In this thesis we formulate joint cell, channel and power allocation problems within wireless communication networks. The objectives are to maximize the user with mini- mum data throughput (Shannon capacity) or to maximize the total system throughput, referred to as the max-min and max-sum problem respectively. The complexity is stud- ied together with proposed optimization- and heuristic-based approaches. In the first paper an overall joint cell, channel and power allocation max-min prob- lem is formulated. We show that the decision problem is NP-hard and that the op- timization problem is not approximable unless P is equal to NP, for instances with a sufficiently large number of channels. Further, it follows that for a feasible binary cell and channel allocation, the remaining continuous power allocation optimization problem is still not approximable unless P is equal to NP. In addition, it is shown that first-order optimality conditions give global optimum of the single channel power al- location optimization problem, although the problem is in general not convex. In the following two papers heuristics for solving the overall problem are proposed. In the second paper we consider the single channel problem with convex combinations of the max-min and the max-sum objective functions. This variable utility provides the ability of tuning the amount of fairness and total throughput. The third paper investi- gates the multiple channel setting. On a system with three cells, eight mobile users and three channels, we perform an exhaustive search over feasible cell and channel alloca- tions. The exhaustive search is then compared to the less computationally expensive heuristic approaches, presenting potential earnings to strive for. A conclusion is that several of the proposed heuristics perform very well. The final paper incorporates fixed relay stations into the overall joint cell, channel and power allocation max-min problem. The complexity is inherited from the formula- tion without relay stations. Further, we propose a heuristic channel allocation approach that shows good performance, compared to an optimization based approach, in numer- ical simulations on the relay setting. / Financial support by the Swedish Foundation for Strategic Research (SSF) QC 20110915

Au cours des 15 dernières années, des progrès spectaculaires dans l'analyse et la conception des codes définis par des graphes bipartites et dé-codables par des algorithmes itératifs ont permis le développement de systèmes de correction d'erreurs, avec des performances de plus en plus proches la limite théorique de Shannon. Dans ce contexte, un rôle déterminant a été joué par la famille des codes à matrice de parité creuse, appelés codes LDPC (pour " Low-Density Parity-Check ", en anglais), introduit par Gallager au début des années 60 et décrits plus tard en termes de graphes bipartites. Négligés pendant de longues années, ces codes ont été redécouverts à la fin des années 90, après que la puissance du décodage itératif a été mise en évidence grâce à l'invention des Turbo-codes. Ce n'est qu'au début des années 2000 que les techniques nécessaires à l'analyse et l'optimisation des codes LDPC ont été développées, techniques qui ont permis ensuite la construction des codes avec des performances asymptotiques proches de la limite de Shannon. Cette remarquable avancée a motivé l'intérêt croissant de la communauté scientifique et soutenu le transfert rapide de cette technologie vers le secteur industriel. Plus récemment, un intérêt tout particulier a été porté aux codes LDPC définis sur des alphabets non-binaires, grâce notamment à leur meilleure capacité de correction en " longueur finie ". Bien que Gallager ait déjà proposé l'utilisation des alphabets non-binaires, en utilisant l'arithmétique modulaire, les codes LDPC non-binaires définis sur les corps finis n'ont étés étudiés qu'à partir de la fin des années 90. Il a été montré que ces codes offrent de meilleures performances que leurs équivalents binaires lorsque le bloc codé est de longueur faible à modérée, ou lorsque les symboles transmis sur le canal sont eux-mêmes des symboles non-binaires, comme par exemple dans le cas des modulations d'ordre supérieur ou des canaux à antennes multiples.Cependant, ce gain en performance implique un coût non négligeable en termes de complexité de décodage, quipeut entraver l'utilisation des codes LDPC non binaires dans des systèmes réels, surtout lorsque le prix à payer encomplexité est plus important que le gain en performance.Cette thèse traite de l'analyse et de la conception des codes LDPC non binaires pour des canaux à évanouissements. L'objectif principal de la thèse est de démontrer que, outre le gain en performance en termes de capacité de correction, l'emploi des codes LDPC non binaires peut apporter des bénéfices supplémentaires,qui peuvent compenser l'augmentation de la complexité du décodeur. La " flexibilité " et la " diversité "représentent les deux bénéfices qui seront démontrées dans cette thèse. La " flexibilité " est la capacité d'unsystème de codage de pouvoir s'adapter à des débits (rendements) variables tout en utilisant le même encodeuret le même décodeur. La " diversité " se rapporte à sa capacité d'exploiter pleinement l'hétérogénéité du canal de communication.La première contribution de cette thèse consiste à développer une méthode d'approximation de l'évolution de densité des codes LDPC non-binaires, basée sur la simulation Monte-Carlo d'un code " infini ". Nous montrons que la méthode proposée fournit des estimations très fines des performances asymptotiques des codes LDPCnon-binaires et rend possible l'optimisation de ces codes pour une large gamme d'applications et de modèles de canaux.La deuxième contribution de la thèse porte sur l'analyse et la conception de système de codage flexible,utilisant des techniques de poinçonnage. Nous montrons que les codes LDPC non binaires sont plus robustes au poinçonnage que les codes binaires, grâce au fait que les symboles non-binaires peuvent être partialement poinçonnés. Pour les codes réguliers, nous montrons que le poinçonnage des codes non-binaires obéit à des règles différentes, selon que l'on poinçonne des symboles de

Frankfurt (Main), University, Diss., 2008.

