PURPOSES : The goal of this study is to analyze the operational efficiencies of special roundabouts using simulated programs. METHODS : This study primarily focuses on comparing the delays and traffic flow disturbances occurring at special roundabouts. In this study, the operational efficiencies of 450 scenarios (5 roundabout types ${\times}$ traffic volumes ${\times}$ directional ratios ${\times}$ measures) are analyzed according to the corresponding delays and traffic flow disturbances using VISSIM and SSAM. RESULTS : The main results are as follows: 1) the Hamburger roundabouts are determined to yield the least common-type delays, 2) the amount of delays at Turbo and Flower roundabouts with respect to relatively increased right-turn-type delays, in addition to the amount of delays at the Left-turn slip-lane roundabout with respect to relatively increased left-turn-type delays, are found to be reduced as compared to the common-type delays. Lastly, common- and increased right-turn-type traffic flow disturbances at the Turbo roundabout and increased left-turn-type traffic flow disturbances at the Left-turn slip-lane roundabout are determined to be the most infrequent. CONCLUSIONS : This study comparatively analyzes five roundabout types: standard, Flower, Turbo, Hamburger, and Left-turn slip-lane. The effectiveness of roundabouts can increase according to given traffic volume, directional ratio, and measure of effectiveness.
In this paper, a class of bi-directional associative memory (BAM) fuzzy cellular neural networks with distributed delays and impulses is formulated and investigated. By employing an integro-differential inequality with impulsive initial conditions and the topological degree theory, some sufficient conditions ensuring the existence and global exponential stability of equilibrium point for impulsive BAM fuzzy cellular neural networks with distributed delays are obtained. In particular, the estimate of the exponential convergence rate is also provided, which depends on the delay kernel functions and system parameters. It is believed that these results are significant and useful for the design and applications of BAM fuzzy cellular neural networks. An example is given to show the effectiveness of the results obtained here.
네트웤확장은 평형통행배정모형에서 교차로의 지체와 같이 방향별로 발생하는 교차로의 움직임을 고려하기위한 필수불가결한 방법으로 사용되어져 왔다. 그러나 이 방법은 교차로에서 발생하는 가능한 방향별움직임을 가상 링크를 추가하여 표현함으로 네트웤의 복잡성이 증가하고 계산노력이 많이 요구되어진다. 본 연구에서는 이러한 방향별지체와 이에 관련된 움직임을 네트웤의 구조를 확장함이 없이 이용가능한 사용자최적통행배정모형을 새로운 변동부등식를 통해 제안한다. 제안된 식에 회전지체함수가 직접적으로 내재되므로 네트웤의 어떤 변화도 요구되지 않으며 교차로의 방향별움직임에서 나타나는 상호연관성이 변동부등식의 특성을 통해 명쾌하게 반영된다. 제안된 변동부등식의 해법으로서 변형된 대 각화알고리즘이 제안되며 이때 링크표지덩굴망알고리즘이 각 교차로에서 발생하는 방향별지체를 고려하여 최적경로를 발견하는데 응용된다. 제안된 모델을 통한 실험결과로서 자용자최적평형조건이 만족됨이 확인되었으며 교차로주변에서 회전금지와 함께 목격되는 유턴, 피턴과 같이 두번 이상 같은 교차로를 통과하는 통행행태가 운전자의 경로파악시 발생됨을 확인되었다. 본 연구에서 제안된 모델은 네트웤의 교차로의 움직임을 파악하기위해 구축하는데 요구되는 노력을 감축하고, 컴퓨터계산노력을 절감하며, 향후 첨단여행정보시스템을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
In this paper, a class of impulsive fuzzy bi-directional associative memory (BAM) neural networks with distributed delays and variable coefficients are considered. Using Lyapunov functional method and fixed point theorem, we derived some sufficient conditions for the existence and globally exponential stability of unique periodic solution of the networks. The results obtained are new and extend the previous known results. In addition, an example is given to show the effectiveness of our results obtained.
Sound reception system is required to detect the sound and the quadrantal direction of the other ship's horn sound, to overcome the effects of enclosed wall for navigation space, functioning as a sound barrier. However, the realized systems can only provide quadrantal information of the other ship. This paper presents a new arrangement of microphones, having geometrically symmetric deployment with the same distances between sensors and the same angles between adjacent sensors with respect to the geometrical center. The sound pressures received at microphones are transformed into the related envelope signals by applying Hilbert transform. The time delays between microphones are estimated by the correlation functions between the derived envelope signals. This envelope base processing mitigates the noises related to the reflection by ship and sea surface. Then, the directional information is easily defined by using the estimated time delays. The suggested method is verified by the generated signals using boundary element method for a small ship model with sea surface wave. The estimated direction is quite similar to the true one and therefore the proposed approach can be used as an efficient sound reception system.
