산화물 반도체 감지막이 동작온도에 따라 감응특성을 가지는 마이크로 흐름센서를 설계하기 위해서 통계적 수법에 기초한 Markov 체인 MCM을 이용하여 기초방정식을 정식화하고 마이크로 소자의 열 전달특성을 해석하였다. 계산 결과를 통하여 기존 유한차분법이 가지는 계산 정밀도와 차이가 없음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 Markov 체인 MCM을 활용하면 다양한 마이크로 소자의 열전달 특성과 같은 물리적 특성을 해석하고 설계하는데 유용할 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4034-4053
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2015
In order to meet various requirements for transmission quality of both primary users (PUs) and secondary users (SUs) in cognitive radio networks, we introduce a channel bonding mechanism for PUs and a channel reservation mechanism for SUs, then we propose a novel spectrum allocation strategy. Taking into account the mistake detection and false alarm due to imperfect channel sensing, we establish a three-dimensional Markov chain to model the stochastic process of the proposed strategy. Using the method of matrix geometric solution, we derive the performance measures in terms of interference rate of PU packets, average delay and throughput of SU packets. Moreover, we investigate the influence of the number of the reserved (resp. licensed) channels on the system performance with numerical experiments. Finally, to optimize the proposed strategy socially, we provide a charging policy for SU packets.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.61-77
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2017
The most challenging issues in the multi-channel MAC of the IEEE 1609.4 standard is how to handle the dynamic vehicular traffic condition with a high mobility, dynamic topology, and a trajectory change. Therefore, dynamic channel coordination schemes between CCH and SCH are required to provide the proper bandwidth for CCH/SCH intervals and to improve the quality of service (QoS). In this paper, we use a Markov model to optimize the interval based on the dynamic vehicular traffic condition with high mobility nodes in the multi-channel MAC of the IEEE 1609.4 standard. We evaluate the performance of the three-dimensional Markov chain based on the Poisson distribution for the node distribution and velocity. We also evaluate the additive white Gaussian noise (AWGN) effect for the multi-channel MAC coordination scheme of the IEEE 1609.4 standard. The result of simulation proves that the performance of the dynamic channel coordination scheme is affected by the high node mobility and the AWGN. In this research, we evaluate the model analytically for the average delay on CCHs and SCHs and also the saturated throughput on SCHs.
In this paper, we study real-time error in the context of monitoring a binary information source through a delay system. To derive the average real-time error, we model the delay system as a discrete time Geo/D/1/1 queueing model. Using a discrete time three-dimensional Markov chain with finite state space, we analyze the queueing model. We also perform some numerical analysis on various system parameters: state transition probabilities of binary information source; transmission times; and transmission frequencies. When the state changes of the information source are positively correlated and negatively correlated, we investigate the relationship between transmission time and transmission frequency.
Model uncertainty is a key factor that could influence the accuracy and reliability of numerical model-based analysis. It is necessary to acquire an appropriate updating approach which could search and determine the realistic model parameter values from measurements. In this paper, the Bayesian model updating theory combined with the transitional Markov chain Monte Carlo (TMCMC) method and K-means cluster analysis is utilized in the updating of the structural model parameters. Kriging and polynomial chaos expansion (PCE) are employed to generate surrogate models to reduce the computational burden in TMCMC. The selected updating approaches are applied to three structural examples with different complexity, including a two-storey frame, a ten-storey frame, and the national stadium model. These models stand for the low-dimensional linear model, the high-dimensional linear model, and the nonlinear model, respectively. The performances of updating in these three models are assessed in terms of the prediction uncertainty, numerical efforts, and prior information. This study also investigates the updating scenarios using the analytical approach and surrogate models. The uncertainty quantification in the Bayesian approach is further discussed to verify the validity and accuracy of the surrogate models. Finally, the advantages and limitations of the surrogate model-based updating approaches are discussed for different structural complexity. The possibility of utilizing the boosting algorithm as an ensemble learning method for improving the surrogate models is also presented.
본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.
