http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
인지 무선 네트워크에서 상관관계를 갖는 다중 신호를 위한 협력 베이지안 압축 스펙트럼 센싱
정홍규(Honggyu Jung),김광열(Kwangyul Kim),신요안(Yoan Shin) 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.9(네트워크)
본 논문에서는 분산된 광대역 인지 무선 네트워크 환경에서 상관관계를 갖는 다중 신호를 위한 협력 압축 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 압축 센싱 (Compressed Sensing)은 나이퀴스트율 (Nyquist Rate) 이하로 샘플링된 신호를 높은 확률로 복구할 수 있는 신호처리 기법으로 기존의 광대역 스펙트럼 센싱을 위해서 필요로 했던 고속의 아날로그-디지털 변환기 구현 문제를 해결할 수 있다. 압축 센싱에서는 압축된 신호를 원본 신호로 정확하게 복구하는 복구 알고리즘을 설계하는 것이 하나의 핵심 문제이다. 본 논문에서는 나이퀴스트율 이하로 압축된 신호의 복구 성능을 높이기 위하여 연속된 다중 입력 신호로 구성된 Multiple Measurement Vector 모델을 이용하였고, 입력 신호 사이의 시간적 상관관계를 이용하는 협력 베이지안 복구 알고리즘을 제안한다. In this paper, we present a cooperative compressed spectrum sensing scheme for correlated signals in decentralized wideband cognitive radio networks. Compressed sensing is a signal processing technique that can recover signals which are sampled below the Nyquist rate with high probability, and can solve the necessity of high-speed analog-to-digital converter problem for wideband spectrum sensing. In compressed sensing, one of the main issues is to design recovery algorithms which accurately recover original signals from compressed signals. In this paper, in order to achieve high recovery performance, we consider the multiple measurement vector model which has a sequence of compressed signals, and propose a cooperative sparse Bayesian recovery algorithm which models the temporal correlation of the input signals.
다층 건물을 위한 Wi-Fi 기반의 저 복잡도 층간 위치 측위 기법
석건(Jian Shi),리향(Xiang Li),정홍규(Honggyu Jung),김진오(Jinoh Kim),신요안(Yoan Shin) 대한기계학회 2014 大韓機械學會論文集A Vol.38 No.2
최근 들어, 다층 건물 내 층간 위치 측위(Floor Determination)는 다양한 위치 기반 응용 서비스를 만족하기 위해 빠르게 해결해야 되는 문제가 되었다. 본 논문에서는 다층 건물 환경에서 Wi-Fi 신호를 기반으로 한 저복잡도 층간 위치 측위 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 WAP(Wireless Access Point)에 대한 자세한 좌표 정보가 필요 없이, 사용자 단말기에 나온 각 WAP 의 층수와 각 WAP 의 수신 신호세기(Received Signal Strength) 값만을 이용한다. 제안 기법의 성능을 검증하기 위해 본 논문에서는 Multi-Wall-Floor 모델을 사용하였으며, 모의실험 결과를 통해 각층의 WAP 배치 밀도가 충분히 높을 경우 제안 기법의 정확도가 100%에 도달함을 보였다. 그리고 각층의 WAP 수가 적은 경우에서도 우수한 층간 위치 측위 성능을 보였으며, 특히 심지어 WAP 가 하나도 없는 층이 있어도 층간 위치 측위가 가능한 것을 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 확인하였다. Floor number determination has attracted considerable attention because many applications require accurate floor number information for providing better localization services in multistory buildings. This paper describes a Wi-Fi-based, low-complexity floor number determination method for multistory buildings. In our scheme, with the exception of floor ID and received signal strength of each WAP, detailed information on the wireless access point(WAP) coordinates is not needed. The multi-wall-floor model is used for the simulation and analysis. The simulation results show that the floor determination accuracy is nearly 100 given an adequate deployment density of WAPs on each floor. The results also show that the proposed method provides a good estimate of floor number even when only a few WAPs are implemented on each floor. Specifically, the proposed method can work under extreme conditions, i.e., where there are no WAPs on a floor.