KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.237-253
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2019
For massive multiple-input multiple-output (MIMO) circumstances with time division duplex (TDD) protocol, pilot contamination becomes one of main system performance bottlenecks. This paper proposes an uplink pilot sequence assignment to alleviate this problem for spatially correlated massive MIMO circumstances. Firstly, a single-cell TDD massive MIMO model with multiple terminals in the cell is established. Then a spatial correlation between two channel response vectors is established by the large-scale fading variables and the angle of arrival (AOA) span with an infinite number of base station (BS) antennas. With this spatially correlated channel model, the expression for the achievable system capacity is derived. To optimize the achievable system capacity, a problem regarding uplink pilot assignment is proposed. In view of the exponential complexity of the exhaustive search approach, a pilot assignment algorithm corresponding to the distinct channel AOA intervals is proposed to approach the optimization solution. In addition, simulation results prove that the main pilot assignment algorithm in this paper can obtain a noticeable performance gain with limited BS antennas.
본 논문에서는 상향링크 Massive multiple-input multiple-output 시스템 상황에서의 파일럿 할당 알고리즘을 소개한다. 기존에 제안된 파일럿 할당 알고리즘은 최적 알고리즘에 비해 성능 열화가 크기 때문에, 본 논문에서는 Pre-determined Interference 기법과 Pre-determined Desired-term 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 최적 알고리즘에 비해 복잡도가 낮음과 동시에 성능 열화가 작다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 성능을 확인한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4214-4230
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2020
This paper introduces a pilot allocation scheme for massive MIMO systems based on deep convolutional neural network (CNN) learning. This work is an extension of a prior work on the basic deep learning framework of the pilot assignment problem, the application of which to a high-user density nature is difficult owing to the factorial increase in both input features and output layers. To solve this problem, by adopting the advantages of CNN in learning image data, we design input features that represent users' locations in all the cells as image data with a two-dimensional fixed-size matrix. Furthermore, using a sorting mechanism for applying proper rule, we construct output layers with a linear space complexity according to the number of users. We also develop a theoretical framework for the network capacity model of the massive MIMO systems and apply it to the training process. Finally, we implement the proposed deep CNN-based pilot assignment scheme using a commercial vanilla CNN, which takes into account shift invariant characteristics. Through extensive simulation, we demonstrate that the proposed work realizes about a 98% theoretical upper-bound performance and an elapsed time of 0.842 ms with low complexity in the case of a high-user-density condition.
NC-OFDM(Non-Contiguous Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반의 무선 통신 시스템은 많은 부반송파의 수로 인해 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 갖는다. Comb type pilot은 시변 채널 추정에 있어서 block type pilot보다 낮은 계산 복잡도를 가지며 더 효율적이다. 그러나 CAZAC(Constant Amplitude Zero Auto-Correlation) 행렬 변환이 뛰어난 PAPR 저감 효과를 보임에도 불구하고, comb type pilot이 데이터 심볼에 삽입되게 되면 PAPR이 다시 증가하는 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 comb type pilot 배치로 인해 증가된 PAPR을 개선하기 위해 추가적으로 새로운 방식의 SLM(Selective Mapping)을 적용하였다. 또한, 본 논문에서 사용된 새로운 방식의 SLM 기법은 일반적인 SLM 기법과 달리, SLM의 선택 정보를 전송하기 위한 추가적인 대역폭을 사용하지 않음으로써 대역 효율을 높인다. 따라서, 본 논문에서 제안된 시스템은 제한된 주파수 대역을 이용하여 고효율의 데이터 전송을 얻을 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2797-2820
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2015
In order to accommodate huge number of antennas in a limited antenna size, a large scale antenna array is expected to have a three dimensional (3D) array structure. By using the Active Antenna Systems (AAS), the weights of the antenna elements arranged vertically could be configured adaptively. Then, a degree of freedom (DOF) in the vertical plane is provided for system design. So the three-dimension MIMO (3D MIMO) could be realized to solve the actual implementation problem of the massive MIMO. However, in 3D massive MIMO systems, the pilot contamination problem studied in 2D massive MIMO systems and the inter-cell interference as well as inter-vertical sector interference in 3D MIMO systems with vertical sectorization exist simultaneously, when the number of antenna is not large enough. This paper investigates the interference management towards the above challenges in 3D massive MIMO systems. Here, vertical sectorization based on vertical beamforming is included in the concerned systems. Firstly, a cooperative joint vertical beams adjustment and pilot assignment scheme is developed to improve the channel estimation precision of the uplink with pilots being reused across the vertical sectors. Secondly, a downlink interference coordination scheme by jointly controlling weight vectors and power of vertical beams is proposed, where the estimated channel state information is used in the optimization modelling, and the performance loss induced by pilot contamination could be compensated in some degree. Simulation results show that the proposed joint optimization algorithm with controllable vertical beams' weight vectors outperforms the method combining downtilts adjustment and power allocation.
