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公开(公告)号：KR101755240B1
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：KR1020150142912
申请日：2015-10-13
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G01R23/16 , G01R31/3183 , G01R23/02
Abstract: 본발명은압축센싱기반의신호검출장치및 그방법에관한것이다. 본발명에따른신호검출장치에따르면, 송신단으로부터수신신호를전송받는수신부, 기저장된선형측정행렬을이용해상기수신신호를압축하여선형측정벡터를생성하는신호압축부, 그리고상기선형측정벡터의확률밀도함수를연산하고, 상기확률밀도함수및 우도비검정(Likelihood Ratio Test)을이용하여상기선형측정벡터중 원신호를검출하는검출부를포함한다. 이와같이본 발명에따르면, 신호검출시 종래의신호검출기법에비해적은샘플을활용함으로써신호검출장치의복잡도및 시스템의연산절차를현저히낮출수 있으며, 에너지효율을크게향상시킬수 있다.
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公开(公告)号：KR101466819B1
公开(公告)日：2014-11-28
申请号：KR1020130074181
申请日：2013-06-27
Applicant: 숭실대학교산학협력단 , 주식회사 엘트로닉스
Abstract: 본 발명은 전자 소자 탐지 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명의 전자 소자 탐지 장치는 대상 물체로 송신한 복수의 신호에 대응되는 반사 신호들로부터 고조파 성분을 측정하는 고조파 측정부; 2차 고조파와 3차 고조파 성분을 축으로 하는 좌표 상에 상기 반사 신호의 2차 고조파 및 3차 고조파 성분에 대응하는 위치를 선정하는 위치 선정부; 상기 위치 좌표가 선정된 반사 신호들을 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘(Clustering Algorithm)에 기초하여 적어도 두 개의 그룹으로 그룹화하는 그룹핑부; 및 상기 그룹들 중 상기 반사 신호들이 가장 많이 포함된 그룹을 선택하고, 선택된 그룹에 포함된 반사 신호들의 고조파 성분에 기초하여 금속 또는 전자 소자의 포함 여부를 판단하는 판별부를 포함한다.
이러한, 본 발명에 따르면, 반복적인 그룹핑을 통해 얻은 최적의 그룹을 통해 대상 물체로부터 수신한 반사 신호들의 잡음 및 기타 주변 간섭 신호를 효율적으로 제거하여 금속(Metal)과 전자 소자(Electronic device)를 높은 정확도로 선별할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.Abstract translation: 本发明涉及一种用于检测电子设备的装置和方法。 根据本发明的用于检测电子设备的装置包括：谐波测量单元，用于测量与发送到目标对象的多个信号相对应的反射信号的谐波分量; 位置选择单元，用于在采用二次和三次谐波分量作为轴的坐标上选择对应于二次谐波分量和三次谐波分量的位置; 分组单元，用于基于模糊C均值（FCM）聚类算法对具有所选位置坐标的反射信号进行分类; 以及确定单元，用于选择包括最大数量的反射信号的组，并且基于包括在所选择的组中的反射信号的谐波分量来确定金属或电子设备的包含。 根据本发明，可以通过通过重复分组工作获得的最佳组，从从目标对象接收到的反射信号中有效地去除噪声和其他周围的干扰信号，从而可以以更高精度选择金属和电子设备 。
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公开(公告)号：KR102092855B1
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：KR1020180088701
申请日：2018-07-30
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G01V3/08
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020170043718A
公开(公告)日：2017-04-24
申请号：KR1020150142912
