KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.12
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pp.4835-4855
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2015
TV white space (TVWS) is showing promise to become the first widespread practical application of cognitive technology. In fact, regulators worldwide are beginning to allow access to the TV band for secondary users, on the provision that they access the geolocation database. Device-to-device (D2D) can improve the spectrum efficiency, but large-scale D2D communications that underlie TVWS may generate undesirable interference to TV receivers and cause severe mutual interference. In this paper, we use an established geolocation database to investigate the power allocation problem, in order to maximize the total sum throughput of D2D links in TVWS while guaranteeing the quality-of-service (QoS) requirement for both D2D links and TV receivers. Firstly, we formulate an optimization problem based on the system model, which is nonconvex and intractable. Secondly, we use an effective approach to convert the original problem into a series of convex problems and we solve these problems using interior point methods that have polynomial computational complexity. Additionally, we propose an iterative algorithm based on the barrier method to locate the optimal solution. Simulation results show that the proposed algorithm has strong performance with high approximation accuracy for both small and large dimensional problems, and it is superior to both the active set algorithm and genetic algorithm.
In this paper, we investigate the scheduling and power allocation for coordinated multi-point transmission in downlink long term evolution advanced (LTE-A) systems, where orthogonal frequency division multiple-access is used. The proposed scheme jointly optimizes user selection, power allocation, and modulation and coding scheme (MCS) selection to maximize the weighted sum throughput with fairness consideration. Considering practical constraints in LTE-A systems, the MCSs for the resource blocks assigned to the same user need to be the same. Since the optimization problem is a combinatorial and non-convex one with high complexity, a low-complexity algorithm is proposed by separating the user selection and power allocation into two subproblems. To further simplify the optimization problem for power allocation, the instantaneous signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and the average SINR are adopted to allocate power in a single cell and multiple coordinated cells, respectively. Simulation results show that the proposed scheme can improve the average system throughput and the cell-edge user throughput significantly compared with the existing schemes with limited feedback.
Recent advances in the speed of multi-rate wireless local area networks (WLANs) and the proliferation of WLAN devices have made rate adaptive, opportunistic scheduling critical for throughput optimization. As WLAN traffic evolves to be more symmetric due to the emerging new applications such as VoWLAN, collaborative download, and peer-to-peer file sharing, opportunistic scheduling at the downlink becomes insufficient for optimized utilization of the single shared wireless channel. However, opportunistic scheduling on the uplink of a WLAN is challenging because wireless channel condition is dynamic and asymmetric. Each transmitting client has to probe the access point to maintain the updated channel conditions at the access point. Moreover, the scheduling decisions must be coordinated at all clients for consistency. This paper presents JUDS, a joint uplink/downlink opportunistic scheduling for WLANs. Through synergistic integration of both the uplink and the downlink scheduling, JUDS maximizes channel diversity at significantly reduced scheduling overhead. It also enforces fair channel sharing between the downlink and uplink traffic. Through extensive QualNet simulations, we show that JUDS improves the overall throughput by up to 127% and achieves close-to-perfect fairness between uplink and downlink traffic.
Oveisi, Atta;Sukhairi, T. Arriessa;Nestorovic, Tamara
Structural Engineering and Mechanics
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v.67
no.6
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pp.643-658
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2018
In this paper, we introduce a new framework for running the finite element (FE) packages inside an online Loop together with MATLAB. Contrary to the Hardware-in-the-Loop techniques (HiL), in the proposed Software-in-the-Loop framework (SiL), the FE package represents a simulation platform replicating the real system which can be out of access due to several strategic reasons, e.g., costs and accessibility. Practically, SiL for sophisticated structural design and multi-physical simulations provides a platform for preliminary tests before prototyping and mass production. This feature may reduce the new product's costs significantly and may add several flexibilities in implementing different instruments with the goal of shortlisting the most cost-effective ones before moving to real-time experiments for the civil and mechanical systems. The proposed SiL interconnection is not limited to ABAQUS as long as the host FE package is capable of executing user-defined commands in FORTRAN language. The focal point of this research is on using the compiled FORTRAN subroutine as a messenger between ABAQUS/CAE kernel and MATLAB Engine. In order to show the generality of the proposed scheme, the limitations of the available SiL schemes in the literature are addressed in this paper. Additionally, all technical details for establishing the connection between FEM and MATLAB are provided for the interested reader. Finally, two numerical sub-problems are defined for offline and online post-processing, i.e., offline optimization and closed-loop system performance analysis in control theory.
Recently, the traditional call center, which has an important role as the customer's primary contact point, has been transformed into the omni-channel contact center which supports an additional variety of access channels in addition to phone calls in order to improve customer accessibility and convenience. The omni-channel contact center has agents on each channel which are vital in determining the response rate and waiting time for the customer. In traditional call centers, agents can be assigned to a call based on the characteristics of the call, however in omni-channel contact centers, the characteristics of issues vary and come in through multiple channels, each with their own characteristics, making it difficult to assign the appropriate agent for the issue. Customers must also be processed at the same time, adding an additional layer of complexity to the issue. This paper analyzes and simulates an omni-channel contact center that accommodates email, chat, voice calls and video consultation, and investigates how to optimize the allocation of agents.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.6
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pp.2686-2708
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2020
This paper investigates the energy efficiency of energy harvesting (EH) bidirectional cooperative sensor networks, in which the considered system model enables the uplink information transmission from the sensor (SN) to access point (AP) and the energy supply for the amplify-and-forward (AF) relay and SN using power-splitting (PS) or time-switching (TS) protocol. Considering the minimum EH activation constraint and quality of service (QoS) requirement, energy efficiency is maximized by jointly optimizing the resource division ratio and transmission power. To cope with the non-convexity of the optimizations, we propose the low complexity iterative algorithm based on fractional programming and alternative search method (FAS). The key idea of the proposed algorithm first transforms the objective function into the parameterized polynomial subtractive form. Then we decompose the optimization into two convex sub-problems, which can be solved by conventional convex programming. Simulation results validate that the proposed schemes have better output performance and the iterative algorithm has a fast convergence rate.
