A multi-stage turbo equalization scheme based on the bit-level combining (BLC) is proposed for multiple-input multiple-output (MIMO) systems with hybrid automatic repeat request (HARQ). In the proposed multi-stage turbo equalization scheme, the minimum mean-square-error equalizer at each iteration calculates the extrinsic log-likelihood ratios for the transmitted bits in a subpacket and the subpackets are sequentially replaced at each iteration according to the HARQ rounds of received subpackets. Therefore, a number of iterations are executed for different subpackets received at several HARQ rounds, and the transmitted bits received at the previous HARQ rounds as well as the current HARQ round can be estimated from the combined information up to the current HARQ round. In addition, the proposed multi-stage turbo equalization scheme has the same computational complexity as the conventional bit-level combining based turbo equalization scheme. Simulation results show that the proposed multi-stage turbo equalization scheme outperforms the conventional BLC based turbo equalization scheme for MIMO systems with HARQ.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.8A
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pp.815-820
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2008
Carrier frequency offset (CFO) is one of the most important problems in an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system, which seriously degrades the performance of the systems due to its time-variant behavior. In this paper, the performance of a pilot-assisted fine CFO estimator in OFDM-based mobile WiMAX systems is analyzed. Analytical closed-form expression of the mean square error (MSE) of the post-FFT based CFO synchronization scheme is reported for time-variant fading channels. Taking into account the frame structure of the IEEE802.16e standard, simulation results are used to verify the theoretical analysis developed in this paper.
Previous shape sensors including bend sensors and optic fiber based sensors are widely used in various applications including goniometer and surgical robots. But theses sensors have large nonlinearity, limited in the range of sensing curvature, and sometimes are expensive. This study suggests a new concept of bend sensor using cable-conduit which consists of the outer sheath and the inner wire. The outer sheath is made of helical coil whose length of the central line changes as the sheath bends. This length change of the central line can be measured with the length change of the inner cable. The modeling and the experimental results show that the output signal of the proposed sensor is linearly related with the bend angle of the sheath with root mean square error of 5.3% of $450^{\circ}$ sensing range. Also the polynomial calibration of the sensor can decrease the root mean square error to 2.1% of the full sensing range.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.301-301
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2016
국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.447-450
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2009
In this paper, binary pulse-antipodal modulation (2PAM) direct-sequence (DS) ultra-wideband (UWB) system is applied to multiple input multiple output (MIMO) system using vertical bell lab layered space-time (V-BLAST) structure to achieve high-data-rate communications over indoor wireless channels. The relationship between antenna dimension and BER performance of 2PAM DS UWB MIMO system is discussed. In the receiver of UWB-MIMO system, various MIMO detection algorithms such as zero-forcing (ZF), ZF-ordered successive interference cancellation (OSIC), minimum-mean-square-error (MMSE), MMSE-OSIC and maximum likelihood (ML) are comparatively studied.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.4
no.2
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pp.112-122
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2012
The damage analysis of coastal structure is very important as it involves many design parameters to be considered for the better and safe design of structure. In the present study experimental data for non-reshaped berm breakwater are collected from Marine Structures Laboratory, Department of Applied Mechanics and Hydraulics, NITK, Surathkal, India. Soft computing techniques like Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference system (ANFIS) models are constructed using experimental data sets to predict the damage level of non-reshaped berm breakwater. The experimental data are used to train ANN, SVM and ANFIS models and results are determined in terms of statistical measures like mean square error, root mean square error, correla-tion coefficient and scatter index. The result shows that soft computing techniques i.e., ANN, SVM and ANFIS can be efficient tools in predicting damage levels of non reshaped berm breakwater.
This paper presents performance comparison of several high-resolution frequency estimation algorithms for pure real tone signal. Algorithms are DFT (Discrete Fourier Transform - for reference purpose), Jacobsen, Candan, reassignment and Cedron. Each algorithm is evaluated under various experimental conditions, e.g., different SNR (Signal to Noise Ratio), window function and window length and performance is compared in the perspective of bias, MSE (Mean Square-Error) and variance. Experimental results indicate that Cedron algorithms works well in the most cases. For actual usage in the engineering problem, each algorithm needs additional analysis and modification.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.837-839
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2014
In radar systems, information of three-dimensional (3D) trajectory is necessary for tracking targets. The information of 3D trajectory for a 3D radar can be obtained by estimating the azimuth angle, the elevation angle, and the distance. The estimated information of the angles and the distance has errors according to received signals. Since these errors affect performances of 3D radar systems, performance analysis of 3D radar for the angles and the distance errors is required. In this paper, the performance of 3D radar systems is analyzed by root mean square error (RMSE) between true trajectory information and the estimated trajectory information according to the angles and the distance errors.
In this paper, functionality of soft computing algorithms such as Group method of data handling (GMDH), Random forest (RF), Random tree (RT), Linear regression (LR), M5P, and artificial neural network (ANN) have been looked out to predict the compressive strength of concrete mixed with marble powder. Assessment of result suggests that, the overall performance of ANN based model gives preferable results over the different applied algorithms for the estimate of compressive strength of concrete. The results of coefficient of correlation were maximum in ANN model (0.9139) accompanied through RT with coefficient of correlation (CC) value 0.8241 and minimum root mean square error (RMSE) value of ANN (4.5611) followed by RT with RMSE (5.4246). Similarly, other evaluating parameters like, Willmott's index and Nash-sutcliffe coefficient value of ANN was 0.9458 and 0.7502 followed by RT model (0.8763 and 0.6628). The end result showed that, for both subsets i.e., training and testing subset, ANN has the potential to estimate the compressive strength of concrete. Also, the results of sensitivity suggest that the water-cement ratio has a massive impact in estimating the compressive strength of concrete with marble powder with ANN based model in evaluation with the different parameters for this data set.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.4
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pp.67-77
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1995
In modern industry the requirement of automation of manufacturing process increases so that unmanned system has been popular as an ultimate goal of modern manufacturing process. In unmanned manufacturing process the tool fracture is a very serious problem because it results in the damage of workpieces and can stop the operation of whole manufa- turing system. In this study, image processing technique is used to detect the fracture of insert tip of face milling using multi-point-tool. In order to acquire the image information of fracture shape of rotation insert tip. We set up the optical system using a light beam chopper. In this system we can reduce the image degradation generated from stopped image of rotating insert tip using image restoration technique. We calculated the mean square error to diagnose the condition of tool fracture, and determind the criteria of tool fracture using experimental and staticstical method. From the results of this study we've developed non- contact detection technique of tool fracture using image processing method and proposed the fracture direction of automation and unmanned system considering the optimal time of tool change milling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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