KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.7
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pp.2010-2026
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2024
This work investigates the hybrid precoder scheme in a millimeter wave (mmWave) multi-user MIMO system. We study a sum rate maximization scheme by jointly designing the digital precoder and the analog precoder. To handle the non-convex problem, a block coordinate descent (BCD) method is formulated, where the digital precoder is solved by a bisection search and the analog precoder is addressed by the penalty dual decomposition (PDD) alternately. Then, we extend the proposed algorithm to the sub-connected schemes. Besides, the proposed algorithm enjoys lower computational complexity when compared with other benchmarks. Simulation results verify the performance of the proposed scheme and provide some meaningful insight.
Roseline, Johnson Anitha;Vijayenthiran, Subramanian;V., Rajini;Mahadevan, Senthil Kumaran
Journal of Power Electronics
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v.15
no.3
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pp.670-684
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2015
The hybrid cascaded multilevel inverter (HCMLI) is a popular converter topology that is being increasingly used in high power medium voltage drives. The intricacy of the control technique for a HCMLI increases with the number of levels and due to fluctuating dc voltages. This paper presents a novel offline quadrant search based space vector modulation technique to synthesize a sinusoidal output from a dispersed pattern of voltage vectors due to different voltages in the auxiliary unit. Such an investigation has never been reported in the literature and it is being attempted for the first time. The method suggested distributes the voltage vectors for a reduced total harmonic distortion at minimal computation. In addition, the proposed algorithm determines the maximum modulation index in the linear modulation range in order to synthesize a sinusoidal output for both normal and abnormal vector patterns. It is better suited for a wide range of practical applications. It is particularly well suited for renewable source fed inverters which utilize large capacitor banks to maintain the dc link, which are prone to such slow fluctuations. The proposed quadrant search space vector modulation technique is simulated using MATLAB/SIMULINK and implemented using a Nexys-2 Spartan-3E FPGA for a developed prototype.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.102-108
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2020
One of the key features of a mobile crowd-sensing (MCS) system is task allocation, which aims to recruit workers efficiently to carry out the tasks. Due to various constraints of the tasks (such as specific sensor requirement and a probabilistic guarantee of task completion) and workers heterogeneity, the task allocation become challenging. This assignment problem becomes more intractable because of the deadline of the tasks and a lot of possible task completion order or moving path of workers since a worker may perform multiple tasks and need to physically visit the tasks venues to complete the tasks. Therefore, in this paper, a hybrid search algorithm for task allocation called HST is proposed to address the problem, which employ a traveling salesman problem heuristic to find the task completion order. HST is developed based on the tabu search algorithm and exploits the premature convergence avoiding concepts from the genetic algorithm and simulated annealing. The experimental results verify that our proposed scheme outperforms the existing methods while satisfying given constraints.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.12
no.6
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pp.478-487
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2002
This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.
Faheem, Muhammad R.;Anees, Tayyaba;Hussain, Muzammil
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1489-1515
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2022
The number of interconnected real-world devices such as sensors, actuators, and physical devices has increased with the advancement of technology. Due to this advancement, users face difficulties searching for the location of these devices, and the central issue is the findability of Things. In the WoT environment, keyword-based and geospatial searching approaches are used to locate these devices anywhere and on the web interface. A few static methods of indexing and ranking are discussed in the literature, but they are not suitable for finding devices dynamically. The authors have proposed a mechanism for dynamic and efficient searching of the devices in this paper. Indexing and ranking approaches can improve dynamic searching in different ways. The present paper has focused on indexing for improving dynamic searching and has indexed the Things Description in Solr. This paper presents the Things Description according to the model of W3C JSON-LD along with the open-access APIs. Search efficiency can be analyzed with query response timings, and the accuracy of response timings is critical for search results. Therefore, in this paper, the authors have evaluated their approach by analyzing the search query response timings and the accuracy of their search results. This study utilized different indexing approaches such as key-words-based, spatial, and hybrid. Results indicate that response time and accuracy are better with the hybrid approach than with keyword-based and spatial indexing approaches.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.1
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pp.50-60
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2020
Estimates of project costs in the early stages of a construction project have a significant impact on the operator's decision-making in important matters, such as the site's decision or the construction period. However, it is difficult to carry out the initial stage with confidence because information such as design books and specifications is not available. In previous studies, case-based reasoning was used to predict initial construction costs, and genetic algorithms were used to calculate the weight of the inquiry phase among them. However, some say that it is difficult to perform better than the current year because existing genetic algorithms are calculated in random numbers. To overcome these limitations, correlation numbers using correlation analysis rather than random numbers are reflected in the genetic algorithm by method of local search, and weights are calculated using a hybrid genetic algorithm that combines local search and genetic algorithms. A case-based reasoning model was developed using the weights calculated and validated with the data. As a result, it was found that the hybrid GA-CBR applied with local search performed better than the existing GA-CBR.
