It is well known that an OFDM receiver is vulnerable to synchronization errors. Despite fine estimations used in the initial acquisition, there are still residual synchronization errors. Though these errors are very small, they severely degrade the bit error rate (BER) performance. In this paper, we propose a residual error elimination scheme for the digital OFDM baseband receiver aiming to improve the overall BER performance. Three improvements on existing schemes are made: a pilot-aided recursive algorithm for joint estimation of the residual carrier frequency and sampling time offsets; a delay-based timing error correction technique, which smoothly adjusts the incoming data stream without resampling disturbance; and a decision-directed channel gain update algorithm based on recursive least-squares criterion, which offers faster convergence and smaller error than the least-mean-squares algorithms. Simulation results show that the proposed scheme works well in the multipath channel, and its performance is close to that of an OFDM system with perfect synchronization parameters.
중앙집중형 데이터베이스는 데이터 관리가 용이하나 통신장애나 사이트 고장시 전체시스템 중지로 인해 신뢰성과 가용성문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 중복데이터베이스가 출현되었다. 그러나 갱신거래가 많이 발생되는 경우에는 중복 데이터에 대해서 갱신이 동일하게 이루어져야 하므로 동기화로 인한 메시지부담과 거래가 지연됨에 따라 동시성이 감소되는 문제가 발생하게 된다 이 논문은 가용성과 신뢰성을 향상시키기 위한 완전 중복 데이터베이스에서 거래들의 병행성의 정도를 높이기 위한 동시성제어 알고리즘을 제안한다. 중복 데이터 베이스에서 시스템 성능을 향상시키기 위해서는 거래가 제출된 사이트에서 마지막 연산까지 수행시키고, 기록 연산들로 구성된 갱신 전용거래를 모든 사이트에서 독립적으로 수행하도록 한다. 각 사이트에서 수행되는 갱신전용거래의 일관성은 모든 사이트에서 갱신그래프를 유지하여 보장한다. 제안하는 동시성 제어 기법은 각 사이트에서 거래들이 동시에 수행할 수 있게 함으로써 거래들의 병행수행정도를 향상시킬 수 있다. 제안하는 동시성 제어 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 결과를 분석하여 기존의 방법보다 보다 더 빠른 응답률과 더 적은 철회율을 가져옴을 성능 평가를 통해 우수성을 보여준다.
The neural networks are a famous model to learn the nonlinear function or nonlinear system. The main point of neural network is that the difference actual output from desired output is used to update weights. Usually, the gradient descent method is used for the learning process. On training process, if learning rate is too large, neural networks hardly guarantee convergence of neural networks. On the other hand, if learning rate is too small, the training spends much time. Therefore, one major problem in use of neural networks are to decrease the teaming time while neural networks are guaranteed convergence. In this paper, we suggest the model of fuzzy logic to neural networks to calibrate learning rate. This method is to tune learning rate dynamically according to error and demonstrates the optimization of training.
EM algorithm has good convergence rate for numerical procedures which converges on very small step. In the case of proportion estimation in a mixed distribution which has very big incomplete data or of update of new data continuously, however, EM algorithm highly depends on a initial value with slow convergence ratio. There have been many studies to improve the convergence rate of EM algorithm in estimating the proportion parameter of a mixed data. Among them, dynamic EM algorithm by Hurray Jorgensen and Titterington algorithm by D. M. Titterington are proven to have better convergence rate than the standard EM algorithm, when a new data is continuously updated. In this paper we suggest dynamic EM algorithm and Titterington algorithm for the estimation of a mixed Poisson distribution and compare them in terms of convergence rate by using a simulation method.
대부분의 분산 웹 시스템은 Domain Name System(DNS)을 이용하여 사용자 요청을 분산한다. DNS 기반 부하분산 시스템은 구성하기 쉬운 장점이 있지만, 주소 캐싱 매커니즘에 의해 서버들 사이의 부하 불균형이 발생한다. 또한, 서버의 상태를 파악하기 위해서 DNS의 수정이 필요하다. 본 논문에서는 DNS의 동적 갱신(dynamic update)과 라운드로빈 방법을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 DNS의 수정 없이 동적인 부하분산을 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버의 부하량에 따라 서버를 DNS 리스트에 동적으로 추가, 삭제한다. 부하가 많은 서버를 DNS 리스트에서 제거함으로써 사용자 응답시간이 빠르다. 동적인 부하분산을 위하여 CPU와 메토리 네트워크 자원의 사용률에 따른 부하분산 알고리즘을 제안한다. GUI 기반의 관리도구를 이용하여 손쉽게 제안하는 시스템을 관리할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 구현한 모듈들이 제안된 시스템의 성능에 많은 영향을 주지 않는다는 것을 보여준다. 또한 기존 라운드로빈 DNS와의 비교실험을 통하여 사용자 응답시간과 파일전송률이 더 빠르다는 것을 보여준다.
