KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2509-2528
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2012
Time division multiple access (TDMA) is a widely used media access control (MAC) technique that can provide collision-free and reliable communications, save energy and bound the delay of packets. In TDMA, energy saving is usually achieved by switching the nodes' radio off when such nodes are not engaged. However, the frequent switching of the radio's state not only wastes energy, but also increases end-to-end delay. To achieve high energy efficiency and low delay, as well as to further minimize the number of time slots, a multi-objective TDMA scheduling problem for industrial wireless mesh networks is presented. A hybrid algorithm that combines genetic algorithm (GA) and simulated annealing (SA) algorithm is then proposed to solve the TDMA scheduling problem effectively. A number of critical techniques are also adopted to reduce energy consumption and to shorten end-to-end delay further. Simulation results with different kinds of networks demonstrate that the proposed algorithm outperforms traditional scheduling algorithms in terms of addressing the problems of energy consumption and end-to-end delay, thus satisfying the demands of industrial wireless mesh networks.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.5
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pp.77-83
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2009
In this parer, an improved backoff algorithm is proposed by supplementing a multiple of persistence factor for IEEE 802.11 Wireless LAN MAC. This algorithm is proposed to complement the shortcomings of the conventional BEB (Binary Exponential Backoff) algorithm which is used for retransmission to control a new contention window in DCF/EDCF MAC. In channel utilization, collision rate and Goodput viewpoint, we analysis the improved backoff algorithm and compared the result with that of the conventional algorithm In this result, we showed that the performance for PFA backoff algorithm is 10% higher than that for the conventional BEB algorithm when the number of station is 40.
Han Kyeong-Eun;Park Hyuk-Gu;Yoo Kyoung-Min;Kang Byung-Chang;Kim Young-Chon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.5
s.347
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pp.84-93
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2006
Ethernet-PON is an emerging access network technology that provides a low-cost method of deploying optical access lines between OLT and ONUs. It has a point-to-multipoint and multipoint-to-point architecture in downstream and upstream direction, respectively. Therefore, downstream packets are broadcast from an OLT toward all ONUs sithout collision. On the other hand, since alt ONUs share a common channel, the collision may be occurred for the upstream transmission. Therefore, earlier efforts on Ethernet-PON have been concentrated on an upstream MAC protocol to avoid collision. But it is needed to control downstream traffic in practical access network, where the network provider limits available bandwidth according to the number of users. In this paper, we propose a traffic control scheme for supporting the fairness of the downstream bandwidth. The objective of this algorithm is to guarantee the fairness of ONUs while maintaining good performance. In order to do this, we define the service probability that considers the past traffic information for downstream, the number of tokens and the relative size of negotiated bandwidth. We develop the simulation model for Ethernet-PON to evaluate the rate-limiting algorithm by using AWESIM. Some results are evaluated and analyzed in terms of defined fairness factor, delay and dropping rate under various scenario.
This paper presents design of a vehicle stop-and-go cruise control strategy based on analyzed results of the manual driving data. Human drivers driving characteristics have been investigated using vehicle driving data obtained from 100 participants on low speed urban traffic ways. The control algorithm has been designed to incorporate the driving characteristics of the human drivers and to achieve natural vehicle behavior of the controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver under low speed stop-and-go driving conditions. Vehicle following characteristics of the cruise controlled vehicle have been investigated using a validated vehicle simulator and real driving radar sensor data.
