KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2081-2101
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2016
Successive interference cancellation (SIC) is considered to be a promising technique to mitigate multi-user interference and achieve concurrent uplink transmissions, but the optimal power allocation (PA) issue for SIC users is not well addressed. In this article, we focus on the optimization of the PA ratio of users on an SIC channel and analytically obtain the optimal PA ratio with regard to the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) threshold for successful demodulation and the sustainable demodulation error rate. Then, we design an efficient resource allocation (RA) scheme using the obtained optimal PA ratio. Finally, we compare the proposal with the near-optimum RA obtained by a simulated annealing search and the RA scheme with random PA. Simulation results show that our proposal achieves a performance close to the near-optimum and much higher performance than the random scheme in terms of total utility and Jain's fairness index. To demonstrate the applicability of our proposal, we also simulate the proposal in various network paradigms, including wireless local area network, body area network, and vehicular ad hoc network.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.12C
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pp.764-773
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2011
Despite enormous performance gain with multi-antenna transmission in the single cell environment, its gain diminishes out in the multi-cell environment due to interference. It is also very hard to solve the efficient downlink beamforming with low complexity in multi-cell environment. First, this paper shows that the asymptotically sum rate optimal downlink beamformings at low and high SNR are maximum ratio transmit (MRT) and zero forcing (ZF) beamforming in the multi-cell system, respectively. Secondly, exploiting the asymptotically optimal downlink beamforming, we develop simple two types of near optimal downlink beamforming schemes having the form of minimum mean squared error (MMSE) beamforming obtained from the dual uplink problem. For each type, three different subclasses are also considered depending on the computational complexity. The simulation results show that the proposed near optimum algorithms provide the trade-off between the complexity and the performance.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.2
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pp.157-163
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2004
Optimal transducer positions are important as much as the control algorithms and hardware performance in the active noise control system. This study is similar to the past researches on the optimal transducer locations but with a far field noise source having a plane wave characteristic and the noise coming through an opening such as a window in an enclosure. Optimization techniques are used to find sets of optimal loudspeaker positions from a larger possible loudspeaker positions. Loudspeakers are placed on the surface of opening at the wall and inside of the enclosure. Using the measured acoustic transfer impedances and numerical simulations with the optimization technique, optimal positions are identified and compared. When a small number of loudspeakers are used. loudspeaker positions on the opening near the center seems to be the best place, but when a larger number of loudspeakers are used it was difficult to find simple patterns in the optimal positions. With the optimally positioned loudspeakers, optimal microphone positions are also studied.
A measuring instrument must be calibrated for accurate inferences of an unknown quantity. Bayesian calibration designs with respect to squared error loss based on a linear model are discussed in Kim and Barlow (1992). In this paper, we consider approximations of the optimal calibration designs using the idea of Gaussian inflence diagrams. The approximation is evaluated by means of numerical calculations, where it is compared with the exact values from the numerical integration.
A capacity expansion planning problem with buy-or-lease decisions is considered. Demands for capacity are deterministic and are given period-dependently at each period. Capacity additions occur by buying or leasing a capacity, and leased capacity at any period is reconverted to original source after a fixed length of periods, say, lease period. All cost functions (buying, leasing and idle costs) are assumed to be concave. And shortages of capacity and disposals are not considered. The properties of an optimal solution are characterized. This is then used in a tree search algorithm for the optimal solution and other two algorithms for a near-optimal solution are added. And these algorithms are illustrated with numerical examples.
In this study, a hybrid method is used to search the pseudo-optimal solution for the I-dimentional nesting problem. This method is composed of the genetic algorithm for the global search and a simple heuristic one for the local search near the pseudo optimal solution. Several simulation results show that the hybrid method gives very satisfactory results.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.18
no.1
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pp.97-117
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1993
This paper considers inspection station location problem for a flexible assembly line that consists of multiple stages. By considering the trade-off between locating an station at an "early" stage and at a "late" stage, we have developed some dominance relations on a graph. Based on the dominance relations, we then present an algorithm that finds an optimal inspection plan and a heuristic approach that finds a near-optimal inspection plan. The effectiveness of these two algorithms is demonstrated by two numerical examples. numerical examples.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.18
no.34
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pp.99-106
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1995
Recently, neural network is recognized as a new approach to solve jobshop scheduling problems in manufacturing system. Scheduling problem is known to be a difficult combinational explosive problem with domain-dependence variations in general. In addition, the needs to achieve a good performance in flexible manufacturing system increase the dimensions of decision complexity. Therefore, mathematical approach to solve realistic problems could be failed to find optimal or optimal-trending. In this paper a technique with neural network for jobs grouping by job-attributes and Gaussian machine network for generating to near-optimal sequence is presented.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.6
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pp.1-6
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1993
In this paper, we observe that the design of optimal weighted order statistic(WOS) filters minimizing the mean absolute error criterion can be though of as a two-class linear classification problem. Based on this observation, the perceptron algorithm is applied to design WOS filters. It is shown, through experiments, that the perceptron algorithm can find optimal or near optimal WOS filters in practical situations.
It is often necessary to obtain some run orders in factorial designs which have a small number of factor level changes and a small linear time trend. In this paper we propose an algorithm to find optimal or near-optimal run orders for $2^4, 2^5, 3^2$ and $2\cdot 3^2$ factorial designs under the criterion that the number of factor level changes and the linear time trend should be simultaneously small.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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