최신의 다목적 전투기에 필수적으로 장착되고 있는 능동 위상 배열 레이더(AESA radar, Active Electronically Scanned Array radar)는 스캔 손실(scan loss)로 인해 빔 조향각별 탐지 거리가 불균일하게 나타난다. 빔 조향각별 드웰 시간(dwell time)을 가변함으로써 스캔 손실을 보상할 수 있는 방식이 제시되어 왔으나, 한정된 자원 속에 탐색, 추적, 미사일 유도 등의 다기능을 수행해야 하는 전투기 사격 통제 레이더에서 이러한 방식의 효용성은 종합적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 논문에서는 먼저 빔 조향각별 드웰 시간을 가변함으로써, 능동 위상 배열 레이더의 전 탐색 영역에서 균일한 탐색 성능을 도출하였다. 다음으로 고정된 프레임 시간(frame time) 안에 빔 조향각별 드웰 시간을 가변하지 않을 경우의 탐색 부하를 50 %로 가정하면, 균일한 탐색 성능을 위해서는 약 100 %의 시간 자원을 탐색 업무에 할당함으로써, 다기능을 수행해야 하는 전투기 사격 통제 레이더의 요구사항을 만족하지 못함을 나타내었다. 다른 한편으로 균일한 탐색 성능과 50 %의 탐색 부하를 나타내기 위해 프레임 시간을 증가할 경우, 탐색 성능이 기존 대비 86.7 % 저하됨을 보여주었다. 이러한 분석을 바탕으로 프레임 시간, 탐색 부하, 탐색 성능을 종합적으로 고려한 전 탐색 영역 균일한 성능을 갖는 항공기 탑재 능동 위상 배열 레이더의 효과적인 빔 운용 방안을 제시하였다.
본 논문은 에너지 검출기에 시간 지연 장치를 채택하여 복수번의 확인 과정을 갖는 향상된 스펙트럼 검출기에서 센싱 시간에 따른 성능의 영향을 알아본다. SNR은 1dB, 그리고 오보 확률은 0.1로 고정하고 3, 60, 100km/h의 다양한 이동 속도를 고려한 스즈키 채널 하에서 시뮬레이션을 통해 센싱 성능을 고찰하고 이를 기존의 에너지 검출기의 경우와 비교한다.
본 논문에서는 음성 패킷을 전송하기 위해 새로 제시되어 표준화된 AAL2의 성능을 이산 시간 시뮬레이션 모형(discrete-time simulation model)을 통해 분석하였다. 시뮬레이션의 입력 파라메터로는 AAL2 PDU를 만들기 위한 패킷 필 지연 시간(packet fill delay), 여러 AAL2 PDU로부터 ATM 셀을 만들기 위한 셀 생성 지연(guard time), 음성 트래픽의 특성을 정의하는 버스트 정도(burstness), 그리고 사용자 수(number of channels)로 하였으며 이 값의 변화에 따른 음성 패킷의 양종단 지연 시간 변이(end-to-end delay variation)을 계산하여 각각의 파라미터가 음성 패킷의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
In this paper, a serially concatenated space-time code (SCSTC) with bandwidth efficiency and high data rate is studied. The suggested SCSTC is composed of space-time code, the convolutional code and Interleaver. The SCSTC has a very high BER performance than the conventional space-time code. The BER performance of the suggested SCSTC can be proven by using computer simulation through the iterative decoding method. The first decoder uses Symbol-MAP algorithm and the second decoder uses Bit-MAP algorithm for decoding tile information bits. The simulation results show the performance of the suggested SCSTC is better than the conventional Space-Time Code.
Transmit diversity using STBC(Space Time Block Code) provides the same diversity gain as MRRC(Maximal Ratio Receiver Combining), when the fading channel is constant across two consecutive symbols. But, when the channel condition is changed for the two consecutive symbols, the transmit diversity using STBC does not offer good performance due to the large doppler shift. In this paper, we have proposed a interference cancellation scheme for performance enhancement in transmit diversity using STBC over time selective fading channel. Simulation results for various doppler shift rates are presented for the transmit diversity using the proposed scheme.
Hochwald et al. introduced unitary space-time codes for quasi-static Rayleigh fading channels which allows for noncoherent decoding when the channel response is not known at the receiver. However, when reliable information on the channel response is available, coherent decoding is preferable for improved performance. Here, we study the relationship between the performance criteria on the diversity and coding advantages provided by unitary space-time codes with noncoherent and coherent decoding. We show that when a unitary space-time code achieves full spatial diversity with noncoherent decoding, full spatial diversity is also guaranteed with coherent decoding.
This paper presents a new approach to design a robust tracking controller for linear time-invariant systems with uncertain time-delay. By introducing the model following control (MFC) structure which consists of two loops in nature, we show that the controller is capable of having a predictive control action and effectively tracking the reference output with a desired transient response as well. Three design techniques to achieve good tracking performance are suggested. It is also analytically shown that the tracking performance of the proposed scheme is more robust than that of typical single-loop feedback structure. An illustrative example is given to compare the tracking performances of the proposed methods with a single loop method.
In this paper, downlink capacity of time duplex division (TDD) based cellular wireless networks utilizing fixed hopping stations is investigated. In the network, a number of fixed subscriber stations act as hopping transmission stations between base stations and far away subscribers, forming a cellular and ad hoc mobile network model. At the radio layer, TDD code division multiple access (CDMA) is selected as the radio interface due to high efficiency of frequency usage. In order to improve the system performance in terms of downlink capacity, we propose different time slot allocation schemes with the usage of fixed hopping stations, which can be selected by either random or distanced dependent schemes. Performance results obtained by computer simulation demonstrate the effectiveness of the proposed network to improve downlink system capacity.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권2호
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pp.61-66
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2004
This paper presents a way to maximize transmission efficiency and reception ability through transmission diversity technology, which can be adapted to wireless multimedia Wireless LAN system. The presented method is a comparative analysis between a case where parameter a for time average is 0.3.1 with consideration of channel presumption with two types of rms delayed spread, which is 50nsec. 150nsec, for the performance analysis of STTC (Space-Time Trellis Code) adopting time-space ciphering method appropriate for MIMO channel, and performance in the case where presumed channel value from long training column section is applied to according frame in a single frame. The result showed that BER brought SNR improvement of l.0dB in $10^{-3}$ when a was 0.3 than adopting only the long training column, and showed increase of general performance improvement for the sake of time average rather than the case without.
Data imputation is a crucial issue in data analysis because quality data are highly correlated with the performance of AI models. Particularly, it is difficult to collect quality time-series data for uncertain situations (for example, electricity blackout, delays for network conditions). Thus, it is necessary to research effective methods of time-series data imputation. Many studies on time-series data imputation can be divided into 5 parts, including statistical based, matrix-based, regression-based, deep learning (RNN and GAN) based methodologies. This study reviews and organizes these methodologies. Recently, deep learning-based imputation methods are developed and show excellent performance. However, it is associated to some computational problems that make it difficult to use in real-time system. Thus, the direction of future work is to develop low computational but high-performance imputation methods for application in the real field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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