In this study, when the nonlinear overhead crane which allows simultaneously travel and traverse motion moves a desired transport route, the object suspended the end of rope does undesirable swing motion. Nonlinear overhead crane pertubes in the vicinity of an operating point, therefore the nonlinear overhead crane is modified to linear overhead crane for the operating point. The linear overhead crane was controlled to swing angles of the object by the ratio of torque inputs to motors of the girder and the trolley. As a basis for the result of the linear overhead crane, the nonlinear overhead crane was controlled swing angles of the object and positions of the overhead crane without collision with environmental equipment by partial state feedback control.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.7
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pp.1159-1164
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2004
There is an Overhead Hoist Transport(OHT) for delivering the wafer in semiconductor processing. The transfer system is consists of carrier vehicle. rail, and support. OHTCMS(OHT Control and Management System) has to take the feature, such as the optimal control and integration with several OHT. In this paper, ESRA(Efficiency of Shortest - Route Algorithms) is proposed which can be transported optimal route and be prevented collision using the Floyd-Warshall algorithms. The proposed algorithm is verified through consecutive simulation for a long time.
A vehicle cruise control strategy designed based on human drivers driving characteristics has been investigated. Human drivers driving patterns have been investigated using vehicle driving test data obtained from 125 participants. The control algorithm has been designed to incorporate the driving characteristics of the human drivers and to achieve natural vehicle behavior of the controlled vehicle that would feel comfortable to the human driver. Vehicle following characteristics of the cruise controlled vehicle have been investigated using real-world vehicle driving test data and a validated simulation package.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.8
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pp.19-26
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1995
In this paper, a fuzzy-neural hybrid control approach is proposed for controlling a mobile robot that can avoid an unexpected obstacle in a navigational space. First, to describe the global structure of a known environment, a heuristic collision-free space band is introduced. Based on the band, the moving information in the known environment is trained to a neural controller. Then, during the execution of a mobile robot navigation moving information at each position is given the neural controller. If the mobile robot encounters an unexpected obstacle, a fuzzy controller activates to avoid the unexpected obstacle. Finally, some numerical examples are presented to demonstrate the control algorithm.
In order to control interference and improve spectrum efficiency in the femtocell and macrocell overlaid system (FMOS), we propose a joint frequency bandwidth dynamic division, clustering and power control algorithm (JFCPA) for orthogonal-frequency-division-multiple access-based downlink FMOS. The overall system bandwidth is divided into three bands, and the macro-cellular coverage is divided into two areas according to the intensity of the interference from the macro base station to the femtocells, which are dynamically determined by using the JFCPA. A cluster is taken as the unit for frequency reuse among femtocells. We map the problem of clustering to the MAX k-CUT problem with the aim of eliminating the inter-femtocell collision interference, which is solved by a graph-based heuristic algorithm. Frequency bandwidth sharing or splitting between the femtocell tier and the macrocell tier is determined by a step-migration-algorithm-based power control. Simulations conducted to demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm showed the frequency-reuse probability of the FMOS reuse band above 97.6% and at least 70% of the frequency bandwidth available for the macrocell tier, which means that the co-tier and the cross-tier interference were effectively controlled. Thus, high spectrum efficiency was achieved. The simulation results also clarified that the planning of frequency resource allocation in FMOS should take into account both the spatial density of femtocells and the interference suffered by them. Statistical results from our simulations also provide guidelines for actual FMOS planning.
In this paper, a parameter optimization technique for a mobile robot navigation is discussed. Authors already have proposed a navigation algorithm for mobile robots with sonar sensors using fuzzy decision making theory. Fuzzy decision making selects the optimal via-point utilizing membership values of each via-point candidate for fuzzy navigation goals. However, to make a robot successfully navigate through an unknown and cluttered environment, one needs to adjust parameters of membership function, thus changing shape of MF, for each fuzzy goal. Furthermore, the change in robot configuration, like change in sensor arrangement or sensing range, invokes another adjusting of MFs. To accomplish an intelligent way to adjust these parameters, we adopted a genetic algorithm, which does not require any formulation of the problem, thus more appropriate for robot navigation. Genetic algorithm generates the fittest parameter set through crossover and mutation operation of its string representation. The fitness of a parameter set is assigned after a simulation run according to its time of travel, accumulated heading angle change and collision. A series of simulations for several different environments is carried out to verify the proposed method. The results show the optimal parameters can be acquired with this method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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