KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.1
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pp.1-19
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2020
In an underlay cognitive simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) network, communication from secondary user (SU) to secondary destination (SD) is accomplished with decode-and-forward (DF) relays. Multiple energy-constrained relays are assumed to harvest energy from SU via power splitting (PS) protocol and complete SU secure information transmission with beamforming. Hence, physical layer security (PLS) is investigated in cognitive SWIPT network. In order to interfere with eavesdropper and improve relay's energy efficiency, a destination-assisted jamming scheme is proposed. Namely, SD transmits artificial noise (AN) to interfere with eavesdropping, while jamming signal can also provide harvested energy to relays. Beamforming vector and power splitting ratio are jointly optimized with the objective of SU secrecy capacity maximization. We solve this non-convex optimization problem via a general two-stage procedure. Firstly, we obtain the optimal beamforming vector through semi-definite relaxation (SDR) method with a fixed power splitting ratio. Secondly, the best power splitting ratio can be obtained by one-dimensional search. We provide simulation results to verify the proposed solution. Simulation results show that the scheme achieves the maximum SD secrecy rate with appropriate selection of power splitting ratio, and the proposed scheme guarantees security in cognitive SWIPT networks.
A receiver operating characteristic (ROC) curve plots the true positive rate of a classier against its false positive rate, both of which are accuracy measures of the classier. The ROC curve has several interesting geometrical properties, including concavity which is a necessary condition for a classier to be optimal. In this paper, we study the nonparametric maximum likelihood estimator (NPMLE) of a concave ROC curve and its modification to reduce bias. We characterize the NPMLE as a solution to a geometric programming, a special type of a mathematical optimization problem. We find that the NPMLE is close to the convex hull of the empirical ROC curve and, thus, has smaller variance but positive bias at a given false positive rate. To reduce the bias, we propose a modification of the NPMLE which minimizes the $L_1$ distance from the empirical ROC curve. We numerically compare the finite sample performance of three estimators, the empirical ROC curve, the NMPLE, and the modified NPMLE. Finally, we apply the estimators to estimating the optimal ROC curve of the variance-threshold classier to segment a low depth of field image and to finding a diagnostic tool with multiple tests for detection of hemophilia A carrier.
Compressive Sensing (CS) has been widely studied as a promising technique in many applications. The CS theory tells that a signal that is known to be sparse in a specific basis can be reconstructed using convex optimization from far fewer samples than traditional methods use. In this paper, we apply CS technique to Multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems which employ uniform linear arrays (ULA). Especially, we investigate the problem of finding the direction-of-arrival (DOA) using CS technique and compare the performance with the conventional adaptive MIMO techniques. The results suggest the CS method can provide the similar performance with far fewer snapshots than the conventional adaptive techniques.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.5
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pp.487-492
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2007
This paper presents the development of digital robust fuzzy controller for uncertain nonlinear systems. The proposed approach is based on the intelligent digital redesign(IDR) method with considering the relaxed stability condition of fuzzy control system. The term IDR in the concerned system is to convert an existing analog robust control into an equivalent digital counterpart in the sense of the state-matching. We shows that the IDR problem can be reduced to find the digital fuzzy gains minimizing the norm distance between the closed-loop states of the analog and digital robust control systems. Its constructive conditions are expressed as the linear matrix inequalities(LMIs) and thereby easily tractable by the convex optimization techniques. Based on the nonquadratic Lyapunov function, the robust stabilization conditions are given for the sampled-data fuzzy system, and hence less conservative. A numerical example, chaotic Lorentz system, is demonstrated to visualize the feasibility of the proposed methodology.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.46
no.3
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pp.15-21
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2009
In this paper, we consider the design problem of robust stabilization and robust guaranteed cost state feedback controller for discrete-time singular systems with parameter uncertainties by LMI(linear matrix inequality) approach without semi-definite condition and decomposition of system matrices. The objective of robust stabilization controller is to construct a state feedback controller such that the closed-loop system is regular, causal, and stable. In the case of robust guaranteed cost control, the optimal value of guaranteed cost and controller design method are presented on the basis of robust stabilization control technique. Finally, a numerical example is provided to show the validity of the design methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.9A
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pp.856-867
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2006
This paper proposes a new algorithm for opportunistic scheduling that take advantage of both multiuser diversity and power control. Motivated by the multicast RTS and priority-based CTS mechanism of OSMA protocol, we propose an opportunistic packet scheduling with power control scheme based on IEEE 802.11 MAC protocol. The scheduling scheme chooses the best candidate receiver for transmission by considering the SINR at the nodes. This mechanism ensures that the transmission would be successful. The power control algorithm on the other hand, helps reduce interference between links and could maximize spatial reuse of the bandwidth. We then formulate a convex optimization problem for minimizing power consumption and maximizing net utility of the system. We showed that if a transmission power vector satisfying the maximum transmission power and SINR constraints of all nodes exist, then there exists an optimal solution that minimizes overall transmission power and maximizes utility of the system.