대규모 센서 네트워크를 위한 분산 위치 인식 기법은 센서 네트워크의 운용에 있어서 반드시 필요한 기술이다. 센서가 획득한 데이터에 대한 지형적인 위치를 결정함으로써 그 데이터에 대한 가치가 중요해질 수도 그렇지 않을 수도 있기 때문이다. 본 논문에서는 초소형, 저가의 센서가 비교적 많은 수로 분포되어 있고 또한 그 분포 특성이 대부분 균일할 때 기존에 사용되어 오던 삼각법보다는 정확하고 최근에 제안된 MDS를 이용한 기법 보다는 간단하고 효율적인 분산 위치 인식 기법에 대해서 소개한다. 이는 노드의 분포 특성을 이용함으로써 삼각법과 같은 매우 간단한 기법보다는 보다 정확하고 많은 계산을 요구하여 시스템의 실용성에는 적합하지 않은 MDS보다는 보다 간단한 위치인식을 수행한다. 이는 MATLAB을 이용한 PC 실험에서 제안하는 기법의 성능을 검증하고 Crossbow사의 micaZ 모트에 TinyOS-2.x를 이용하여 제안하는 위치인식 기술을 구현함으로써 그 실용성을 입증하였다.
이동 중의 차량에서 멀티 서비스를 지원받고자 하는 수요가 증가함에 따라 통신시스템과 차량산업을 융합하는 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 서비스가 성공적으로 수행되기 위해서는 신뢰성 있는 정보의 전달과 우수한 수신성공률이 보장되어야 한다. 따라서 정확한 채널 값을 추정 할 수 있는 기법이 필요하다. 이 논문은 고속주행 환경에서 동작하는 차량용 통신 규격인 IEEE 802.11p에서 시변 채널추정을 위한 PTAU(Pilot Tone Aided Update) 결정지향 기법을 제안한다. 기존의 기법들은 시간영역에서 오류전파가 발생하므로 높은 서비스의 질을 제공하기 어렵다. 이 논문에서는 이러한 문제점의 보완을 위해 파일럿 부반송파들을 사용하였고, 주파수 대역에서 일정한 순서에 따라 추정한 값들을 업데이트시킴을 제안한다. PTAU기법은 기존의 기법들에 비해 낮은 비트오류율을 가져 고속채널에서의 추적 성능을 향상시킴을 검증하였다.
최근 대부분의 딥러닝 기반 동영상 물체 분할 방법들에서는 외부 메모리에 과거 예측 정보를 저장한 상태에서 알고리즘 수행을 하며, 일반적으로 메모리에 많은 과거 정보를 저장할수록 관심 물체의 다양한 변화에 대한 근거들이 축적되어 좋은 결과를 얻을 수 있다. 하지만 하드웨어의 제한으로 인해 메모리에 모든 정보를 저장할 수 없어 이에 따른 성능 하락이 발생한다. 본 논문에서는 저장되지 않는 정보들을 기존의 메모리에 추가적인 메모리 할당 없이 저장하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 기존 메모리와 새로 저장할 정보들과의 어텐션 점수를 계산한 후에, 각 점수에 따라 해당 메모리에 새 정보를 더한다. 이 방법으로 물체 형체의 변화에 대한 정보가 반영되어 물체 변화에 대한 강인성이 높아져서 분할 성능이 유지됨을 확인할 수 있었다. 또한, 메모리의 누적 매칭 횟수에 따라 적응적으로 업데이트 비율을 결정하여, 업데이트가 많이 되는 샘플들은 과거의 정보를 더 기억하여 신뢰성 있는 정보를 유지할 수 있게 하였다.
In this paper, adaptive channel borrowing approach fuzzy neural networks for load balancing (ACB-FNN) is presented to maximized the number of served calls and the depending on asymmetries traffic load problem. In a wireless network, the call's arrival rate, the call duration and the communication overhead between the base station and the mobile switch center are vague and uncertain. A new load balancing algorithm with cell involved negotiation is also presented in this paper. The ACB-FNN exhibits better learning abilities, optimization abilities, robustness, and fault-tolerant capability thus yielding better performance compared with other algorithms. It aims to efficiently satisfy their diverse quality-of-service (QoS) requirements. The results show that our algorithm has lower blocking rate, lower dropping rate, less update overhead, and shorter channel acquisition delay than previous methods.
The effects of Ge composition variation in $a-Si_{1-x}Ge_x:H$ alloy p-i-n solar cells on the physical properties and current density-voltage characteristics are analyzed by a new simulation modelling based on the update published experimental datas. The simulation modelling includes newly formulated density of gap density spectrum corresponding to Ge composition variation and utilizes the newly derived generation rate formulars which include the reflection coefficients and can apply to multijunction structures as well as single junction structure. The effects in $a-Si_{1-x}Ge_x:H$ single junction are analyzed through the efficiency, fill factor, open circuit voltage, short circuit current density, free carriers, trap carriers, electric field, generation rate and recombination rate. Based on the results analyzed in single junction structure, the applications to multiple junction structures are discussed and the optimal conditions reaching to a high performance are investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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