A new simple spatial scheme for base station with adaptive antenna in Code Division Multiplexing Access (CDMA) systems is presented. In the proposed scheme, by applying the new spatial structure lot the receiver, the system can debate the problem of which the number of users exceeds the number of adaptive antenna elements existing in the conventional spatial scheme. An adaptive algorithm based on the Mean Square Error (MSE) criterion is also derived to update the weight matrix of the proposed scheme. The results of the system capacity enhancement can be achieved by using the proposed approach. Numerical simulations are included fer illustration and verification.
In this paper, we propose an adaptive Beamforming Algorithm, called MC-LMS, for adaptive antenna applied to an MC-CDMA system. New method for updating the weight vector based on the MSE criterion is derived. Computer simulations show that MC-LMS algorithm is capable of rejecting co-channel interference that affects the MC-CDMA system. Thus, the BER performance of the MC-CDMA system is much higher than that of the MC-CDMA system without using adaptive antenna and that of the DS-CDMA system with adaptive antenna in multi-path Rayleigh fading channel.
In this paper, adaptive high-order neural network controller(AHONNC) is adopted to control of an induction servomotor. A algorithm is developed by combining compensation control and high-order neural networks. Moreover, an adaptive bound estimation algorithm was proposed to estimate the bound of approximation error. The weight of the high-order neural network can be online tuned in the sense of the Lyapunov stability theorem; thus, the stability of the closed-loop system can be guaranteed. Simulation results for induction servomotor drive system are shown to confirm the validity of the proposed controller.
최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.
A new intelligent adaptive control scheme was proposed that combines observer disturbance-based adaptive control and fuzzy adaptive control for a composite structure with a mass-adjustable damper. The most important advantage is that the control structures do not need to know the uncertainty limits and the interference effect is eliminated. Three adjustable parameters in LMI are used to control the gain of the 2D fuzzy control. Binary performance indices with weighted matrices are constructed to separately evaluate validation and training performance using the revalidation learning function. Determining the appropriate weight matrix balances control and learning efficiency and prevents large gains in control. It is proved that the stability of the control system can be ensured by a linear matrix theory of equality based on Lyapunov's theory. Simulation results show that the multilevel simulation approach combines accuracy with high computational efficiency. The M-TMD system, by slightly reducing critical joint load amplitudes, can significantly improve the overall response of an uncontrolled structure.
A neural network based adaptive reconfigurable flight controller is presented for a class of discrete-time nonlinear flight systems in the presence of variations of aerodynamic coefficients and control effectiveness decrease caused by control surface damage. The proposed adaptive nonlinear controller is developed making use of the backstepping technique for the angle of attack, sideslip angle, and bank angle command following without two time separation assumption. Feedforward multilayer neural networks are implemented to guarantee reconfigurability for control surface damage as well as robustness to the aerodynamic uncertainties. The main feature of the proposed controller is that the adaptive controller is developed under the assumption that all of the nonlinear functions of the discrete-time flight system are not known accurately, whereas most previous works on flight system applications even in continuous time assume that only the nonlinear functions of fast dynamics are unknown. Neural networks learn through the recursive weight update rules that are derived from the discrete-time version of Lyapunov control theory. The boundness of the error states and neural networks weight estimation errors is also investigated by the discrete-time Lyapunov derivatives analysis. To show the effectiveness of the proposed control law, the approach is i]lustrated by applying to the nonlinear dynamic model of the high performance aircraft.
DS/CDMA방식의 이동통신 시스템에서 다중접속 및 다중경로 페이딩 간섭을 제거하기 위하여 비교적 구조가 간단한 병렬 간섭제거기가 이용된다. 다단계로 구성되는 병렬 간섭제거방식에서 다중접속 간섭의 제거 성능을 향상시키기 위하여 간섭의 정확한 추정이 필수적이다. 본 논문에서는 제거성능의 향상을 위해 NLMS(Normalized Least Mean Square)알고리즘으로 가중치(weight)를 계산하는 적응 제거방식과 시험 검파기로서 HT(Hyperbolic Tangent)검파방식에 NZ(Null Zone)을 이용하는 새로운 검파방식을 제안하고 모의실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 모의실험 결과 제안하는 방식이 비트오율 $2{\times}10^{-2}$에서 기존의 제거기에 비해 사용자수가 약 48%정도 증가하는 개선된 성능을 얻었다.
본 논문에서는 이동 무선 채널에서 배열 안테나의 빔형성 기법을 이용하여 CDMA시스템의 성능을 분석한다. 적응 배열 빔형성 안테나 기술은 배열 안테나 소자에서 수신된 신호의 크기와 위상을 결합하고, 가중치를 이용하여 각 소자에서의 도래방향 신호를 증대시키는 공간 필터의 기능을 제공한다. 모의실험을 통해서, 본 논문에서는 CDMA페이딩 환경에서의 간섭 신호를 줄이기 위하여 배열 안테나의 빔형성 기법를 이용하여 양방향 채널에서의 비트오류율을 비교 분석 하였다. 모의실험 결과 배열 안테나시스템을 사용함으로써 공간 다이버시티 효과를 얻을수 있고, MAI의 간섭이 감소하여 성능이 향상됨을 나타내었다.
Duvall 구조에 기초하여 코히런트(coherent), 인코히런트(incoherent) 간섭을 제거하는 효율적인 적응 빔 형성방법을 제시한다. 하나의 상관벡터를 이용하는 기존방식과 달리, 제안된 방법에서는 여러 개의 상관벡터를 이용하여 가중벡터의 차원을 크게 한다. 가중벡터 차원의 증가로 빔 형성기의 SINR(signal-to-interference plus noise ratio) 성능을 개선할 수 있으며, 더 많은 간섭을 제거 할 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 기존방식에 비해 빠른 수렴특성, 우수한 정상상태(steady-state)에서의 SINR 성능을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4573-4584
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2015
The traditional feature extraction algorithms for recognition of communication signals can hardly realize the balance between computational complexity and signals' interclass gathered degrees. They can hardly achieve high recognition rate at low SNR conditions. To solve this problem, a novel feature extraction algorithm based on Holder coefficient was proposed, which has the advantages of low computational complexity and good interclass gathered degree even at low SNR conditions. In this research, the selection methods of parameters and distribution properties of the extracted features regarding Holder coefficient theory were firstly explored, and then interval gray relation algorithm with improved adaptive weight was adopted to verify the effectiveness of the extracted features. Compared with traditional algorithms, the proposed algorithm can more accurately recognize signals at low SNR conditions. Simulation results show that Holder coefficient based features are stable and have good interclass gathered degree, and interval gray relation classifier with adaptive weight can achieve the recognition rate up to 87% even at the SNR of -5dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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