The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.11A
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pp.1154-1163
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2007
For orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), cyclic prefix (CP) should be longer than the length of channel impulse response. In order to prevent a loss of bandwidth efficiency due to the use of a CP, residual intersymbol interference cancellation (RISIC) method has recently been developed. In this paper, we first apply the RISIC algorithm to the space-time block coded (STBC) OFDM and the space-frequency block coded (SFBC) OFDM with insufficient CP. It is shown that in the STBC OFDM, tail cancellation as well as cyclic restoration of the RISIC should be repeated. Second, we propose iterative channel estimation method for the RISIC in the STBC OFDM system with insufficient CP. Based on the expectation-maximization (EM) algorithm, the proposed estimation method exploits the extrinsic probabilities of the channel decoder iteratively. The performance of the proposed method is evaluated by computer simulation in a multipath fading environment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.3
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pp.17-23
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2019
IaaS is well known as a very cost effective computing service which enables required infrastructures to be rented on demand without ownership of real hardwares. It is very suitable for price sensitive services due to pay-per-use style. Operators of such services would want to adjust utilization policy quickly by estimating costs for cloud infrastructures as soon as possible. However, swift response is not possible due to that cloud service providers provide a dozen or so hours delayed billing information. Our work proposes a realtime IaaS cost estimation model based on usages monitored by virtual machine instance. We operate PC laboratory service on a public cloud during full semester to validate our suggested model. From that experiment, an averaged disparity between estimation and actual cost is less than 5.2%.
In this paper. we propose an effective mask estimation scheme for missing-feature reconstruction in order to achieve robust speech recognition under unknown noise environments. In the previous work. colored noise is used for training the mask classifer, which is generated from the entire frequency Partitioned signals. However it gives a limited performance under the restricted number of training database. To reflect the spectral events of more various background noise and improve the performance simultaneously. a new Bayesian classifier for mask estimation is proposed, which works independent of other frequency bands. In the proposed method, we employ the colored noise which is obtained by combining colored noises generated from each frequency band in order to reflect more various noise environments and mitigate the 'sparse' database problem. Combined with the cluster-based missing-feature reconstruction. the performance of the proposed method is evaluated on a task of noisy speech recognition. The results show that the proposed method has improved performance compared to the Previous method under white noise. car noise and background music conditions.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.12
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pp.10-21
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2015
Cellular Network assisted device-to-device (D2D) communication has been growing to reduce the overload of eNodeB and mitigate the frequency shortage. However, by sharing the uplink frequency resource with the cellular network, the interference between cellular and D2D is increased. In this paper, we propose the advanced receiver based on soft decision to reduce the interference between cellular and D2D. The proposed receiver can suppress and cancel the interference by calculating the unbiased estimation value of interference signal using minimum mean square error (MMSE) or interference rejection combing (IRC) receiver. The interference signal is updated using soft information expressed by log-likelihood ratio (LLR). We perform a system level simulation based on the 20-MHz bandwidth of the 3GPP LTE-A system. Simulation results show that the proposed receiver can improve SINR, throughput and spectral efficiency compared to conventional receivers.
In this paper we propose a new subspace tracking algorithm based on the PASTd (Projection Approximation Subspace Tracking with deflation). The algorithm is obtained via introducing the variable forgetting factor which adapts itself to the time-varying subspace environments. The tracking capability of the proposed algorithm is demonstrated by computer simulations in an abruptly changing DOA scenario. The estimation results of the variable forgetting factor PASTd(VFF-PASTd) outperform those of the PASTd in the nonstationary case as well as in the stationary case.
The emerging smart utility networks (SUN) provide two-way communications between smart meters and smart appliances for purpose of low power usage, low cost, and high reliability. This paper deals with a bandwidth-efficient communication method based on the hidden pilot-aided scheme using a precoder in downlink SUN suitable for high-rate multimedia applications. With the aid of the design of a precoder and a superimposed hidden pilot, it is possible to estimate the channel without loss of bandwidth. In the channel estimation procedure, the inevitable data interference, which degrades the performance of channel estimation, can be reduced by the precoder design with an iterative scheme. Computer simulations show that the proposed scheme outperforms the conventional method in terms of achievable data rate, especially when a large number of subcarriers are employed.
The odds ratio is used for assessing the disease-exposure association, because epidemiological data for case-control of cohort studies are often summarized into 2 ${\times}$ 2 tables. In this paper we define the odds ratio function(ORF) that extends odds ratio used on discrete survival event data to continuous survival time data and propose estimation procedures with censored data. The first one is a nonparametric estimator based on the Nelson-Aalen estimator of comulative hazard function, and the others are obtained using the concept of empirical odds ratio. Asymptotic properties such as consistency and weak convergence results are also provided. The ORF provides a simple interpretation and is comparable to survival function or comulative hazard function in comparing two groups. The mean square errors are investigated via Monte Carlo simulation. The result are finally illustrated using the Melanoma data.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.16
no.5
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pp.45-52
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2002
This paper presents fault detection scheme of Brushless DC(BLDC) motor drive system by estimating BLDC motor resistance using motor input and output data which is transmitted from data acquisition board to host computer over serial communication channel. Since communication time delay has a serious effect on performance, we use periodic and fixed communication protocol. Hence, the delay time is priory known. Simplified BLDC motor model and recursive least square algorithm is used for estimating motor resistance. By experiment result, we confirm the proposed scheme.
The paper proposes a human-following behavior of mobile robot and an intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. An ISpace is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to track a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to track the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and trackinging of the walking human with the mobile robot are presented.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.4
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pp.314-320
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2012
This paper proposes a new robust motion deblurring filter using the inertial sensor measurements for strapdown image IR applications. With taking the PSF measurement error into account, the motion blurred image is modeled by the linear uncertain state space equation with the noise corrupted measurement matrix and the stochastic parameter uncertainty. This motivates us to solve the motion deblurring problem based on the recently developed robust least squares estimation theory. In order to suppress the ringing effect on the deblurred image, the robust least squares estimator is slightly modified by adoping the ridge-regression concept. Through the computer simulations using the actual IR scenes, it is demonstrated that the proposed algorithm shows superior and reliable motion deblurring performance even in the presence of time-varying motion artifact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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