El-Saleh, Ayman A.;Ismail, Mahamod;Ali, Mohd Alaudin Mohd;Arka, Israna H.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1023-1041
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2010
In cognitive radio networks, cooperative spectrum sensing schemes are proposed to improve the performance of detecting licensees by secondary users. Commonly, the cooperative sensing can be realized by means of hard decision fusion (HDF) or soft decision fusion (SDF) schemes. The SDF schemes are superior to the HDF ones in terms of the detection performance whereas the HDF schemes are outperforming the SDF ones when the traffic overhead is taken into account. In this paper, a hybrid SFD-HDF cluster-based approach is developed to jointly exploit the advantages of SFD and HDF schemes. Different SDF schemes have been proposed and compared within a given cluster whereas the OR-rule base HDF scheme is applied to combine the decisions reported by cluster headers to a common receiver or base station. The computer simulations show promising results as the performance of the proposed scenario of hybridizing soft and hard fusion schemes is significantly outperforming other different combinations of conventional SDF and HDF schemes while it noticeably reduces the network traffic overhead.
본 연구에서는 smart ultra-high performance fiber reinforced concretes (S-UHPFRCs)의 자기감지 능력을 검증하기 위해 인장과 압축 영역에서 휨 하중에 따른 S-UHPFRCs의 전기역학적 거동을 조사하였다. 휨 하중 하에서 S-UHPFRCs의 전기저항률은 초기균열 이후 다수의 미세균열을 보이는 변형-경화 거동으로 인해 계속해서 변화된다. 압축 영역에서 S-UHPFRCs의 전기저항률은 등가 휨 응력이 증가함에 따라 976.57에서 514.05 kΩ-cm로 (47.00%) 감소하였으며, 인장 영역에서는 979.61에서 682.28 kΩ-cm로 (30.40%) 감소하였다. S-UHPFRCs의 응력 민감도 계수는 압축 영역과 인장 영역이 각각 1.709와 1.098 %/MPa이다. S-UHPFRCs의 처짐 감지 능력은 압축 영역 (30.06 %/mm)이 인장 영역 (19.72 %/mm)보다 높았다. 초기 처짐 감지 능력은 측정 영역과 관계없이 처짐 감지 능력의 약 50%로 초기 처짐에 대한 우수한 감지 능력을 가지는 것으로 확인되었다. 휨 하중 하에서 S-UHPFRCs의 자기감지 능력은 압축 영역에서 더 높았으나 S-UHPFRCs는 건설 현장에 적용할 자기 감지 재료로 충분하다.
The Distributed Modulated Wideband Converter (DMWC) is a networking system developed from the Modulated Wideband Converter, which converts all sampling channels into sensing nodes with number variables to implement signal undersampling. When the number of sparse subbands changes, the number of nodes can be adjusted flexibly to improve the reconstruction rate. Owing to the different attenuations of distributed nodes in different locations, it is worthwhile to find out how to select the optimal sensing node as the sampling channel. This paper proposes the spectrum sensing of DMWC based on a Markov random field (MRF) to select the ideal node, which is compared to the image edge segmentation. The attenuation of the candidate nodes is estimated based on the attenuation of the neighboring nodes that have participated in the DMWC system. Theoretical analysis and numerical simulations show that neighboring attenuation plays an important role in determining the node selection, and selecting the node using MRF can avoid serious transmission attenuation. Furthermore, DMWC can greatly improve recovery performance by using a Markov random field compared with random selection.
This paper presents the lateral control of an autonomous vehicle by using a look-ahead sensing system. In look-ahead sensing by an absolute positioning system, a reference lane, constructed by straight lanes or circular lanes, was switched by a segment switching algorithm. To cope with sensor noise and modeling uncertainty, a robust LMI-based $H_{\infty}$ lateral controller was designed by the feedback of lateral offset and yaw angle error at the vehicle look-ahead. In order to verify the safety and the performance of lateral control, a scaled-down vehicle was developed and the location of the vehicle was detected by using an ultrasonic local positioning system. In the mechatronic scaled-down vehicle, the lateral model and parameters are verified and estimated by a J-turn test. For the lane change and reference lane tracking, the lateral controllers are used experimentally. The experimental results show that the $H_{\infty}$ controller is robust and has better performance compared with look-down sensing.
CS(Compressed Sensing)는 오늘날 신호 처리 영역에서 많은 주목을 받고 있는 이론 중의 하나이다. 이 CS 분야에서 효과적인 복구 알고리즘을 설계하는 것은 가장 큰 도전적 연구 중의 하나로 인식되고 있다. 이에 따라 다양한 복구 알고리즘이 많은 문헌을 통해서 제안 되었으며 최근에 Maleki와 Donoho에 의해 제안된 AMP(Approximation Message Passing) 알고리즘은 기존에 제시된 알고리즘에 비해 간단한 구조를 가지고 있지만 좋은 성능을 보여줌으로써 상당한 주목을 받고 있다. 기존의 (BP) Belief Propagation 알고리즘은 오직 희소(Sparse) 센싱 행렬에서만 좋은 성능을 보여 준 것에 반해, AMP 알고리즘은 밀집(Dense) 센싱 행렬에 기초를 둔 Belief Propagation 알고리즘임에도 불구하고 이와 비슷한 성능을 보여준다. 본 논문은 다양한 영역에서 AMP 알고리즘이 적용되기 위하여 이에 대한 지침 및 기존의 고전적 Message Passing 알고리즘과의 관계에 대해 분석하였다. 또한 기존의 알고리즘과의 비교 분석을 통해 AMP 알고리즘의 우수성을 제시하였다.