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.
In piezoelectric flexible structures, the contribution of vibration modes to the dynamic response of system may change with the location of piezoelectric actuator patches, which means that the ability of actuators to control vibration modes should be taken into account in the development of modal reduction model. The spatial $H_2$ norm of modes, which serves as a measure of the intensity of modes to system dynamical response, is used to pick up the modes included in the reduction model. Based on the reduction model, the paper develops the state-space representation for uncertain flexible tructures with piezoelectric material as non-collocated actuators/sensors in the modal space, taking into account uncertainties due to modal parameters variation and unmodeled residual modes. In order to suppress the vibration of the structure, a dynamic output feedback control law is designed by imultaneously considering the conflicting performance specifications, such as robust stability, transient response requirement, disturbance rejection, actuator saturation constraints. Based on linear matrix inequality, the vibration control design is converted into a linear convex optimization problem. The simulation results show how the influence of vibration modes on the dynamical response of structure varies with the location of piezoelectric actuators, why the uncertainties should be considered in the reductiom model to avoid exciting high-frequency modes in the non-collcated vibration control, and the possiblity that the conflicting performance specifications are dealt with simultaneously.
Lee, Joohyung;Yun, Seonghwa;Oh, Hyeontaek;Newaz, S.H. Shah;Choi, Seong Gon;Choi, Jun Kyun
Journal of Communications and Networks
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v.18
no.4
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pp.619-628
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2016
This paper describes a theoretical framework for rate allocation to maximize the power efficiency of overall heterogeneous wireless networks whose users are assumed to have multihoming capabilities. Therefore, the paper first presents a power consumption model considering the circuit power and radio transmission power of each wireless network. Using this model, two novel power efficient rate allocation schemes (PERAS) for multihoming services are proposed. In this paper, the convex optimization problem for maximizing the power efficiency over wireless networks is formulated and solved while guaranteeing the required quality of service (QoS). Here, both constant bit rate and variable bit rate services are considered. Furthermore, we extend our theoretical framework by considering the sleep-operation management of wireless networks. The performance results obtained from numerical analysis reveal that the two proposed schemes offer superior performance over the existing rate allocation schemes for multihoming services and guarantee the required QoS.
Yankui, Zhang;Haiyun, Xu;Bin, Ba;Rong, Zong;Daming, Wang;Xiangzhi, Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2454-2468
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2019
The existing direct position determinations(DPD) for coherently distributed(CD) sources are mostly applicable for uniform linear array(ULA), which result in a low degree of freedom(DOF), and it is difficult for them to realize the effective positioning in underdetermined condition. In this paper, a novel DPD algorithm for coherently distributed sources based on compressed sensing with a moving nested array is present. In this algorithm, the nested array is introduced to DPD firstly, and a positioning model of signal moving station based on nested array is constructed. Owing to the features of coherently distributed sources, the cost function of compressed sensing is established based on vectorization. For the sake of convenience, unconstrained transformation and convex transformation of cost functions are carried out. Finally, the position coordinates of the distribution source signals are obtained according to the theory of optimization. At the same time, the complexity is analyzed, and the simulation results show that, in comparison with two-step positioning algorithms and subspace-based algorithms, the proposed algorithm effectively solves the positioning problem in underdetermined condition with the same physical element number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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