SC-FDMA(Single Carrier-Frequency Division Multiple Access) 통신 시스템에서 채널 추정을 위한 파일럿은 CAZAC 시퀀스를 이용하여 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 높은 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 낮추는 방식을 사용한다. 그런데, 채널 추정을 위한 파일럿이 블록 타입으로 전송되므로, 수신단에서 파일럿 블록 사이의 여러 OFDM 심볼들은 시간 영역에서의 보간법을 시용하여 채널 추정하여야 하므로 매우 복잡하고 처리 시간이 길어질 수 있다. 또한 심한 fast fading 채널에서는 이러한 문제점이 더욱 커진다. 한편, 효과적인 고속 채널 추정을 위하여 OFDM 심벌 단위로, 주파수 영역에서 보간법을 수행하는 comb 타입의 파일럿을 사용하게 되면 OFDM 신호의 PAPR이 다시 높아지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 PAPR 감소와 효과적 채널 추정이 가능한 comb 타입의 파일럿을 배치 방법을 연구하였다. 이를 위하여 CAZAC 행렬 변환된 OFDM 신호에 comb 타입의 파일럿을 배치하고, 추가로 SLM 기법을 사용하였다. 그러나 기본적인 SLM(Selected Mapping) 기법은 위상 회전에 관한 부가 정보 전송이 필요하기 때문에 대역폭의 손실을 가져온다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 파일럿은 SLM 위상 시퀀스와 곱해지지 않으며, SLM 위상 회전 시퀀스에 따라 서로 다른 파일럿을 신호에 삽입하여, 부가 정보를 사용하지 않고 대역폭의 손실이 없는 개선형 SLM 기법을 연구하였다. 시뮬레이션 결과, 4개의 위상 회전 시퀀스를 갖는 SLM을 사용하였을 때, 파일럿 삽입으로 인해 높아진 신호의 PAPR을 원래 수준과 비슷한 성능으로 감소되는 것을 알 수 있다.
주파수 선택적 페이딩 채널을 위한 선형 채널 추정 방식의 성능은 파일럿의 개수에 비례하므로 채널 추정의 정확도를 높이기 위해서 많은 파일럿을 쓰지 않을 수 없으며 필연적으로 전송 효율성이 낮아지는 단점이 있다. 또한 다중경로 채널의 희소(sparse)한 특성을 활용하지 않고 있다. 본 논문에서는 압축센싱 기법을 이용하여 아주 적은 수의 파일럿으로 희소한 채널을 추정하는 정합추구 기반 알고리듬과 간섭도(coherence)를 최소화하기 위한 파일럿 배치 방법을 제안한다. 또한 모의 실험을 통해 LS (least square) 채널 추정 방식보다 적은 수의 파일럿으로 우수한 채널 추정 성능을 보임을 확인한다.
MTH1821 (UniProtKB/TrEMBL ID O27849) is a 96-residue hypothetical protein from the open reading frame of Methanobacterium thermoautotrophicum H one of the target organisms of structural genomics pilot project. Proteins which contain conserved sequence compared with MTH1821 have not been discovered yet and the functional and structural information for MTH1821 is not available. Here, we present the sequence-specific backbone resonance using multidimensional heteronuc1ear NMR spectroscopy and propose the secondary structure using GetSBY software. The backbone resonances of N, HN, $C_{\alpha}$, $C_{\beta}$, CO and $H_{\alpha}$ which are necessary for a prediction of secondary structure by GetSBY were assigned about 98% (557/568). The secondary structure of MTH1821 confirmed that it is comprised of four strand regions and two helical regions. This report will provide a valuable resource for the calculation solution structure of MTH1821 and for the other hypothetical protein that is targeted for structural-based functional discovery.
본 논문에서는 고속무선통신시스템에서 트래픽 특성과 CPICH(common pilot channel)에서의 수신 신호대 간섭 전력비를 기반으로 유동적으로 채널을 할당하는 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 알고리즘에서 사용자에게 할당되는 채널수는 CPICH에서 측정된 신호대간섭 전력비 값에 매겨진 등급에 따라 다른 수의 채널이 사용자에게 할당되며, 이때 남는 가용 채널을 두 번째 등급을 가지는 사용자에게 할당하는 방식이다. 따라서 기존 알고리즘과 유사하게 시스템의 전송 수율을 유지하면서 보다 많은 사용자에게 서비스를 제공하여 공평성을 향상시키는 기법이다. 실험에서 MAX C/I 알고리즘에 비해 전송률은 조금 낮지만 채널의 효율적 분배인 공평성에서는 높은 성능을 보였으며, 비례공정 알고리즘에 비해 높은 전송 수율을 보였다.
현재 도선과 예선은 선박의 접·이안과 입출항을 지원함으로써 선박, 항만, 인명에 대한 사고 발생을 방지하여 재산상 피해를 최소화하거나 제거하는 기능을 수행한다. 도·예선 시스템은 항만의 기능이 원활하게 이루어지게 하는 필수적인 기능으로 항만의 물동량에 가장 큰 영향을 미치는 시스템이다. 본 연구에서는 도·예선의 운영정보를 활용하여 항만의 운영 효율화, 선박 대기시간 단축, 선박 운영의 최적화, 최적의 도·예선 배정이 가능한 도·예선 정보체계 분석 운영시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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