In recent literature on traffic scheduling, the combination of the two-dimensional discrete-time Markov chain (DTMC) and the Markov modulated Poisson process (MMPP) is used to analyze the capacity of VoIP traffic in the cognitive radio system. The performance of the cognitive radio system solely depends on the accuracy of spectrum sensing techniques, the minimization of false alarms, and the scheduling of traffic channels. In this paper, we only emphasize the scheduling of traffic channels (i.e., traffic handling techniques for the primary user [PU] and the secondary user [SU]). We consider the following three different traffic models: the cross-layer analytical model, M/G/1(m) traffic, and the IEEE 802.16e/m scheduling approach to evaluate the performance of the VoIP services of the cognitive radio system from the context of blocking probability and throughput.
Cognitive radio (CR) has emerged as one of effective methods to enhance the utilization of existing radio spectrum. Main principle of CR is that secondary users (SUs) are allowed to use the spectrum unused by primary users (PUs) without interfering PU's transmissions. In this paper, PUs operate on a slot-by-slot basis and SUs try to exploit the slots unused by PUs. We propose OSA protocols in the single channel and we propose an opportunistic spectrum access (OSA) protocols in the multi-channel cognitive radio networks with one control channel and several licensed channels where a slot is divided into contention phase and transmission phase. A slot is divided into reporting phase, contention phase and transmission phase. The reporting phase plays a role of finding idle channels unused by PUs and the contention phase plays a role of selecting a SU who will send packets in the data transmission phase. One SU is selected by carrier sense multiple access / collision avoidance (CSMA/CA) with request to send / clear to send (RTS/CTS) mechanism on control channel and the SU is allowed to occupy all remaining part of all idle channels during the current slot. For mathematical analysis, first we deal with the single-channel case and we model the proposed OSA media access control (MAC) protocol by three-dimensional discrete time Markov chain (DTMC) whose one-step transition probability matrix has a special structure so as to apply the censored Markov chain method to obtain the steady state distribution.We obtain the throughput and the distribution of access delay. Next we deal with the multi-channel case and obtain the throughput and the distribution of access delay by using results of single-channel case. In numerical results, our mathematical analysis is verified by simulations and we give numerical results on throughput and access delay of the proposed MAC protocol. Finally, we find the maximum allowable number of SUs satisfying the requirements on throughput and access delay.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1293-1316
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2021
Using directional antennas in wireless Ad hoc networks has many superiorities, including reducing interference, extending transmission range, and increasing space division multiplexing. However, directional transmission introduces two problems: deafness and directional hidden terminals problems. We observe that these problems result in saturation throughput disparity among the competing flows in directional CSMA/CA based Ad hoc networks and bring challenges for modeling the saturation throughput of the flows. In this article, we concentrate on how to model and analyze the saturation throughput disparity of different flows in directional CSMA/CA based Ad hoc networks. We first divide the collisions occurring in the transmission process into directional instantaneous collisions and directional persistent collisions. Then we propose a four-dimensional Markov chain to analyze the transmission state for a specific node. Our model has three different kinds of processes, namely back-off process, transmission process and freezing process. Each process contains a certain amount of continuous time slots which is defined as the basic time unit of the directional CSMA/CA protocols and the time length of each slot is fixed. We characterize the collision probabilities of the node by the one-step transition probability matrix in our Markov chain model. Accordingly, we can finally deduce the saturation throughput for each directional data stream and evaluate saturation throughput disparity for a given network topology. Finally, we verify the accuracy of our model by comparing the deviation of analytical results and simulation results.
Reliability analysis is of great importance in the advanced product design, which is to evaluate reliability due to the associated uncertainties. There are three types of uncertainties: the first is the aleatory uncertainty which is related with inherent physical randomness that is completely described by a suitable probability model. The second is the epistemic uncertainty, which results from the lack of knowledge due to the insufficient data. These two uncertainties are encountered in the input variables such as dimensional tolerances, material properties and loading conditions. The third is the metamodel uncertainty which arises from the approximation of the response function. In this study, an integrated method for the reliability analysis is proposed that can address all these uncertainties in a single Bayesian framework. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is employed to facilitate the simulation of the posterior distribution. Mathematical and engineering examples are used to demonstrate the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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