申请日：2015-10-13
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: G01R23/16 , G01R31/3183 , G01R23/02
Abstract: 본발명은압축센싱기반의신호검출장치및 그방법에관한것이다. 본발명에따른신호검출장치에따르면, 송신단으로부터수신신호를전송받는수신부, 기저장된선형측정행렬을이용해상기수신신호를압축하여선형측정벡터를생성하는신호압축부, 그리고상기선형측정벡터의확률밀도함수를연산하고, 상기확률밀도함수및 우도비검정(Likelihood Ratio Test)을이용하여상기선형측정벡터중 원신호를검출하는검출부를포함한다. 이와같이본 발명에따르면, 신호검출시 종래의신호검출기법에비해적은샘플을활용함으로써신호검출장치의복잡도및 시스템의연산절차를현저히낮출수 있으며, 에너지효율을크게향상시킬수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及一种信号检测装置，以及基于感测的压缩方法。 根据根据本发明的信号检测装置，接收器利用压缩信号通过压缩所接收的信号，以产生线性测量矢量所存储的线性测量矩阵，该线性测量矢量的概率密度接收从发送器，基于单元接收到的信号的传输 以及使用概率密度函数和似然比检验在线性测量矢量中检测原始信号的检测器。 以这种方式，根据本发明，在操作过程中检测到的信号可以显著通过利用一个小样本相比于传统的信号检测技术，因为减少了信号检测装置的过程和系统的复杂性，和sikilsu大大提高能源效率。
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公开(公告)号：KR1020170018274A
公开(公告)日：2017-02-16
申请号：KR1020150142064
申请日：2015-10-12
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본발명은서브나이퀴스트샘플링을이용한협력스펙트럼센싱시스템및 그방법에관한것이다. 본발명에따른 1차사용자단말에의해점유된주파수대역을검출하기위한복수의 2차사용자단말과융합센터를포함하는협력스펙트럼센싱시스템에있어서, 상기복수의 2차사용자단말은, 상기 1차사용자단말로부터전송되는신호를수신하는수신부; 기설정된다운샘플링율로상기신호를서브나이퀴스트샘플링하는샘플링부; 상기샘플링된신호에대한에너지를검출하여상기 1차사용자단말에의해점유된주파수대역을검출하는에너지검출부; 및상기주파수대역의스펙트럼을이용하여, 상기 1차사용자단말에의해점유된주파수대역을검출할확률과오검출할확률을각각연산하고, 상기연산결과를상기융합센터에전송하는연산부를포함한다. 본발명에따르면, 인지무선네트워크에서주파수대역을빌려쓰는 2차사용자가저속의아날로그-디지털변환기를이용하여, 해당주파수대역에대한면허권자인 1차사용자에게간섭을주지않는범위내에서 1차사용자에의해사용되고있지않은주파수대역을센싱할수 있어인지무선네트워크에서가장선행되어야하는스펙트럼센싱시스템구축을위한비용절감의효과를기대할수 있다.
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公开(公告)号：KR1020160044422A
公开(公告)日：2016-04-25
申请号：KR1020150142930
申请日：2015-10-13
Applicant: 숭실대학교산학협력단
Abstract: 본발명은 LTE-Advanced기반의 D2D 시스템및 그것을이용한자원할당방법에관한것이다. LTE-Advanced기반의 D2D 시스템의자원할당방법에있어서, 상기 D2D 시스템은기지국의커버리지내에위치하는적어도하나의셀룰러단말, 적어도하나의 D2D 단말, 적어도하나의자원할당장치를포함하며, 상기자원할당장치는, 상기자원할당장치의탐색영역에속하는적어도하나의 D2D 단말또는셀룰러단말을검색하고, 상기검색된단말로부터사용하고있는자원정보또는상기검색된단말과통신하는상대단말정보를수신하는단계, 상기수신한자원정보또는상대단말정보를상기기지국에전달하고, 상기기지국에사용할자원을요청하는단계, 그리고상기기지국으로부터할당받은자원을상기자원할당장치의탐색영역내에있는상기 D2D 단말에게재할당하는단계를포함한다. 본발명에따르면자원할당장치가고정된위치에서수집한탐색영역의자원정보를기반으로최적의 CUE를선택해서 DUE와자원을공유하므로 DRC(Distance-constrained Resource-sharing Criterion)기법보다 SINR 성능이많이안정적이다.
