The exact solution of the closed queueing networks(CQN) is known only for the product form (BCMP) queueing networks. Various computational algorithms are available to derive system throughput(the rate at which a system completes units of computational work) of the networks. However, the computational expense of an exact solution is often excessive when there are multiple classes of cutomers. Instead of computing the exact values, it may be sufficient to derive bounds on the performance measures. Techniques for obtaining bounds on BCMP queueing networks have appeared in the past years. This paper also presents bounds on throughput in CQN models with multiple classes of customers.
Researchers have investigated many upper bound techniques applicable to error probabilities on the maximum likelihood (ML) decoding performance of turbo-like codes and low density parity check (LDPC) codes in recent years for a long codeword block size. This is because it is trivial for a short codeword block size. Previous research efforts, such as the simple bound technique [20] recently proposed, developed upper bounds for LDPC codes and turbo-like codes using ensemble codes or the uniformly interleaved assumption. This assumption bounds the performance averaged over all ensemble codes or all interleavers. Another previous research effort [21] obtained the upper bound of turbo-like code with a particular interleaver using a truncated union bound which requires information of the minimum Hamming distance and the number of codewords with the minimum Hamming distance. However, it gives the reliable bound only in the region of the error floor where the minimum Hamming distance is dominant, i.e., in the region of high signal-to-noise ratios. Therefore, currently an upper bound on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix cannot be calculated because of heavy complexity so that only average bounds for ensemble codes can be obtained using a uniform interleaver assumption. In this paper, we propose a new bound technique on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix using ML estimated weight distributions and we also show that the practical iterative decoding performance is approximately suboptimal in ML sense because the simulation performance of iterative decoding is worse than the proposed upper bound and no wonder, even worse than ML decoding performance. In order to show this point, we compare the simulation results with the proposed upper bound and previous bounds. The proposed bound technique is based on the simple bound with an approximate weight distribution including several exact smallest distance terms, not with the ensemble distribution or the uniform interleaver assumption. This technique also shows a tighter upper bound than any other previous bound techniques for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix.
The closed-loop state and input observer is a pole-placement type observer and estimates unknown state and input variables simultaneously. Pole-placement type observers may have poor transient performance with respect to ill-conditioning factors such as unknown initial estimates, round-off error, etc. For the robust transient performance, the effects of these ill-conditioning factors must be minimized in designing observers. In this paper, the transient performance of the closed-loop state and input observer is investigated quantitatively by considering the error bounds due to ill-conditioning factors. The performance indices are selected from these error bounds and are related to the observer robustness with respect to the ill -conditioning factors. The closed-loop state and input observer with small performance indices is considered as a well-conditioned observer from the transient perspective.
The closed-loop state and input observer is a pole-placement type observer and estimates unknown state and input variables simultaneously. Pole-placement type observers may have poor performances with respect to modeling error and sensing bias error. The effects of these ill-conditioning factors must be minimized for the robust performance in designing observers. In this paper, the steady-state performance of the closed-loop state and input observer is investigated quantitatively and is represented as the estimation error bounds. The performance indices are selected from these error bounds and are related to the robustness with respect to modeling errors and sensing bias. By considering both transient and steady-state performance, the main performance index is determined as the condition number of the eigenvector matrix based on $L_2$-norm.
본 논문은 특정한 LDPC 코드와 특정한 인터리버를 가진 터보 코드의 맥시멈 라이클리후드(maximum-likelihood) 디코딩 성능의 상향 한계를 보인다. 현재까지의 연구는 균등 인터리버의 가정을 하거나 또는 앙상블 코드를 사용하여 LDPC 코드와 터보 코드의 성능 상향 한계를 계산하였다. 이러한 성능 상향 한계는 모든 코드 또는 모든 인터리버에 대한 평균 성능만을 표시하게 된다. 제안된 성능 상향 한계는 단순 한계(simple bound)와 정확한 짧은 거리의 항들을 포함하는 추정된 무게 분포를 기초하고 있다. 만약 둘 중에 하나만 사용하게 되면 정확한 성능 상향 한계를 얻을 수 가 없다.
AJ 시스템의 비트 오류 확률의 정확한 계산은 매우 어렵거나 불가능하므로 비트 오류 확률의 Chernoff상한을 구하여 시스템의 성능 분석을 하는 것이 매우 유용하다. 부호 채널에 대한 cutoff rate의 계산은 비교적 용이하므로, AJ 시스템의 부호화 비트 오율의 상한은 AWGN 채널에서의 비트오율의 상한이 cutoff rate의 항으로 직접 구해지는 관계를 이용하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 부호 기법을 적용한 통신 시스템에 대하여 적용할 수 있는 비트 오류 확률의 상한에 대한 일반적인 표현식을 소개하고 그 결과를 이용하여 Trumpis 부호를 적용한 FH/MFSK 시스템의 광대역 및 부분 대역 잡음 재밍에 대한 성능 분석을 하였고 아울러 채널 측정을 통해 부가적으로 제공될 수 있는 재머의 상태 정보가 비트 오류 확률에 미치는 효과도 계산함으로써 위의 사실을 입증하였다.
International Journal of Reliability and Applications
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제3권3호
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pp.133-145
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2002
The traditional methods of evaluating the performance of a network by enumerating all possible states may quickly become computationally prohibitive, since the number of states grows exponentially as the number of components increases. In such cases, enumerating only the most probable states would provide a good approximation. In this paper, we propose a method which efficiently generates upper and lower bounds for coherent performance measures utilizing the most probable states. Compared with Yang and Kubat's method, our procedure significantly reduces the complexity and memory requirement per iteration for computing the bounds and thereby, achieves the given degree of accuracy or the coverage within a shorter time.
This paper presents the design of block lengths for irregular low-density parity-check (LDPC) codes based on the maximum variable degree $d_{{\upsilon},max}$. To design a block length, the performance degradation of belief-propagation (BP) decoding performance from upper bounds on the maximum likelihood (ML) decoding performance is used as an important factor. Since for large block lengths, the performance of irregular LDPC codes is very close to the Shannon limit, we focus on moderate block lengths ($5{\times}10^2\;{\leq}\;N\;{\leq}\;4{\times}10^3$). Given degree distributions, the purpose of our paper is to find proper block lengths based on the maximum variable degree $d_{{\upsilon},max}$. We also present some simulation results which show how a block length can be optimized.
In this paper, an approach to autopilot design based on the robust nonlinear dynamic inversion method is proposed. Both unknown parameters and uncertainty bounds are estimated and parameter estimates are used in the fast inversion. Furthermore, to get more robustness slow inversion is incorporated with MRAC(Model Reference Adaptive Control) and sliding mode control where the estimates of uncertainty bounds are used. The proposed method is applied to the pitch autopilot design of a missile system and excellent performance is shown via computer simulation.
In this paper, a robust controller is proposed to control a robot manipulator which is governed by highly nonlinear dynamic equations. The controller is computationally efficient since it does not require the dynamic model or parameter values of a robot manipulator. It, however, requires uncertainty bounds which are derived by using properties of revolute joint robot dynamics. The stability of the robot with the controller is proved by Lyapunov theory. The results of computer simulations show that the robot system is stable, and has excellent trajectory tracking performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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