This paper proposes a docking assessment algorithm for an autonomous underwater vehicles (AUVs) with sensor uncertainties. The proposed algorithm consists of two assessments, state assessment and probability assessment. The state assessment verifies the reachability by comparing forward distance to the docking station with expected distance to reach same depth as the docking station and necessity for correcting its route by comparing calculated inaccessible areas based on turning radius of the AUV to position of the docking station. When the AUV and the docking station is close enough and the state assessment is satisfied, the probability assessment is conducted by computing success probability of docking based on the direction angle, relative position to the docking station, and sensor uncertainties of the AUV. The final output of the algorithm is decided by comparing the success probability to threshold whether to try docking or to correct its route. To verify the validation of the suggested algorithm, the scenario that the AUV approaches to the docking station is implemented through Matlab simulation.
A reduced-state sequence estimation(RSSE) for trellis-coded (TC) 8PSK/cyclic prefixed single carrier(CPSC) with minimum mean-square error-liner equalization(MMSE-LE) on frequency-selective Rayleigh fading channels is proposed. The Viterbi algorithm (VA) is used to search for the best path through the reduced-state trellis combined equalization and TCM decoding. The symbol error probability of the proposed scheme is confirmed by computer simulation.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.4
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pp.79-86
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2016
Physical layer security is cryptography technique to protect information by using physical nature of signals. Currently, many works on physical layer security have been actively researching while those researching models still have some problems to be solved. Eavesdropper does not share its channel state information with legitimate users to hide its presence. And when node transmits signal, hardware impairments are occurred, whereas many current researches assume that node model is ideal node and does not consider hardware impairments. The main features and contributions of this paper to solve these problems are as follows. First, our proposed system model deploys torch node around legitimate user to obtain channel state information of eavesdropper and considers hardware impairments by using channel state information of torch node. Second, we derive closed-form expression of intercept probability for the proposed system model. The results of the performance evaluation through various simulations to find out the effects on proposed system model in physical layer security show that imperfect channel state information does not effect on intercept probability while imperfect node model effects on intercept probability, Ergodic secrecy capacity and secrecy capacity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.4184-4202
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2021
Text steganography combined with natural language generation has become increasingly popular. The existing methods usually embed secret information in the generated word by controlling the sampling in the process of text generation. A candidate pool will be constructed by greedy strategy, and only the words with high probability will be encoded, which damages the statistical law of the texts and seriously affects the security of steganography. In order to reduce the influence of the candidate pool on the statistical imperceptibility of steganography, we propose a steganography method based on a new sampling strategy. Instead of just consisting of words with high probability, we select words with relatively small difference from the actual sample of the language model to build a candidate pool, thus keeping consistency with the probability distribution of the language model. What's more, we encode the candidate words according to their probability similarity with the target word, which can further maintain the probability distribution. Experimental results show that the proposed method can outperform the state-of-the-art steganographic methods in terms of security performance.
Aerodynamic force coefficients are generally prescribed by an ensemble average of ten and/or twenty 10-minute samples. However, this makes it difficult to identify the exact probability distribution and exceedance probability of the prescribed values. In this study, 12,600 10-minute samples on three tall buildings were measured, and the probability distributions were first identified and the aerodynamic force coefficients corresponding to the specific non-exceedance probabilities (cumulative probabilities) of wind load were then evaluated. It was found that the probability distributions of the mean and fluctuating aerodynamic force coefficients followed a normal distribution. The ratios of aerodynamic force coefficients corresponding to the specific non-exceedance probabilities (Cf,Non) to the ensemble average of 12,600 samples (Cf,Ens), which was defined as an adjusting factor (Cf,Non/Cf,Ens), were less than 2%. The effect of coefficient of variation of wind speed on the adjusting factor is larger than that of the annual non-exceedance probability of wind load. The non-exceedance probabilities of the aerodynamic force coefficient is between PC,nonex = 50% and 60% regardless of force components and aspect ratios. The adjusting factors from the Gumbel distribution were larger than those from the normal distribution.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5343-5364
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2016
Considering the tradeoff between energy consumption and outage behavior in buffer-aided relay selection, a novel energy-efficient buffer-aided optimal relay selection scheme with power adaptation and Inter-Relay Interference (IRI) cancellation is proposed. In the proposed scheme, energy consumption minimization is the objective with the consideration of relay buffer state, outage probability and relay power control, in order to eliminate IRI. The proposed scheme selects a pair of optimal relays from multiple candidate relays, denoted as optimal receive relay and optimal transmit relay respectively. Source-relay and relay-destination communications can be performed within a time-slot, which performs as Full-Duplex (FD) relaying. Markov chain model is applied to analyze the evolution of relay buffer states. System steady state outage probability and achievable diversity order are derived respectively. In addition, packet transmission delay and power reduction performance are investigated with a specific analysis. Numerical results show that the proposed scheme outperforms other relay selection schemes in terms of outage behavior with power adaptation and IRI cancellation in the same relay number and buffer size scenario. Compared with Buffer State relay selection method, the proposed scheme reduces transmission delay significantly with the same amount of relays. Average transmit power reduction can be implemented to relays with the increasing of relay number and buffer size, which realizes the tradeoff between energy-efficiency, outage behavior and delay performance in green cooperative communications.