Abstract translation: 本发明涉及基于LTE-Advanced的D2D系统和使用该D2D系统的资源分配方法。 对于基于LTE-Advanced的D2D系统的资源分配方法，D2D系统包括位于基站覆盖范围内的至少一个蜂窝终端，至少一个D2D终端和至少一个资源分配设备。 资源分配装置执行以下操作：搜索资源分配装置的检测区域中的至少一个D2D终端或蜂窝终端，并且接收关于搜索终端中使用的资源的信息或与搜索到的终端通信的对方终端上的信息; 将资源信息或对应终端信息发送到基站，并要求将资源用于基站; 以及将从基站分配的资源重新分配给资源分配装置的检测区域中的D2D终端。 根据本发明，资源分配装置根据收集的搜索区域的资源信息，在固定位置选择最优CUE，并用DUE共享资源，从而SINR性能比距离约束资源 - 共享标准（DRC）技术。
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公开(公告)号：KR101462199B1
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：KR1020130053056
申请日：2013-05-10
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: H04B7/02
Abstract: 본 발명은 자율적인 행동 학습(Q-Learning)을 이용한 협력 통신을 위한 릴레이 선택 장치 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 협력 통신을 위한 릴레이 선택 방법은, 모든 릴레이가 협력 통신에 참여하고, 모든 릴레이의 인덱스 집합을 정의하는 단계; Q-테이블을 초기화하고, 초기 상태를 랜덤하게 선택하는 단계; 및 모든 릴레이 선택 구간 동안 협력 릴레이 개수를 선택하는 단계를 포함하고, 상기 협력 릴레이 개수를 선택하는 단계는 현재 상태에서 가능한 모든 행동들로부터 하나의 행동을 선택하는 단계; 상기 선택된 행동을 이용하여 다음 상태로 이동하는 단계; 가능한 모든 행동들에 기반하여 상기 다음 상태 가운데 Q 값의 최대값을 가지는 행동을 선택하는 단계; 상기 Q 값을 업데이트하고, 상기 Q-테이블에서 최대의 Q 값을 가지는 협력 릴레이 개수를 선택하는 단계; 및 다음 상태를 현재 상태로 선택하는 단계를 포함한다.
이와 같이 본 발명에 따르면, 물리 계층 관점에서 자율적인 행동 학습(Q-Learning)을 위한 상태, 행동, 보상값을 명확하게 정의하고 전체 알고리즘을 단계화할 수 있고, 자율적인 행동 학습(Q-Learning)을 이용한 제안 기법은 수학적인 분석을 통해서 릴레이를 선택하는 기법과 비교했을 때 시스템의 복잡도를 효율적으로 저감시키며 유사한 심벌오율(Symbol Error Rate) 성능을 낼 수 있다. 또한, 자율적인 행동 학습(Q-Learning) 알고리즘은 차세대 무선통신 시스템의 성능 향상을 위해서 효과적으로 사용될 수 있다.-
公开(公告)号：KR1020140103797A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：KR1020130053056
申请日：2013-05-10
Applicant: 숭실대학교산학협력단
IPC: H04B7/02
CPC classification number: H04B7/026 , H04W72/082 , H04W72/085
Abstract: The present invention relates to an apparatus and a method to select a relay for cooperative communication using Q-learning. According to the present invention, the relay selection method for the cooperative communication comprises the steps of: enabling all relays to participate in the cooperative communication and defining an index group of the relays; initializing a Q-table and randomly selecting an initialization condition; and selecting the number of the cooperative relays in all the relay selection periods; selecting one action from all the available actions in a current condition; moving to the following condition using the selected action; selecting the action including the maximum value of the center Q value based on all the available actions; selecting the number of the cooperative relays including the maximum Q value in the Q-table and updating the Q value; and selecting the following condition as the current condition. According to the present invention, a condition for the Q-learning in a physical layer point clearly defines the action and compensation value, and phases the entire algorithm. A propose method using the Q-learning effectively reduces the complexity of the system and makes a similar symbol error rate (SER) performance when the propose method is compared with the relay selection method through a mathematical analysis. In addition, a Q-learning algorithm is effectively used to improve the performance of a new-generation wireless communication system.
Abstract translation: 本发明涉及使用Q学习来选择用于协作通信的中继的装置和方法。 根据本发明，用于协作通信的中继选择方法包括以下步骤：使所有中继站能够参与协作通信并定义中继站的索引组; 初始化Q表并随机选择初始化条件; 以及在所有继电器选择周期中选择合作继电器的数量; 从当前条件下的所有可用动作中选择一个动作; 使用所选动作移动到以下条件; 基于所有可用的动作来选择包括中心Q值的最大值的动作; 选择包括Q表中最大Q值的协同中继的数量，并更新Q值; 并选择以下条件作为当前条件。 根据本发明，用于物理层点的Q学习的条件清楚地定义了动作和补偿值，并对整个算法进行了相位。 当通过数学分析将提出的方法与中继选择方法进行比较时，使用Q学习的提出方法有效地降低了系统的复杂性并产生了类似的符号错误率（SER）性能。 此外，Q学习算法有效地用于提高新一代无线通信系统的性能。
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