The piezoelectric transverse $d_{15}$ shear sensing mechanism is firstly assessed experimentally for a cantilever smart sandwich plate made of a piezoceramic axially poled patched core and glass fiber reinforced polymer composite faces. Different electrical connections are tested for the assessment of the sensor performance under a varying amplitude harmonic (at 24 Hz) force. Also, the dynamic response of the smart sandwich composite structure is monitored using different acquisition devices. The obtained experimentally sensed voltages are compared to those resulting from the benchmark three-dimensional piezoelectric coupled finite element simulations using a commercial code where realistic features, like equipotential conditions on the patches' electrodes and mechanical updating of the clamp, are considered. Numerically, it is found that the stiffness of the clamp, which is much softer than the ideal one, has an enormous influence on the sensed voltage of its adjacent patch; therefore, sensing with the patch on the free side would be more advantageous for a cantilever configuration. Apart from confirming the latter result, the plate benchmark experimental assessment showed that the parallel connection of its two oppositely poled patches has a moderate performance but better than the clamp side patch acting as an individual sensor.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.241-247
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2015
Cognitive radio has been attracting increased attention as an effective approach to improving spectrum efficiency. One component of cognitive radio, spectrum sensing, has an important relationship with the performance of cognitive radio. In this paper, after a summary and analysis of the existing spectrum-sensing algorithms, we report that the existing eigenvalue-based semi-blind detection algorithm and blind detection algorithm have not made full use of the eigenvalues of the received signals. Applying multi-antenna systems to cognitive users, we design a variety of spectrum-sensing algorithms based on the joint distribution of the eigenvalues of the received signal. Simulation results validate that the proposed algorithms in this paper are able to detect whether the signal of the primary user exists or not with high probability of detection in an environment with a low signal-to-noise ratio. Compared with traditional algorithms, the new algorithms have the advantages of high detection performance and strong robustness
A pacemaker autosense algorithm with dual thresholds. one for noise or tachyarrhythmia detection (noise threshold, NT) and the other for intrinsic beat detection (sensing threshold. ST), was developed to improve the sensing performance in single pass VDD electrograms. unipolar electrograms, or atrial fibrillation detection. When a deflection in an electrogram exceeds the NT (defined as 50% of 57), the autosense algorithm with dual thresholds checks if the deflection also exceeds the ST. If it does, the autosense algorithm calculates the signal to noise ratio (SNR) of the deflection to the highest deflection detected by NT but lower than ST during the last cardiac cycle. If the SNR 2, the autosense algorithm declares an intrinsic beat detection and calculates the next ST based on the three most recent intrinsic peaks. If the SNR $\geq$2, the autosense algorithm checks the number of deflections detected by NT during the last cardiac cycle in order to determine if it is a noise detection or tachyarrhythmia detection. Usually the autosense algorithm tries to set the 57 at 37.5% of the average of the three intrinsic beats, although it changes the percentage according to event classifications. The autosense algorithm was tested through computer simulation of atrial electrograms from 5 patients obtained during EP study, to simulate a worst sensing situation. The result showed that the ST levels for autosense algorithm tracked the electrogram amplitudes properly, providing more noise immunity whenever necessary. Also, the autosense algorithm with dual thresholds achieved sensing performance as good as the conventional fixed sensitivity method that was optimized retrospectively.
ZnO nanowires were synthesized and annealed at various temperatures of $500-800^{\circ}C$ in oxygen atmosphere to investigate hydrogen gas sensing properties. The diameter and length of the synthesized ZnO nanowires were approximately 50-100 nm and a few $10s\;{\mu}m$, respectively. $H_2$ gas sensing performance of the ZnO nanowires sensor was measured with electrical resistance changes caused by $H_2$ gas with a concentration of 0.1-2.0%. The response of ZnO nanowires at room temperature to 2.0% $H_2$ gas is found to be two times enhanced by annealing process in $O_2$ atmosphere at $800^{\circ}C$. In the current study, the effect of heat treatment in $O_2$ atmosphere on the gas sensing performance of ZnO nanowires was studied. And the underlying mechanism for the sensing improvement of the ZnO nanowires was also discussed.
Offshore structures are generally exposed to harsh environments such as strong tidal currents and wind loadings. Monitoring the structural soundness and integrity of offshore structures is crucial to prevent catastrophic collapses and to prolong their lifetime; however, it is intrinsically challenging because of the difficulties in accessing the critical structural members that are located under water for installing and repairing sensors and data acquisition systems. Virtual sensing technologies have the potential to alleviate such difficulties by estimating the unmeasured structural responses at the desired locations using other measured responses. Despite the usefulness of virtual sensing, its performance and applicability to the structural health monitoring of offshore structures have not been fully studied to date. This study investigates the use of virtual sensing of offshore structures. A Kalman filter based virtual sensing algorithm is developed to estimate responses at the location of interest. Further, this algorithm performs a multi-sensor data fusion to improve the estimation accuracy under non-stationary tidal loading. Numerical analysis and laboratory experiments are conducted to verify the performance of the virtual sensing strategy using a bottom-fixed offshore structural model. Numerical and experimental results show that the unmeasured responses can be reasonably recovered from the measured responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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