When an incoming Global Positioning System (GPS) signal is acquired, pull-in search performs a finer search of the Doppler frequency of the incoming signal so that phase lock loop can be quickly stabilized and the receiver can produce an accurate pseudo-range measurement. However, increasing the accuracy of the Doppler frequency estimation often involves a higher computational cost for weaker GPS signals, which delays the position fix. In this paper, we show that the Doppler frequency detectable by a long coherent auto-correlation can be accurately estimated using a complex-weighted sum of consecutive short coherent auto-correlation outputs with a different Doppler frequency hypothesis, and by exploiting this we propose a noise resistant, low-cost and highly accurate Doppler frequency and phase estimation technique based on a reverse directional application of the finite rate of innovation (FRI) technique. We provide a performance and computational complexity analysis to show the feasibility of the proposed technique and compare the performance to conventional techniques using numerous Monte Carlo simulations.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.64-72
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2016
The coverage area of a GNSS regional ionospheric delay model is mainly determined by the distribution of GNSS ground monitoring stations. Extrapolation of the ionospheric model data can extend the coverage area. An extrapolation algorithm, which combines observed ionospheric delay with the environmental parameters, is proposed. Neural network and least square regression algorithms are developed to utilize the combined input data. The bi-harmonic spline method is also tested for comparison. The IGS ionosphere map data is used to simulate the delays and to compute the extrapolation error statistics. The neural network method outperforms the other methods and demonstrates a high extrapolation accuracy. In order to determine the directional characteristics, the estimation error is classified into four direction components. The South extrapolation area yields the largest estimation error followed by North area, which yields the second-largest error.
Purpose: Aerial application of chemicals with an agricultural helicopter allows for precise and timely spraying and reduces working labor and pollution. An attitude controller for an agricultural helicopter would be helpful to aerial application operator. The objectives of this paper are to determine the transfer function models and to estimate the handling qualities of a bare-airframe model helicopter. Methods: Transfer functions of a model unmanned helicopter were estimated by using NAVFIT and DERIVID modules of the $CIFER^{(R)}$ program to the time history data of frequency sweep flight tests. Control inputs of the transfer functions were elevator, aileron, rudder and collective pitch stick positions and the outputs were resulting on-axis movements of the fuselage. Results: Minimum realization of the transfer functions for pitch rate output to elevator control input and roll rate output to aileron control input produced second order transfer functions with undamped natural frequencies around 3.0 Hz and damping ratios of 0.139 and 0.530, respectively. The equivalent time delays of the transfer functions ranged from 0.16 to 0.44 second. Sensitivity analysis of the proposed parameters allowed derivation of minimal realization of the transfer functions. Conclusions: Handling quality of the model helicopter was addressed based on the eigenvalues of the transfer functions, corresponding undamped natural frequencies with damping ratios. The equivalent time delays of the lateral-directional motion ranged from 0.16 to 0.44 second, longer than the 0.1 to 0.15 second requirement for well-controlled typical manned aerial vehicles.
This paper presents a FTNCS (Fault-Tolerant Networked Control System) that can tolerate control surface failure and packet delay/loss in an UAV (Unmanned Aerial Vehicle). The proposed method utilizes the benefits of self-diagnosis by smart actuators along with the control allocation technique. A smart actuator is an intelligent actuation system combined with microprocessors to perform self-diagnosis and bi-directional communications. In the event of failure, the smart actuator provides the system supervisor with a set of actuator condition data. The system supervisor then compensate for the effect of faulty actuators by re-allocating redundant control surfaces based on the provided actuator condition data. In addition to the compensation of faulty actuators, the proposed FTNCS also includes an efficient algorithm to deal with network induced delay/packet loss. The proposed algorithm is based on a Lagrange polynomial interpolation method without any mathematical model of the system. Computer simulations with an UAV show that the proposed FTNCS can achieve a fast and accurate tracking performance even in the presence of actuator faults and network induced delays.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권4호
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pp.9-17
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2007
Network Mobility basic support protocol (NEMO Basic) extends the operation of Mobile IPv6 to provide uninterrupted Internet connectivity to the communicating nodes of mobile networks. The protocol uses a mobile router (MR) in the mobile network to perform prefix scope binding updates with its home agent (HA) to establish a bi-directional tunnel between the HA and MR. This solution reduces location-update signaling by making network movements transparent to the mobile nodes (MNs) behind the MR. However, delays in data delivery and higher overheads are likely to occur because of sub-optimal routing and multiple encapsulation of data packets. To manage the mobility of the mobile network, it is important to minimize packet overhead, to optimize routing, and to reduce the volume of handoff signals over the nested mobile network. This paper proposes en aggregate router-assisted route optimization (ARARO) scheme for nested mobile networks support which introduces a local anchor router in order to localize handoff and to optimize routing. With ARARO, a mobile network node (MNN) behind a MR performs route optimization with a correspondent node (CN) as the MR sends a binding update message (BU) to aggregate router (AGR) via root-MR on behalf of all active MNNs when the mobile network moves. This paper describes the new architecture and mechanisms and provides simulation results which indicate that our proposal reduces transmission delay, handoff latency and signaling overhead. To evaluate the scheme, we present the results of simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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