A. Sathi Babu;M. Muni Chandrika;P. Sravani;M. Sindhu sowjanyarani;M. Dimpu Krishna
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.95-100
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2024
Cyclic Delay Diversity (CDD) is a diversity scheme used in OFDM-based telecommunication systems, transforming spatial diversity into frequency diversity and thus avoiding intersymbol interference without entailing the receiver to be aware of the transmission strategy making the signal more reliable achieving full diversity gain in cooperative systems. Here the analyzation of the influence of CDD-SC scheme in Cognitive Radio Network (CRN) is done with the challenge of overcoming the complication called channel estimation along with overhead in CNR. More specifically, the closed-form expressions for outage probability and symbol error rate are divided under different frequencies among independent and identically distributed (i.i.d.) frequency selective fading channel model i.e., the signal is divided into different frequencies and transmitted among several narrow band channels of different characteristics. It is useful in the reduction of interference and crosstalk. The results reveal the diversity order of the proposed system to be mainly affected by the number of multipath components that are available in the CNR.
The limits of current DN(Defense networks), private and closed network, become to reality; for Example, high expense of construction and maintenance of networks, restriction of new subscribers on DN. Therefore, a network using web environment that reflect fast development of If and IS(Information Security) technology is demanded for MND. Meeting the requirement of reliable IS system and extension and improvement of DN using common network, we can reduce the expense to extend, maintain, repair DN, form the environment that makes military business cooperate better with civil company and government agency, advance implementing Defense computing and networking service for field small size units that was a exception of Defense digitalization. But it is essential to construct DN based on common network that there are security requisites; confidentiality, integrity, availability, efficiency, log, backup, restoration, that have to be realized at demanding level for IS. This thesis suggested four measurements; replacement DN with common network to resolve the requirements of building new network and improvement of performance for private DN, linkage with common network for new requirement, distribution of traffic using common network, configuration of DN using Internet and Proposed a refinement of IS management organization to treat security threat of common network flexibly, and LAN IS standard model of DN based on the web environment.
In this letter, closed-form approximations for outage probability and symbol error rate are presented for a selective decode-and-forward relay network with partial channel information. An independent but not identically distributed Rayleigh fading environment is considered. Numerical and simulated results demonstrate the validity of the analytical results.
The purpose of this study is to find the research trends relating to flipped learning through keyword network analysis. For investigating this topic, final 100 papers (removed due to overlap in all 205 papers) were selected as subjects from the result of research databases such as RISS, DBPIA, and KISS. After keyword extraction, coding, and data cleaning, we made a 2-mode network with final 202 keywords. In order to find out the research trends, frequency analysis, social network structural property analysis based on co-keyword network modeling, and social network centrality analysis were used. Followings were the results of the research: (a) Achievement, writing, blended learning, teaching and learning model, learner centered education, cooperative leaning, and learning motivation, and self-regulated learning were found to be the most common keywords except flipped learning. (b) Density was .088, and geodesic distance was 3.150 based on keyword network type 2. (c) Teaching and learning model, blended learning, and satisfaction were centrally located and closed related to other keywords. Satisfaction, teaching and learning model blended learning, motivation, writing, communication, and achievement were playing an intermediary role among other keywords.
IEEE 802.15.4e은 산업용 네트워크 제어 시스템의 무선 네트워크 적용을 위해 개발된 통신 표준으로서, 기존경쟁 기반의 MAC 프로토콜이 갖는 전송 지연의 문제를 해결하기 위해 비경쟁 기반의 MAC 프로토콜을 제시하고 있다. 이에 본 논문은 IEEE 802.15.4e 기반 무선 네트워크 제어 시스템에 적용 가능한 네트워크 모델과 제어 모델을 제시하고, 성능 평가를 목적으로 한다. 이를 위해 각 모델에 대한 수학적 분석을 토대로 모의실험 환경을 구성하였으며, 무선 네트워크 환경의 주요 환경 요소인 거리, 전송 전력을 변화시켜 패킷 손실에 대한 영향을 분석하였다. 특히 제안하는 모델의 명확성을 입증하기 위해 중복 전송을 고려한 네트워크 모델을 대표적인 비선형 실시간 모델인 역진자 시스템에 도입하여 성능 분석을 수행하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 네트워크 및 제어기 모델이 사용 가능함을 확인하였고, 각 환경 변화에 따른 성능 추이를 살펴볼 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권10호
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pp.2548-2566
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2012
This paper derives two main end-to-end performance metrics, namely the spatial capacity density and the average end-to-end delay of the multi-hop wireless ad hoc networks with multi-antenna communications. Based on the closed-form expressions of these performance metrics, three hopping strategies, i.e., the closest neighbor, the furthest neighbor and the randomly selected neighbor hopping strategies have been investigated. This formulation provides insights into the relations among node density, diversity gains, number of hops and some other network design parameters which jointly determine network performances, and a method of choosing the best hopping strategy which can be formulated from a network design perspective.
Saravanan, P;Balaji, M;Balaji, Nagaraj K;Arumugam, R
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권4호
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pp.1548-1555
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2017
This paper attempts to employ and investigate neural based approaches as interpolation tools for modeling of Switched Reluctance Motor (SRM) drive. Precise modeling of SRM is essential to analyse the performance of control strategies for variable speed drive application. In this work the suitability of Generalized Regression Neural Network (GRNN) and Extreme Learning Machine (ELM) in addition to conventional neural network are explored for improving the modeling accuracy of SRM. The neural structures are trained with the data obtained by modeling of SRM using Finite Element Analysis (FEA) and the trained neural network is incorporated in the model of SRM drive. The results signify the modeling accuracy with GRNN model. The closed loop drive simulation is performed in MATLAB/Simulink environment and the closeness of the results in comparison with the experimental prototype validates the modeling approach.
In this paper, the problem of simultaneously allocating servers and loadings of stations in a class of manufacturing systems modelled as network of queues is considered. The throughput function of the closed network of queues is demonstrated as a Schur convex function of server allocation, that is, increasing the server allocation vector under majorization increases the performance in the ship in terms of the throughput. It also reduces the congestion in the open network of queues in terms of reducing the total number of jobs in the sense of likelihood ratio ordering. These are the extentions of the numerical results of Green and Guha (1995) in the service system with independent M/M/c systems to the network of queues. The results can be used to support production planning in certain manufacturing systems.
In this paper, a neural network controller that can be implemented in parallel with a PD controller is suggested for motion control of a hydraulic servo cylinder. By applying a self-excited oscillation method, the system design parameters of open loop transfer function of servo cylinder system are identified. Based on system design parameters, the PD gains are determined for the desired closed loop characteristics. The Neural Network is incorporated with PD control in order to compensate the inherent nonlinearities of hydraulic servo system. As an application example, a motion control using PD-NN has been performed and proved its superior performance by comparing with that of a PD control.
It is shown that there exists a nonlinear mappping which transforms features and their changes to the desired camera motion without measurement of the relative distance between the camera and the part, and the nonlinear mapping can eliminate several difficulties encountered when using the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback controls. And instead of analytically deriving the closed form of such a nonlinear mapping, a fuzzy membership function (FMF) based neural network is then proposed to approximate the nonlinear mapping, where the structure of proposed networks is similar to that of radial basis function neural network which is known to be very useful in function approximations. The proposed FMF network is trained to be capable of tracking moving parts in the whole work space along the line of sight. For the effective implementation of proposed IMF networks, an image feature selection processing is investigated, and required fuzzy membership functions are designed. Finally, several numerical examples are illustrated to show the validities of our proposed visual servoing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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