The phytoplankton samples from 45 localities in Vysočina region were collected in 2009. Species composition and relative abundance of species were studied; ecological factors like pH, conductivity, temperature, water transparency and dissolved ions were measured. Ecological indices (Shannon and Simpson index of diversity) were calculated and compared with other ecological factors. Checklist of all species present in Vysočina region was made. There were found 262 species and 4 species new for the Czech Republic.

Titel: Kommunicera rätt! ? En studie om kommunikation mellan systemutvecklare med kundkontakt och kund. Författare: Peter Johansson Oskar Hanson Handledare: Johanna Törnquist Examinator: Guohua Bai Problemområde: Anledningen till detta examensarbete är att problem som kan uppstå vid systemutvecklingsprojekt vanligtvis har sin grund i kommunikationen mellan systemutvecklare med kundkontakt och dess kunder. Exempelvis hör en systemutvecklingsgrupp och ett bageri till två vitt skilda yrkesområden och därmed pratar de ?olika språk?, vidare kan det skapas semantiskt brus i kommunikationskanalen som i slutändan kan leda till en felaktig kravspecifikation och de verkliga förändringsbehoven förblir oupptäckta. Hypotes: Examensarbetet baseras på hypotesen: ?Semantiskt brus[1] i kommunikationskanalen[2], otillräcklig negativ feedback[3] från sändare[4] och mottagare[5] och svårighet att hitta rätt nivå på samtalet med hjälp av kodning[6] och avkodning[7] ger upphov till en felaktig bild av kundens verkliga förändringsbehov[8] .? Slutsats: Alla delar ur Shannons kommunikationsmodell tillsammans med cybernetikens negativa feedback påverkar resultatet vid framtagande av kravspecifikation. Delar som både teori och respondenter tar upp är att som konsult måste denne ?kunna tala kundens språk?, hitta rätt nivå på samtalet, ge och ta negativ feedback samt undvika semantiskt brus i kommunikationskanalen. Respondenterna ger förslag på hur problem som uppstår i samband med kommunikation som rör framtagande av kravspecifikation kan lösas.

We consider the problem of extracting a specific feature from a noisy signal generated by a multi-channels Remote Field Eddy Current Sensor. The sensor is installed on a mobile robot whose mission is the detection of anomalous regions in metal pipelines. Given the presence of noise that characterizes the data series, anomaly signals could be masked by noise and therefore difficult to identify in some instances. In order to enhance signal peaks that potentially identify anomalies we consider an entropy filter built on a-posteriori probability density functions associated with data series. Thresholds based on the Neyman-Pearson criterion for hypothesis testing are derived. The algorithmic tool is applied to the analysis of data from a portion of pipeline with a set of anomalies introduced at predetermined locations. Critical areas identifying anomalies capture the set of damaged locations, demonstrating the effectiveness of the filter in detection with Remote Field Eddy Current Sensor.

Having just survived what is arguably the worst financial crisis in time, it is expected that the focus on regulatory capital held by financial institutions such as banks will increase significantly over the next few years. The probability of default is an important determinant of the amount of regulatory capital to be held, and the accurate calibration of this measure is vital. The purpose of this study is to propose the use of the Shannon entropy when determining the parameters of the prior bivariate beta distribution as part of a Bayesian calibration methodology. Various bivariate beta distributions will be considered as priors to the multinomial distribution associated with rating categories, and the appropriateness of these bivariate beta distributions will be tested on default data. The formulae derived for the Bayesian estimation of Shannon entropy will be used to measure the certainty obtained when selecting the prior parameters. / Dissertation (MSc)--University of Pretoria, 2010. / Statistics / unrestricted

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To address the shortcomings in existing Markov model implementations in handling large amount of metagenomic data with comparable or better accuracy in classification, we developed a new algorithm based on pseudo-count supplemented standard Markov model (SMM), which leverages the power of higher order models to more robustly classify reads at different taxonomic levels. Assessment on simulated metagenomic datasets demonstrated that overall SMM was more accurate in classifying reads to their respective taxa at all ranks compared to the interpolated methods. Higher order SMMs (9th order or greater) also outperformed BLAST alignments in assigning taxonomic labels to metagenomic reads at different taxonomic ranks (genus and higher) on tests that masked the read originating species (genome models) in the database. Similar results were obtained by masking at other taxonomic ranks in order to simulate the plausible scenarios of non-representation of the source of a read at different taxonomic levels in the genome database. The performance gap became more pronounced with higher taxonomic levels. To eliminate contaminations in datasets and to further improve our alignment-free approach, we developed a new framework based on a genome segmentation and clustering algorithm. This framework allowed removal of adapter sequences and contaminant DNA, as well as generation of clusters of similar segments, which were then used to sample representative read fragments to constitute training datasets. The parameters of a logistic regression model were learnt from these training datasets using a Bayesian optimization procedure. This allowed us to establish thresholds for classifying metagenomic reads by SMM. This led to the development of a Python-based frontend that combines our SMM algorithm with the logistic regression optimization, named POSMM (Python Optimized Standard Markov Model). POSMM provides a much-needed alternative to metagenome profiling programs. Our algorithm that builds the genome models on the fly, and thus obviates the need to build a database, complements alignment-based classification and can thus be used in concert with alignment-based classifiers to raise the bar in metagenome profiling.

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