KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권8호
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pp.1913-1925
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2012
In order to efficiently utilize limited radio resources, resource allocation schemes in OFDMA-based wireless networks have gained intensive attention recently. Instead of improving the throughput performance, the utility is adopted as the metric for resource allocation, which provides reasonable methods to build up the relationship between user experience and various quality-of-service (QoS) metrics. After formulating the optimization problem by using a weighted bipartite graph, a modified bipartite matching method is proposed to find a suboptimal solution for the resource allocation problem in OFDMA-based wireless systems with feasible computational complexity. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed method.
사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.
In this paper, we present a new sensing method based on phase entropy. Entropy is a measurement which quantifies the information content contained in a signal. For the PSK modulation, the information is encoded in the phase of the transmitted signal. By focusing on phase, more information is collected during sensing, which suggests a superior performance. The sensing based on Phase entropy is not limited to PSK signal. We generalize it to PAM signal as well. It is more advantageous to detect the phase. The simulation results have confirmed the excellent performance of this novel sensing algorithm.
The existence of abnormal breakpoint data leads to poor channel balance in wireless sensor networks (WSN). To enhance the communication quality of WSNs, a method for positioning abnormal breakpoint data in WSNs on the basis of signal reconstruction is studied. The WSN signal is collected using compressed sensing theory; the common part of the associated data set is mined by exchanging common information among the cluster head nodes, and the independent parts are updated within each cluster head node. To solve the non-convergence problem in the distributed computing, the approximate term is introduced into the optimization objective function to make the sub-optimization problem strictly convex. And the decompressed sensing signal reconstruction problem is addressed by the alternating direction multiplier method to realize the distributed signal reconstruction of WSNs. Based on the reconstructed WSN signal, the abnormal breakpoint data is located according to the characteristic information of the cross-power spectrum. The proposed method can accurately acquire and reconstruct the signal, reduce the bit error rate during signal transmission, and enhance the communication quality of the experimental object.
In this paper, we present indoor positioning technologies using the wireless signal categorizing them into triangulation based, fingerprinting based, and cell ID based technologies. We describe several representative techniques for each of them emphasizing their strengths and weaknesses. We define important performance issues for indoor positioning technologies and analyze recent technologies according to the performance issues. We believe that this paper provide wise view and necessary information for recent indoor positioning technologies using wireless signals.
Kim, Jai-Hoon;Tuzlukov, Vyacheslav;Yoon, Won-Sik;Kim, Yong-Deak
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1999-2005
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2005
Collaboration in wireless sensor networks must be fault-tolerant due to the harsh environmental conditions in which such networks can be deployed. This paper focuses on finding signal processing algorithms for collaborative target detection based on the generalized approach to signal processing in the presence of noise that are efficient in terms of communication cost, precision, accuracy, and number of faulty sensors tolerable in the wireless sensor network. Two algorithms, namely, value fusion and decision fusion constructed according to the generalized approach to signal processing in the presence of noise, are identified first. When comparing their performance and communication overhead, decision fusion is found to become superior to value fusion as the ratio of faulty sensors to fault free sensors increases. The use of the generalized approach to signal processing in the presence of noise under designing value and decision fusion algorithms in wireless sensor networks allows us to obtain the same performance, but at low values of signal energy, as under the employment of universally adopted signal processing algorithms widely used in practice.
Change of state of Channel between two wireless terminals which is caused by noise and multiple environmental conditions for happens frequently from the Wireles Network. So, When it is like that planning a wireless network protocol or performance analysis, it follows to change of state of time-varying channel and packet the analysis against a transmission efficiency is necessary. In this paper, analyzes transmission time of a packet and a packet in a time-varying and packet based Wireless Network. To reflecte the feature of the time-varying channel, we use a Signal Flow Graph model. From the model the mean of transmission time and the mean of queue length of the packet are analyzed in terms of the packet distribution function, the packet transmission service time, and the PER of the time-varying channel.
MPEG에서 진행 중인 MPEG Media Transport(MMT) 표준화는 IP기반 방송통신융합망에서 효과적인 멀티미디어 전송을 목적으로 하고 있다. 본 고에서는 MMT 제안 기술로서, 유선망에 비해 채널의 변화가 많은 무선망에서 효과적인 멀티미디어 전송을 위해 제안된 크로스레이어 디자인(Cross Layer Design-CLD)에서의 신호세기(signal strength information) 활용 방법을 소개한다. 무선환경에서 신호세기를 활용하면 매우 효율적인 멀티미디어 전송이 가능함은 관련 연구 논문[1]-[5]을 통해 증명되었다. 하지만, 무선채널의 특성상 서로 다른 신호세기의 범위를 사용함으로써 신호세기 정보의 유용성에도 불구하고 레이트 어댑테이션 애플리케이션에서 활용하는데 제한이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 MMT 표준화 기술 기고로 제안된 무선채널 신호세기 정보의 범위를 표준화된 형식으로 활용하는 방법에 대하여 기술한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3858-3874
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2021
As an essential part of the urban transportation system, precise perception of the traffic flow parameters at the traffic signal intersection ensures traffic safety and fully improves the intersection's capacity. Traditional detection methods of road traffic flow parameter can be divided into the micro and the macro. The microscopic detection methods include geomagnetic induction coil technology, aerial detection technology based on the unmanned aerial vehicles (UAV) and camera video detection technology based on the fixed scene. The macroscopic detection methods include floating car data analysis technology. All the above methods have their advantages and disadvantages. Recently, indoor location methods based on wireless signals have attracted wide attention due to their applicability and low cost. This paper extends the wireless signal indoor location method to the outdoor intersection scene for traffic flow parameter estimation. In this paper, the detection scene is constructed at the intersection based on the received signal strength indication (RSSI) ranging technology extracted from the wireless signal. We extracted the RSSI data from the wireless signals sent to the road side unit (RSU) by the vehicle nodes, calibrated the RSSI ranging model, and finally obtained the traffic flow parameters of the intersection entrance road. We measured the average speed of traffic flow through multiple simulation experiments, the trajectory of traffic flow, and the spatiotemporal map at a single intersection inlet. Finally, we obtained the queue length of the inlet lane at the intersection. The simulation results of the experiment show that the RSSI ranging positioning method based on wireless signals can accurately estimate the traffic flow parameters at the intersection, which also provides a foundation for accurately estimating the traffic flow state in the future era of the Internet of Vehicles.
Based on wideband precoding (WBP) in the multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing system, an adaptive nonuniform codebook is presented in this paper. The relationship between the precoder distribution and spatial correlation is analyzed at first. A closed-form expression based on overlapped isosceles triangles is proposed as an approximation of the precoder distribution. Then, the adaptive codebook design is derived with the approximate distribution to minimize quantization errors. The capacity and bit error rate performance demonstrate that the adaptive codebook with WBP outperforms the conventional fixed uniform codebook.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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