This paper proposes an improved training procedure in speech recognition based on the continuous density of the Hidden Markov Model (CDHMM). Of the three parameters (initial state distribution probability, state transition probability, output probability density function (p.d.f.) of state) governing the CDHMM model, we focus on the third parameter and propose an efficient algorithm that determines the p.d.f. of each state. It is known that the resulting CDHMM model converges to a local maximum point of parameter estimation via the iterative Expectation Maximization procedure. Specifically, we propose two independent algorithms that can be embedded in the segmental K -means training procedure by replacing relevant key steps; the adaptation of the number of mixture Gaussian p.d.f. and the initialization using the CDHMM parameters previously estimated. The proposed adaptation algorithm searches for the optimal number of mixture Gaussian humps to ensure that the p.d.f. is consistently re-estimated, enabling the model to converge toward the global maximum point. By applying an appropriate threshold value, which measures the amount of collective changes of weighted variances, the optimized number of mixture Gaussian branch is determined. The initialization algorithm essentially exploits the CDHMM parameters previously estimated and uses them as the basis for the current initial segmentation subroutine. It captures the trend of previous training history whereas the uniform segmentation decimates it. The recognition performance of the proposed adaptation procedures along with the suggested initialization is verified to be always better than that of existing training procedure using fixed number of mixture Gaussian p.d.f.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.11
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pp.1406-1409
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2016
In this paper, we propose the heuristic signal grouping algorithm to estimate channel state value over full blind communication situation which means that there is no information about the modulation scheme and the channel state information between the transmitter and the receiver. Hereafter, using the constellation rotation method and the probability density function(pdf) the modulation scheme is determined to perform automatic modulation classification(AMC). Furthermore, the modulation type and a channel state value estimation capability is evaluated by comparing the proposed scheme with other conventional techniques from the simulation results in terms of the symbol error rate(SER) and the root mean square error (RMSE).
Dams are important structures for management of water supply for irrigation or drinking, flood control, and electricity generation. In seismic regions, the structural safety of concrete gravity dams is important due to the high potential of life and economic loss if they fail. Therefore, the seismic analysis of existing dams in seismically active regions is crucial for predicting responses of dams to ground motions. In this paper, earthquake response of concrete gravity dams is investigated using the finite element (FE) method. The FE model accounts for dam-water-foundation rock interaction by considering compressible water, flexible foundation effects, and absorptive reservoir bottom materials. Several uncertainties regarding structural attributes of the dam and external actions are considered to obtain the fragility curves of the dam-water-foundation rock system. The structural uncertainties are sampled using the Latin Hypercube Sampling method. The Pine Flat Dam in the Central Valley of Fresno County, California, is selected to demonstrate the methodology for several limit states. The fragility curves for base sliding, and excessive deformation limit states are obtained by performing non-linear time history analyses. Tensile cracking including the complex state of stress that occurs in dams was also considered. Normal, Log-Normal and Weibull distribution types are considered as possible fits for fragility curves. It was found that the effect of the minimum principal stress on tensile strength is insignificant. It is also found that the probability of failure of tensile cracking is higher than that for base sliding of the dam. Furthermore, the loss of reservoir control is unlikely for a moderate earthquake.
We have calculated the probability of HBr formation and energy disposal of the reaction exothermicity in HBr produced from the reaction of gas-phase bromine with highly covered chemisorbed hydrogen atoms on a Si (001)-(2 ${\times}$1) surface. The reaction probability is about 0.20 at gas temperature 1500 K and surface temperature 300 K. Raising the initial vibrational state of the adsorbate(H)-surface(Si) bond from the ground to v = 1, 2 and 3 states causes the vibrational, translational and rotational energies of the product HBr to increase equally. However, the vibrational and translational motions of product HBr share most of the reaction energy. Vibrational population of the HBr molecules produced from the ground state adsorbate-surface bond ($v_{HSi}$ =0) follows the Boltzmann distribution, but it deviates seriously from the Boltzmann distribution when the initial vibrational energy of the adsorbate-surface bond increases. When the vibration of the adsorbate-surface bond is in the ground state, the amount of energy dissipated into the surface is negative, while it becomes positive as vHSi increases. The energy distributions among the various modes weakly depends on surface temperature in the range of 0-600 K, regardless of the initial vibrational state of H(ad)-Si(s) bond.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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