In this paper, a wireless powered communication network (WPCN) consisting of a hybrid access point (H-AP) and multiple user equipment (UE), all of which operate in full-duplex (FD), is described. We first propose a transceiver structure that enables FD operation of each UE to simultaneously receive energy in the downlink (DL) and transmit information in the uplink (UL). We then provide an energy usage model in the proposed UE transceiver that accounts for the energy leakage from the transmit chain to the receive chain. It is shown that the throughput of an FD WPCN using the proposed FD UE (FD-WPCN-FD) can be maximized by optimal allocation of the UL transmission time to the UE by solving a convex optimization problem. Simulation results reveal that the use of the proposed FD UE efficiently improves the throughput of a WPCN with a practical self-interference cancellation capability at the H-AP. Compared to the WPCN with FD H-AP and half-duplex (HD) UE, FD-WPCN-FD achieved an 18% throughput gain. In addition, the throughput of FD-WPCN-FD was shown to be 25% greater than that of WPCN in which an H-AP and UE operated in HD.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1123-1140
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2019
Many Internet of Things (IoT) applications involving bursty traffic have emerged recently with event detection. A power management scheme qualified for uplink bursty traffic (PM-UBT) is proposed by distinguishing between bursty and general uplink traffic patterns in the IEEE 802.11 standard to balance energy consumption and uplink latency, especially for stations with limited power and constrained buffer size. The proposed PM-UBT allows a station to transmit an uplink bursty frame immediately regardless of the state. Only when the sleep timer expires can the station send uplink general traffic and receive all downlink frames from the access point. The optimization problem (OP) for PM-UBT is power consumption minimization under a constrained buffer size at the station. This OP can be solved effectively by the bisection method, which demonstrates a performance similar to that of exhaustive search but with less computational complexity. Simulation results show that when the frame arrival rate in a station is between 5 and 100 frame/second, PM-UBT can save approximately 5 mW to 30 mW of power compared with an existing power management scheme. Therefore, the proposed power management strategy can be used efficiently for delay-intolerant uplink traffic in event-driven IoT applications, such as health status monitoring and environmental surveillance.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.171-173
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2022
The 4th industrial revolution technology is developing people's lives more efficiently. GIS provided on the Internet services such as traffic information and time information makes people getting more quickly to destination. National geographic information service(NGIS) and each local government are making basic data to investigate SOC accessibility for analyzing optimal point. To construct the shortest distance, the accessibility from the starting point to the arrival point is analyzed. Applying road network map, the starting point and the ending point, the shortest distance, the optimal accessibility is calculated by using Dijkstra algorithm. The analysis information from multiple starting points to multiple destinations was required more than 3 steps of manual analysis to decide the position for the optimal point, within about 0.1% error. It took more time to process the many-to-many (M×N) calculation, requiring at least 32G memory specification of the computer. If an optimal proximity analysis service is provided at a desired location more versatile, it is possible to efficiently analyze locations that are vulnerable to business start-up and living facilities access, and facility selection for the public.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.9
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pp.3172-3193
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2022
Cognitive radio-simultaneous wireless information and power transfer (CR-SWIPT) has attracted much interest since it can improve both the spectrum and energy efficiency of wireless networks. This paper focuses on the resource sharing between a point-to-point primary system (PRS) and a multiuser multi-antenna cellular cognitive radio system (CRS) containing a large number of cognitive users (CUs). The resource sharing optimization problem is formulated by jointly scheduling CUs and adjusting the transmit power at the cognitive base station (CBS). The effect of accessing CUs' spatial channel correlation on the possible transmit power of the CBS is investigated. Accordingly, we provide a low-complexity suboptimal approach termed the semi-correlated semi-orthogonal user selection (SC-SOUS) algorithm to enhance the spectrum efficiency. In the proposed algorithm, CUs that are highly correlated to the information decoding primary receiver (IPR) and mutually near orthogonal are selected for simultaneous transmission to reduce the interference to the IPR and increase the sum rate of the CRS. We further develop a spatial correlation-based resource sharing (SC-RS) strategy to improve energy sharing performance. CUs nearly orthogonal to the energy harvesting primary receiver (EPR) are chosen as candidates for user selection. Therefore, the EPR can harvest more energy from the CBS so that the energy utilization of the network can improve. Besides, zero-forcing precoding and power control are adopted to eliminate interference within the CRS and meet the transmit power constraints. Simulation results and analysis show that, compared with the existing CU selection methods, the proposed low-complex strategy can enhance both the achievable sum rate of the CRS and the energy sharing capability of the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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