Adaptive K-best 검출 방식은 MIMO system을 위해 제안된 알고리즘이다. 제안된 방식은 각 K-best 단계에서 Zero-Forcing(ZF) 추정치의 신뢰도의 정도를 기반으로 하여, 생존 path들의 개수인 K값을 바꾸는 방식이다. 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식의 치명적인 단점은 잘못된 ZF 추정치에 의해 발생하는 불완전한 간섭 제거로 인해 올바른 path임에도 일시적으로 그 거리가 K개의 최소 path 거리들 보다 더 커질 수 있다. 잘못된 ZF 추정치가 발생된 경우에는, path들 간의 거리들이 뚜렷하게 다르지 않다는 것을 관찰을 통해 발견하였다. 본 논문에서는 ZF 추정치의 신뢰도를 나타내는 지표로, 최소값을 갖는 path의 거리와 두 번째 최소값을 가지는 path 거리의 비를 사용한다. 최소값을 가지는 두 path의 거리의 비를 근거로, K값을 적절하게 선택하는 제안된 방식은 기존의 고정된 K값을 사용하는 K-best 방식에 비해, 확연히 개선되었음을 보여준다. 제안된 방식은, 큰 K값을 사용하는 방식에 비해 평균 계산양은 매우 작으면서, 큰 K값을 사용한 방식의 성능을 가진다.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
본 논문에서는 순간적인 채널 상태에 따라 K, 즉 survivor path의 개수를 적응적으로 조절하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 검출 기법을 제안한다. 최적의 성능을 가지지만 높은 복잡도의 단점을 가지는 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 단점을 개선하기 위해 MLD에 근접한 성능을 가지면서 복잡도는 확연히 감소시킨, 적응형 K-best SD (Sphere Decoding) 기법들이 제안되었지만, 채널 상태를 판별하기 위한 지표로, 채널의 페이딩 이득만을 이용할 뿐 순시적인 SNR(Signa1 to Noise Ratio) 값은 반영하지 못하는 단점을 가진다. 제안된 기법은 이러한 단점을 보완하기 위해 K를 조절하기 위한 채널 지표로 채널의 페이딩 성분뿐 아니라 SNR 성분까지 반영하는 path metric 값의 특성을 이용하여, 기존의 기법과 동일한 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가진다.
Mobile robot has been studied for long time due to its simple structure and easy modeling. Regarding path planning of the mobile robot, we suggest real-time hybrid path planning algorithm which is the combination of optimal path planning and real-time path planning in this paper. Real-time hybrid path planning algorithm modifies, finds best route, and saves calculating time. It firstly plan the route with real-time path planning then robot starts to move according to the planned route. While robot is moving, update the route as the best outcome which found by optimal path planning algorithm. Verifying the performance of the proposed method through the comparing real-time hybrid path planning with optimal path planning will be done.
무선 센서 네트워크에서 우회 경로는 경로 단절시 목적지에 데이터를 전달할 수 있는 대체 경로이다. 또한 이것은 에너지 낭비를 초래할 수 있는 요인이기도 하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티패스를 사용하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이 방법은 센서노드의 무선 자원을 낭비할 수 있다. 최적의 패스는 에너지 소비를 감소시키기 때문에 네트워크의 수명이 길어지지만, 최적의 패스를 유지하기 위해 전체 노드들 간 주기적인 정보 교환이 이루어져야 한다. 본 논문은 분산된 3차원 센서네트워크에서 최적의 경로를 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 이웃 노드 간 정보 공유를 통하여 최적의 k-경로를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 우회 경로는 경로 단절시 목적지에 데이터를 전달할 수 있는 대체 경로이다. 또한 이것은 에너지 낭비를 초래할 수 있는 요인이기도 하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 멀티패스를 사용하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이 방법은 센서노드의 무선 자원을 낭비할 수 있다. 최적의 패스는 에너지 소비를 감소시키기 때문에 네트워크의 수명이 길어지지만, 최적의 패스를 유지하기 위해 전체 노드들 간 주기적인 정보 교환이 이루어져야 한다. 본 논문은 분산된 3차원 센서네트워크에서 최적의 경로를 결정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 이웃 노드 간 정보 공유를 통하여 최적의 k-경로를 결정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.
AS(Autonomous System) 안에서 라우터들끼리 라우팅 정보를 주고 받기 위한 내부용 라우팅 프로토콜(IGP : Interior Gateway Protocol)인 RIP, EIGRP, OSPF에 대하여 metric을 이용한 경로선택 방법들이 연구되고 있으나, 학습자들이 이론으로 이해한 내용을 실습을 통해 검증하는 구현 사례는 많지 않았다. 각 라우팅 프로토콜별로 해당 토폴로지에 기반 한 Cost value를 이론적으로 계산하여 Best Path를 결정한 후, 시뮬레이터 상에서 가상망을 구현하여 각 Routing Protocol 별로 경로선택을 검증한 결과와 서로 일치함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 학습방안을 활용하면 라우팅 프로토콜의 경로선택 과정을 체계적으로 이해할 수 있어 우수한 학습 결과를 성취할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we propose a 3D LiDAR sensor-based costmap generation and path planning algorithm using it for reliable autonomous flight in complex indoor environments. 3D path planning is essential for reliable operation of UAVs. However, existing grid search-based or random sampling-based path planning algorithms in 3D space require a large amount of computation, and UAVs with weight constraints require reliable path planning results in real time. To solve this problem, we propose a method that divides a 3D space into several 2D spaces and a path planning algorithm that considers the distance to obstacles within each space. Among the paths generated in each space, the final path (Best path) that the UAV will follow is determined through the proposed objective function, and for this purpose, we consider the rotation angle of the 2D space, the path length, and the previous best path information. The proposed methods have been verified through autonomous flight of UAVs in real environments, and shows reliable obstacle avoidance performance in various complex environments.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선을 고려한 탐색 방법을 제안하였다. 이 방법은 이전전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로에서의 중복 간선은 최적 경로로 구성될 가능성이 높다고 판단하고, 해당 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 최적 경로를 구성할 확률을 높이게 하였다. 그리고, 실험을 통해 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 주었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.43-52
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2023
The paper aims to clarify how to make a decision using geographic information systems and how to choose the best route between two cities to suit the expectations of the driver and his sense of safety and comfort on the road. Use a special model for network analysis, where the network analysis tool relied on the following data (maximum speed of the road - number of intersections - road width - peak period) in choosing the best safe path. The paper concluded that the best safe route for refugees between the cities of Khartoum - Arqin crossing is ( Khartoum - Shendi - Atbara - Meroe - Abu Hamad - Wadi Halfa). We advise all GIS users to use the theories of spatial analysis when creating a new model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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