algorithm, which blindly estimates the number of secret data sources. Simulation results show that both proposed methods can intercept information effectively. In addition, the proposed method without legitimate users' CSI performs well in terms of robustness and computational complexity.
This paper presents decentralized discrete-time system which is optimized by hierarchical control for process automation via the extended interaction balance method. This proposed method can control general matrix which input matrix is not block diagonalization. Also, this paper shows convergence condition of proposed method.
국부 선형 임베딩(Locally Linear Embedding, LLE) [1]는 다양체 학습(manifold learning) 알고리즘 중 하나로 고차원 공간에 있는 데이터들 사이의 내적 값을 기반으로 임베딩하는 방법이다. LLE를 이용하여 임베딩 한 결과는 독특한 성질이 있는데, 고차원 공간 상에서 같은 평면에 있는 데이터들은 내적 값이 크기 때문에 저차원 공간에서도 가깝게 위치하도록 임베딩 되는 반면 수직으로 위치한 평면에있는 데이터들은 내적 값이 0이 되기 때문에 서로 떨어진 위치에 임베딩된다. 한편, 한 사람의 얼굴에 다양한 각도에서 조명을 비추면서 촬영한 이미지들은 저차원의 선형 부분공간을 구성한다는 사실이 잘 알려져 있다 [2]. 이에 본 논문에서는 다른 평면에 위치하는 데이터들을 자연스럽게 분류하여 임베딩하는 LLE 알고리즘을 얼굴 이미지에 사용하여 효과적으로 얼굴 인식 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 LLE에 연립 대각화(Simultaneous Diagonalization, SD)를 적용한 방법으로, S연립 대각화를 적용하면 데이터들이 형성하는 평면이 수직이 되도록 바꿀 수 있기 때문에 LLE의 성질을 극대화 할 수 있다. 실험 결과, 연립 대각화를 적용하고 LLE를 적용하면 서로 다른 사람의 얼굴 이미지들이 겹치지 않고 뚜렷하게 구분되는 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 양시등급 항공기 동력학에서 빠른 종속시스템의 극점들을 그대로 둔 채 느린 종속시스템의 극점만을 재배치함으로써 페루프의 근사치 해를 획득하는 방법이 제안되었다. 행렬대각화를 통하여 얻어지는 이러한 근사치 해는 수정된 것과 수정되지 않은 것 두 종류로 구분된다. 이들의 차이는 전자의 경우 오차가 $O({\varepsilon})$이며 후자의 경우는 오차가 $O({\varepsilon}^2)$이다. 두 가지 해는 모두 감소해이지만 충분한 견실성을 보여준다. 제안된 기법의 우수성은 항공기 종방향 운동 모델의 시뮬레이션을 통하여 확인되었다.
A direct solver for the Legendre tau approximation for the two-dimensional Poisson problem is proposed. Using the factorization of symmetric eigenvalue problem, the algorithm overcomes the weak points of the Schur decomposition and the conventional diagonalization techniques for the Legendre tau approximation. The convergence of the method is proved and numerical results are presented.
본 논문에서는 802.11n WLAN 시스템에서 우수한 오류성능을 유지하고 시스템 용량을 개선하기 위해 순환 지연 다이버시티와 블록 대각화 프리코딩 기법을 적용한 다중 사용자 MIMO OFDM 시스템을 제안하였다. 순환 지연 다이버시티(CDD : Cyclic Delay Diversity) 기법은 주파수 다이버시티를 이용하여 OFDM 시스템의 성능을 향상시키는 기법이다. 또한 블록 대각화 프리코딩 기법은 다중 사용자 MIMO 채널 환경에서 만들어진 여러 거지 프리코딩 기법 중 하나로 특이값 분해를 이용하여 zero-forcing을 하는 간단한 방법으로 구성되어 있다. 모의실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 프리코딩을 사용하지 않는 CDD MIMO-OFDM 시스템에 비하여 높은 시스템 용량 성능을 보임을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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