In this paper, we investigate the impact of channel estimation error on the D2D power control algorithm. In the previous work, D2D power control algorithm has been proposed under the assumption that the channel between the transmitter and the corresponding receiver is perfectly estimated. In reality, the channel estimation error is more often the case. The first question is that the power control algorithm designed for perfect channel estimation is still valid under the channel estimation error environment ? The second question is, if it is not valid, what could be the possible remedy for the channel estimation error ? In this paper, to answer the first question, we investigate the impact of the channel estimation error on the power control algorithm. We first review the D2D power control algorithm designed for perfect channel estimation. Then, we model the channel estimation error. Finally, we summarize the main results observed from the analysis of the simulation.
The low power motion estimation for MPEG-4 is a soft-core for hardwired motion estimation block in MPEG-4. This motion estimation is modified by 10 difference mode. So, this motion estimation decrease a power consumption compare conventional step search. This modified 4SS Low power Motion Estimation has been tested and verified to be valid for implementation of FPGA. The average PSNR between the original image and the motion-compensated image is 28.25dB. And Power consumption is 26mW.
본 논문에서는 저전력 멀티미디어 통신을 위한 새로운 전력 의식 움직임 추정 기법을 제안한다. 동영상 압축 기법에서 가장 많은 전력을 소모하는 것은 움직임 추정 기법인데, 일반적으로 성능이 우수한 기법일수록 전력 소모도 높다. 제안하는 움직임 추정 기법에서는 서로 다른 전력 소모와 성능을 가지는 여러 개의 움직임 추정 기법 중에서 연산량과 전력 소모의 절충을 고려하여 최적의 움직임 추정 기법을 실행 중에 적응적으로 선택한다. 제안하는 움직임 추정 기법은 현재 사용되는 대부분의 움직임 추정 기법에 쉽게 적용될 수 있으며, 추가되는 연산량이나 하드웨어 부담도 거의 없다. 모의 실험 결과에 따르면 제안하는 움직임 추정 기법은 기존의 움직임 추정 기법에 비교하였을 때 동일한 성능에서 전력 소모를 1/15.7~1/5.6으로 줄일 수 있었다.
This study was carried out in order to establish the estimation equation for school power consumption using regression analysis based on collected power consumption for two years of weather data and schools are located in Central Changwon and Masan district in Changwon city. (1) The power consumption estimation equation for Heating and cooling is calculated using power consumption per unit volume, the difference between actual power consumption and results of estimation equations is 4.1%. (2) The power consumption estimation equation for heating load is showed 2.6% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% difference compared to that in Masan district. Therefore, the power consumption prediction for each school using the power consumption estimation equation is possible. (3) The power consumption estimation equation for cooling load is showed 8.0% difference compared to actual power consumption in Central Changwon and is expressed 2.9% compared to that in Masan district. As the power consumption estimation equation for cooling load is expressed difference compared to heating load, it needs to investigate influence for cooling load.
This paper deals with optimal power allocation for channel estimation of orthogonal frequency-division multiplexing uplinks in time-varying channels. In the existing literature, the estimation of time-varying channel response in an uplink environment can be accomplished by estimating the corresponding channel parameters. Accordingly, the optimal power allocation studied in the literature has been in terms of minimizing the mean square error of the channel estimation. However, the final goal for channel estimation is to enable the application of coherent detection, which usually means high spectral efficiency. Therefore, it is more meaningful to optimize the power allocation in terms of capacity. In this paper, we investigate capacity with imperfect channel estimation. By exploiting the derived capacity expression, an optimal power allocation strategy is developed. With this developed power allocation strategy, improved performance can be observed, as demonstrated by the numerical results.
Kim, Tsutomu ura;Shibahara, Shin-ichi;Yoshinori Takeuchi;Masaharu Imai;Akira Kitajima;Michiaki Muraoka
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.387-390
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2000
This paper proposes an efficient and accurate power estimation method for Application Specific Instruction set Processors (ASIPs). Proposed method takes advantage of the data types of variables in application program to be executed on the ASIP. According to the experimental results, the efficiency of proposed method was more than 1000 times as high as that of conventional RTL based power estimation method, and the estimation error was within 10% compared to a conventional gate-level accurate power estimation method
Electrical power system has very complexity problem that it is plan measurement system to achieve Harmonic State Estimation (HSE). This complexity problem depends on discord of necessary accuracy, certainty of noise that exist in data communication damage and converter, adaptability of network modification and minimum of expense size of system, estimated monitering. Also, quantity of available measurement equipment for harmonic measurement has been limited. Therefore, systematic method that choose measurement location for harmonic state estimation. This paper is that see proposed HSE that use Observability Analysis(OA) for harmonic state estimation of electrical power system. OA depends on measurement number, measurement location and measurement form here, it is analysis method that depend on network form and admittance of the system. OA used achieve harmonic state estimation that it is Applied to New Zealand electrical power system to prove validity of HSE algorithm that propose. This study result about harmonic state estimation of electrical power system displayed very economical and effective method by OA.
An online estimation method for wireless power transfer (WPT) systems is presented without using any measurement of the secondary side or the load. This parameter estimation method can be applied with a controlling strategy that removes both the receiving terminal controller and the wireless communication. This improves the reliability of the system while reducing its costs and size. In a wireless power transfer system with an LCCL impedance matching circuit under a rectifier load, the actual load value, voltage/current and mutual inductance can be reflected through reflected impedance measuring at the primary side. The proposed method can calculate the phase angle tangent value of the secondary loop circuit impedance via the reflected impedance, which is unrelated to the mutual inductance. Then the load value can be determined based on the relationships between the load value and the secondary loop impedance. After that, the mutual inductance and transfer efficiency can be computed. According to the primary side voltage and current, the load voltage and current can also be detected in real-time. Experiments have verified that high estimation accuracy can be achieved with the proposed method. A single-controller based on the proposed parameter estimation method is established to achieve constant current control over a WPT system.
Sound power is one of the most significant factors to predict and assess noise from sound source. However, many researchers developed indirect methods to calculate the sound power with noise level because it is impossible to measure sound power directly while a train is running. In this paper, we proposes a method to estimate separately each sound power for rolling noise and propulsive noise with the noise emitted from rolling stocks and verifies the validity of the estimation method using other sound power estimation formula.
In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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