Since the development of the Distributed Hash Tables (DHTs), the distributed lookup services are one of the hot topics in the networking area. The main reason of this popularity is the simplicity of the lookup structure. However, the simple key based search mechanism makes the so called "keyword" based search difficult if not impossible. Thus, the applicability of the DHTs is limited to certain areas. In this paper. we find that DHTs can be used as the ubiquitous sensor network (USN) metadata lookup service across a large number of sensor networks. The popularity of the Ubiquitous Sensor Network has motivated the development of the USN middleware services for the sensor networks. One of the key functionalities of the USN middleware service is the lookup of the USN metadata, by which users get various information about the sensor network such as the type of the sensor networks and/or nodes, the residual of the batteries, the type of the sensor nodes. Traditional distributed hash table based lookup systems are good for one sensor network. However, as the number of sensor network increases, the need to integrate the lookup services of many autonomous sensor networks so that they can provide the users an integrated view of the entire sensor network. In this paper, we provide a hybrid lookup model, in which the autonomous lookup services are combined together and provide seamless services across the boundary of a single lookup services. We show that the hybrid model can provide far better lookup performance than a single lookup system.
An inverse radiation analysis is presented for the estimation of the wall emissivities for an absorbing, emitting, and scattering media with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries. In this study, a repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm which is a relatively recent heuristic search method is proposed as an effective method for improving the search efficiency for unknown parameters. To verify the performance of the proposed RPSO algorithm, it is compared with a basic particle swarm optimization(PSO) algorithm and a hybrid genetic algorithm(HGA) for the inverse radiation problem with estimating the wall emissivities in a two-dimensional irregular medium when the measured temperatures are given at only four data positions. A finite-volume method is applied to solve the radiative transfer equation of a direct problem to obtain measured temperatures.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.4
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pp.317-322
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2002
The major operations of Evolutionary Computation include crossover, mutation, competition and selection. Although selection does not create new individuals like crossover or mutation, a poor selection mechanism may lead to problems such as taking a long time to reach an optimal solution or even not finding it at all. In view of this, this paper proposes a hybrid Evolutionary Programming (EP) algorithm that exhibits a strong capability to move toward the global optimum even when stuck at a local minimum using a synergistic combination of the following three basic ideas. First, a "local selection" technique is used in conjunction with the normal tournament selection to help escape from a local minimum. Second, the mutation step has been improved with respect to the Fast Evolutionary Programming technique previously developed in our research group. Finally, the crossover and mutation operations of the Genetic Algorithm have been added as a parallel independent branch of the search operation of an EP to enhance search diversity.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.14
no.1
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pp.70-74
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2006
Cospas-Sarsat, an international satellite system for search and rescue, started operating in early 1980's and has been credited with saving thousands of lives since then. Hundreds of thousands of aviators, mariners and land users worldwide are equipped with Cospas-Sarsat distress beacons, which could help save their lives in emergency situations anywhere in the world. This paper outlines the evolution of the system and describes how satellites are constantly circling the globe monitoring for rescue signals, while tracking stations on six continents receive the satellite signals, compute the locations of the distress events and forward the calls for help to the appropriate rescue authorities. Therefore, this paper points out the importance of developing of technologies of Hybrid Aviation Wireless SAR Equipment and also proposes to make it localized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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