Recently, as a result of the growing interest in modelling stationary processes with discrete marginal distributions, several models for integer valued time series have been proposed in the literature. One of theses models is the integer-valued autoregressive(INAR) models. However, when modelling with integer-valued autoregressive processes, there is not yet distributional properties of forecasts, since INAR process contain an accrued level of complexity in using the Steutal and Van Harn(1979) thinning operator 'o'. In this study, a manageable expression for the asymptotic mean square error of predicting more than one-step ahead from an estimated poisson INAR(1) model is derived. And, we present a bootstrap methods developed for the calculation of forecast interval limits of INAR(p) model. Extensive finite sample Monte Carlo experiments are carried out to compare the performance of the several bootstrap procedures.
Even though the ad hoc Shewhart methods remain controversial due to various mathematical flaws, there is little disagreement among researchers and practitioners when a set of process data has a skewness distribution. In the context and language of process control, the error related to the process data shows that time to signal increases when a control parameter shifts to a skewness direction. In real-world industrial settings, however, quality practitioners often need to consider a skewness distribution. To address this situation, we developed an enhanced design method to utilize advantages of the traditional attribute control chart and to overcome its associated shortcomings. The proposed design method minimizes bias, i.e., an average time to signal for the shift of process from the target value (ATS) curve, as well as it applies a variable sampling interval (VSI) method to an attribute control chart for detecting a process shift efficiently. The results of the factorial experiment obtained by various parameter circumstances show that the VSI c control chart using nearly unbiased ATS design provides the smallest decreasing rate in ATS among other charts for all experimental cases.
The errors in retrieved aerosol backscattering coefficients due to different lidar ratios are analyzed quantitatively in this paper. The actual calculation shows that the inversion error of the aerosol backscattering coefficients using the Fernald backward-integration method increases with increasing inversion distance. The greater the error in the lidar ratio, the faster the error in the aerosol backscattering coefficient increases. For the same error in lidar ratio, the smaller actual aerosol backscattering coefficient will get the larger relative error of the retrieved aerosol backscattering coefficient. The errors in the lidar ratios for dust or the cirrus layer have great impact on the retrievals of backscattering coefficients. The interval between the retrieved height and the reference range is one of the important factors for the derived error in the aerosol backscattering coefficient, which is revealed quantitatively for the first time in this paper. The conclusions of this article can provide a basis for error estimation in retrieved backscattering coefficients of background aerosols, dust and cirrus layer. The errors in the lidar ratio of an aerosol layer influence the retrievals of backscattering coefficients for the aerosol layer below it.
A unified approach to continuous and discrete-time Nehari problems, based on recently developed results by the authors for the one-block and Hankel-norm model reduction problems, is proposed. First, we derive discrete-time solutions in delta domain where numerical error is small and then we show that the derived form becomes same as the continuous form when the sampling interval approaches to zero.
많은 소프트웨어 프로젝트는 시험이나 운영단계에서 고장 시간이나 고장 수 데이타 보다는 그룹 고장 데이타 (여러 고장 간격에서 또는 가변적인 시간 간격에서의 고장 들)가 수집된다. 본 논문은 그룹 고장 데이타에 대해 가변적인 미래의 시간에서 누적 고장 수를 예측할 수 있는 신경망 모델을 제시한다. 신경망의 입-출력으로 무엇을 선택하고 어떤 순서로 훈련을 수행하느냐에 따라 신경망의 예측력에 영향을 미친다. 따라서, 신경망의 입-출력에 대한 11개의 훈련제도가 고려되었으며, 모델의 성능을 평가하기 위해 다음 단계 평균 상대 예측 오차 (AE)와 정규화된 AE (NAE) 측도에 의해 최적의 훈련제도가 선택되고, 다른 잘 알려진 신경망 모델과 통계적 소프트웨어 신뢰성 성장 모델과 비교되었다. 실험 결과, 가변적인 미래의 시간 간격에서 누적 고장 수를 예측하기 위해서는 신경망 모델에 가변 시간간격 정보가 필요함을 보였다.
