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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.7
- 수록면
- 953 - 962 (10page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.7.953
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본 논문에서는 무선채널 환경에서 양 방향 행렬 분할을 통한 분산 주성분 분석 알고리즘의 성능을 평가하였다. 데이터 행렬을 행 방향과 열 방향의 양 방향으로 분할하면, 각 장치에 할당되는 행렬의 차원을 더 작게 줄일 수 있으며, 주변 환경에 맞춰 유연하게 크기를 조절할 수 있다는 장점이 있다. 이 때, 각 장치 간 통신을 통해 전체 행렬의 주성분을 추정하게 되는데, 통신 채널이 무선채널이라면 채널 페이딩과 잡음으로 인해 본래의 분산 주성분 분석 알고리즘이 동작을 하지 않는다. 따라서, 무선채널 효과를 최소화하기 위해 시간 다이버시티 (time diversity)기법을 이용하고, 수신 노드에서 최우도 결합기 (maximal ratio combiner)를 이용하여 신호를 취합하는 방식을 적용하였다. 본 논문은 신호 결합 기법과 다이버시티, 거듭제곱법, 평균 합의 알고리즘 개념을 활용하여, 무선 채널에서 거듭제곱법 기반의 분산 주성분 분석을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 무선 그리드 네트워크에서 분산 주성분 분석이 수렴한다는 것을 확인한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델 및 문제 설정
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations, 4th Ed., Johns Hopkins University Press, 2013.
E. Oja and J. Karhunen, “On stochastic approximation of the eigenvectors and eigenvalues of the expectation of a random matrix,” J. Math. Anal. and Applicat., vol. 106, no. 1, pp. 69-84, 1985.
K. Son, A. Ramamoorthy, and W. Choi, “Distributed matrix multiplication using group algebra for on-device edge computing,” IEEE Sig. Proc. Lett., vol. 28, pp. 2097-2101, Oct. 2021.
W. Kim, K. Son, and W. Choi, “DoA Estimation Using Wireless Distributed PCA,” J. KICS, vol. 47, no. 6, pp. 836-844, Jun. 2022.
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E. Oja and J. Karhunen, “On stochastic approximation of the eigenvectors and eigenvalues of the expectation of a random matrix,” J. Math. Anal. and Applicat., vol. 106, no. 1, pp. 69-84, 1985.
K. Son, A. Ramamoorthy, and W. Choi, “Distributed matrix multiplication using group algebra for on-device edge computing,” IEEE Sig. Proc. Lett., vol. 28, pp. 2097-2101, Oct. 2021.
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