This paper proposes a new spectrum forecasting (SF) model to estimate the spectrum demands for future mobile broadband (MBB) services. The model requires five main input metrics, that is, the current available spectrum, site number growth, mobile data traffic growth, average network utilization, and spectrum efficiency growth. Using the proposed SF model, the future MBB spectrum demand for Malaysia in 2020 is forecasted based on the input market data of four major mobile telecommunication operators represented by A-D, which account for approximately 95% of the local mobile market share. Statistical data to generate the five input metrics were obtained from prominent agencies, such as the Malaysian Communications and Multimedia Commission, OpenSignal, Analysys Mason, GSMA, and Huawei. Our forecasting results indicate that by 2020, Malaysia would require approximately 307 MHz of additional spectrum to fulfill the enormous increase in mobile broadband data demands.
In this paper, a method of vegetation spectrum measurement using multi spectrum camera was studied. Each pixel in taken images using multi spectrum camera have spectrum data, the relationship between spectrum data and distribution, structure, etc. are directly turned out. In other words, detailed spectrum data information of object including spatial distribution can be obtained from those images. However, the camera has some problems for applying field measurement and data analysis. In this study, those problems are solved.
Kim, Hyoung Ju;Ra, Jong Hei;Jeon, Woong Ryul;Kim, Pankoo
Smart Media Journal
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v.9
no.2
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pp.99-109
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2020
This paper proposes a platform construction plan for the use of spectrum big data, collects and analyzes the big data in the radio wave field, establishes a linkage plan, and presents a support system scheme for linking and using the spectrum and public sector big data. It presented a plan to build a big data platform in connection with the spectrum public sector. In a situation where there is a lack of a support system for systematic analysis and utilization of big data in the field of radio waves, by establishing a platform construction plan for the use of big data by radio-related industries, the preemptive response to realize the 4th Industrial Revolution and the status and state of the domestic radio field. The company intends to contribute to enhancing the convenience of users of the big data platform in the public sector by securing the innovation growth engine of the company and contributing to the fair competition of the radio wave industry and the improvement of service quality. In addition, it intends to contribute to raising the social awareness of the value of spectrum management data utilization and establishing a collaboration system that uses spectrum big data through joint use of the platform.
In this study, a non-preemptive M/G/1 queueing model of a spectrum handoff scheme for cognitive wireless networks is proposed. Because spectrum handoff gives secondary users an opportunity to carry on their transmissions, it is crucially important to determine the actions of primary users. In our queueing model, prioritized data traffic is utilized to meet the requirements of the secondary users. These users' packets are categorized into three different priority classes: urgent, real-time, and non-real time. Urgent data packets have the highest priority, while non-real time data packets have the lowest priority. Riverbed (OPNET) Modeler simulation software was used to simulate both reactive and proactive decision spectrum handoff schemes. The simulation results were consistent with the analytical results obtained under different load and traffic conditions. This study also revealed that the cumulative number of handoffs can be drastically decreased by exploiting priority classes and utilizing a decent spectrum handoff strategy, such as a reactive or proactive decision-based strategy.
This paper investigates the statistical properties of waves in the sea area of Uljin, which is located in the East Sea area of Korea. The wave data were measured using AWAC (Acoustic Wave and Current Meter), which was installed at a 16-m water depth from November 2010 to March 2011. The wave data acquisition rate, Hmax, monthly mean Hs, Tz, Tp, and wave direction are summarized. The distributions of Hs and Tz were analyzed using the Hs-Tz scatter diagrams. The measurement wave data were analyzed to investigate freak wave characteristics. By comparing the wave spectrum using the measurement wave data with the wave spectrum obtained by varying the JONSWAP wave spectrum, it was possible to approximate the wave spectrum shape at the Uljin Sea area.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.2
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pp.74-80
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2015
In cognitive radios, spectrum sensing plays an important role in accurately detecting the presence or absence of a licensed user. However, the intervention of malicious users (MUs) degrades the performance of spectrum sensing. Such users manipulate the local results and send falsified data to the data fusion center; this process is called spectrum sensing data falsification (SSDF). Thus, MUs degrade the spectrum sensing performance and increase uncertainty issues. In this paper, we propose a method based on the Hausdorff distance and a similarity measure matrix to measure the difference between the normal user evidence and the malicious user evidence. In addition, we use the Dempster-Shafer theory to combine the sets of evidence from each normal user evidence. We compare the proposed method with the k-means and Jaccard distance methods for malicious user detection. Simulation results show that the proposed method is effective against an SSDF attack.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.613-631
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2013
Cognitive radio (CR) is proposed as a key solution to improve spectral efficiency and overcome the spectrum scarcity. Spectrum sensing is an important task in each CR system with the aim of identifying the spectrum holes and using them for secondary user's (SU) communications. Several conventional methods for spectrum sensing have been proposed such as energy detection, matched filter detection, etc. However, the main limitation of these classical methods is that the CR network is not able to communicate with its own base station during the spectrum sensing period and thus a fraction of the available primary frame cannot be exploited for data transmission. The other limitation in conventional methods is that the SU data frames should be synchronized with the primary network data frames. To overcome the above limitations, here, we propose a spectrum sensing technique based on blind source separation (BSS) that does not need time synchronization between the primary network and the CR. Moreover, by using the proposed technique, the SU can maintain its transmission with the base station even during spectrum sensing and thus higher rates are achieved by the CR network. Simulation results indicate that the proposed method outperforms the accuracy of conventional BSS-based spectrum sensing techniques.
NMR-based metabolomics needs various knowledge to elucidate metabolic perturbation such as NMR experiments, NMR spectrum processing, raw data processing, metabolite identification, statistical analysis, and metabolic pathway analysis regarding technical aspects. Among them, some concepts of raw data processing and multivariate analysis are not easy to understand but are important to correctly interpret metabolic profile. This article introduces NMR spectrum processing, raw data processing, and multivariate analysis.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2001.04a
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pp.433-438
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2001
The response spectrum has been widely used to differentiate the significant characteristics of earthquake ground motion and to evaluate the response of structures under ground shaking. Current design response spectrum is based on Seed, Ugas, and Lysmer's study. (1976) In this study, earthquake ground motion data sets adopted by Seed, Miranda, and Riddell is analyzed regards to soil types. And how earthquake data sets effected the design response spectrum is evaluated using acceleration-displacement response spectrum.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.7
no.2
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pp.42-46
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2012
This paper analyses technical and economical conditions which activate the use of mobile communication spectrum not to limit the growth of mobile broadband service because of mobile big data traffic and proposes the method which activate the use of mobile communication spectrum. To activate new mobile communication spectrum the expenditure and income of investment should be balanced. The activation of new mobile communication spectrum to process mobile big data traffic depends on technical and economical conditions, internal and external factors of service provider. The investment expenditure is relate to CAPEX, OPEX which is internal factors of service provider and to spectrum price which is external factor of service. The investment income is relate to tariff system which is internal factors of service provider and to spectrum neutrality which is external factor of service provider. The activation of new mobile communication spectrum can be implemented when the investment expenditure and investment income meet the balance including the spectrum price in the investment expenditure and the tariff system which is able to extend network and the income based on traffic increase by external contents in the investment income.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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