두명의 사용자를 위한 무선 통신에서 심볼 간 간섭 및 다중 접속 간섭을 최소화하는 유동적인 전송률 back-off 적용 지연 time reversal (TR) 기법의 성능을 평가하였다. 지연 TR 기법의 성능을 기존 full-rate TR과 full back-off TR의 성능과 비교하였으며, guard interval이 1보다 큰 경우 비트오차율 측면에서 지연 TR 기법의 성능이 full-rate TR이나 full back-off TR보다 우수함을 확인하였다.
In this paper, we point out the possibility of the divergence of control input caused by the estimation error of delay-time when general iterative learning algorithms are applied to a class of linear dynamic systems with time-delay in which delay-time is not exactly measurable, and then propose a new type of iterative learning algorithm in order to solve this problem. To resolve the uncertainty of delay-time, we propose an algorithm using holding mechanism which has been used in digital control system and/or discrete-time control system. The control input is held as constant value during the time interval of which size is that of the delay-time uncertainty. The output of the system tracks a given desired trajectory at discrete points which are spaced auording to the size of uncertainty of delay-time with the robust property for estimation error of delay-time. Several numerical examples are given to illustrate the effeciency of the proposed algorithm.
본 논문에서는 저비용 단일 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기를 이용하여 정밀한 위치를 추정하는 방법으로 반송파 위상 TD(Time Differenced) 측정치를 이용한 상대위치 결정기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 상대위치 결정기법은 반송파 위상 측정치를 활용하지만 시각 간 차분을 사용하므로 하나의 GNSS 수신기로 동작하며, 미지정수 결정 문제를 고려하지 않아도 된다. 또한 차분 간격이 짧은 시간일 경우 공간적 공통오차 및 위성시계 오차를 효율적으로 제거할 수 있다. 제안하는 위치결정 알고리즘은 오차해석을 통해 코드측정치를 이용한 절대위치 결정기법보다 성능이 우수함을 증명하고 실차 실험으로 구현된 알고리즘 및 오차해석 결과를 검증하였다. 그 결과, 위치추정 성능은 약 10분 동안 3m이내에 수렴하여 코드기반의 절대위치기법에 비하여 약 4배 이상 향상된 정확도 및 정밀도를 확인할 수 있었다.
In this paper, we described the simulation results of the phase offset performance of a clock in holdover mode which was normally operated in GPS Disciplined Oscillator (GPSDO). In the TIE model, we included the time error term caused by environmental temperature variation because one of the most important parameters of clock phase error is the frequency offset and drift caused by the variation of temperature. For the simulation, we employed Maximum Time Interval Error (MTIE) for the performance evaluation when the frequency offset and drift are estimated by using an Unbiased Finite Impulse Response (UFIR) filter with ladder algorithm. We assumed that the noise in the GPS measurement is white Gaussian with zero mean and 1 ns standard deviation, and temperature linearly varies with a slope of $1{^{\circ}C}$ per hour. From the simulation results, the followings were observed. First, with the estimation error of temperature of less than 3 % and the temperature compensation period of less than 900 seconds, the requirement of CDMA2000 phase synchronization under 10 us could be achieved for more than 40,000 seconds holdover time if we employ an OCXO (Oven Controlled Crystal Oscillator) clock. Second, in order to achieve the requirement of LTE-TDD under 1.5 us for more than 10,000 seconds holdover time, below 3 % estimation error and 500 seconds should be retained if a Rubidium clock is adopted.
카운터 타입의 시간-디지털 변환기를 공급전압 1.5volts에서 $0.18{\mu}mCMOS$ 공정을 이용하여 설계하였다. 일반적인 시간-디지털 변환기에서는 클록의 주기가 $T_{CK}$일 때, 시작신호와 클록의 시간차에 의해 최대 $T_{CK}$의 변환 에러가 발생한다. 그리고 멈춤신호와 클록의 시간차로 인해 -$T_{CK}$의 에러가 발생한다. 그러나 본 논문에서 제안한 시간-디지털 변환기는 이러한 단점을 보완하기 위해 클록은 시작신호 및 멈춤신호와 동기화하여 회로 내에서 생성되도록 설계하였다. 설계된 시간-디지털 변환기에서 시작신호와 클록의 시간차에 의한 변환에러는 발생하지 않으며, 멈춤신호에 의한 변환에러의 크기는 (1/2)$T_{CK}$로 감소된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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