KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.632-650
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2013
The paper considers a spectrum sharing cognitive radio (CR) network coexisting with a primary network under the average interference power constraint. In particular, the secondary user (SU) is assumed to carry delay-sensitive services and thus shall satisfy a given delay quality-of-service (QoS) constraint. The secondary receiver is also assumed to be equipped with multiple antennas to perform maximal ratio combining (MRC) to enhance SU performance. We investigate the effective capacity of the SU with MRC diversity under aforementioned constraints in Nakagami fading environments. Particularly, we derive the optimal power allocation to achieve the maximum effective capacity of the SU, and further derive the effective capacity in closed-form. In addition, we further obtain the closed-form expressions for the effective capacities under three widely used power and rate adaptive transmission schemes, namely, optimal simultaneous power and rate adaptation (opra), truncated channel inversion with fixed rate (tifr) and channel inversion with fixed rate without truncation (cifr). Numerical results supported by simulations are presented to consolidate our studies. The impacts on the effective capacity of various system parameters such as the number of antennas, the average interference power constraint and the delay QoS constraint are investigated in detail. It is shown that MRC diversity can significantly improve the effective capacity of the SU especially for cifr transmission scheme.
Wireless multimedia sensor networks (WMSNs) require real-time quality-of-service (QoS) guarantees to be provided by the network. The end-to-end delay is very critical metric for QoS guarantees in WMSNs. In WMSNs, due to the transmission errors incurred over wireless channels, it is difficult to obtain reliable delivery of data in conjunction with low end-to-end delay. In order to improve the end-to-end delay performance, the system has to drop few packets during network congestion. In this article, our proposal is based on optimization of end-to end delay for WMSNs. We optimize end-to-end delay constraint by assuming that each packet is allowed fixed number of retransmissions. To optimize the end-to-end delay, first, we compute the performance measures of the system, such as end-to-end delay and reliability for different network topologies (e.g., linear topology, tree topology) and against different choices of system parameters (e.g., data rate, number of nodes, number of retransmissions). Second, we study the impact of the end-to-end delay and packet delivery ratio on indoor and outdoor environments in WMSNs. All scenarios are simulated with multiple run-times by using network simulator-2 (NS-2) and results are evaluated and discussed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.63
no.3
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pp.195-199
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2014
Various M2M applications have different quality-of-service(QoS) requirements to be implemented practically. QoS requirements are normally data rate and delay constraint. However, there are limited number of wireless communication chip solutions which cannot support QoS requirements for all M2M application. Hence, aggregated usage of plural wireless communication chip solutions should be needed to implement M2M applications. In this paper, we consider the case that two wireless communication chips using random access protocol work together to transmit data of an M2M application. In such case, data rate and delay performance are mathematically analyzed. In our results, practical data rate can be improved from 2.5 to 7 times while delay constraints are satisfied if we simply use two wireless communication chips together.
Opportunistic scheduling provides the capability of resource management in wireless networks by taking advantage of multiuser diversity and by allowing delay variation in delivering data packets. It generally aims to maximize system throughput or guarantee fairness and quality of service (QoS) requirements. In this paper, we develop an extended proportional fair (PF) scheduling policy that can statistically guarantee three kinds of QoS. The scheduling policy is derived by solving the optimization problems in an ideal system according to QoS constraints. We prove that the practical version of the scheduling policy is optimal in opportunistic scheduling systems. As each scheduling policy has some parameters, we also consider practical parameter adaptation algorithms that require low implementation complexity and show their convergences mathematically. Through simulations, we confirm that our proposed schedulers show good fairness performance in addition to guaranteeing each user's QoS requirements.
In this paper, the effective capacity of a multiple-input multiple-output (MIMO) system in two different cases with receive antenna selection (RAS) and transmit antenna selection (TAS) schemes is investigated. A closed-form solution for the maximum constant arrival rate of this network with statistical delay quality of service (QoS) constraint is extracted in the quasi-static fading channel. This study is conducted in two different cases.When channel state information (CSI) is not available at the MIMO transmitter, implementation of TAS is difficult. Therefore, RAS scheme is employed and one antenna with the maximum instantaneous signal to noise ratio is chosen at the receiver. On the other hand, when CSI is available at the transmitter, TAS scheme is executed. In this case, one antenna is selected at the transmitter. Moreover, an optimal power-control policy is applied to the selected antenna and the effective capacity of the MIMO system is derived. Finally, this optimal power adaptation and the effective capacity are investigated in two asymptotic cases with the loose and strict QoS requirements. In particular, we show that in the TAS scheme with the loose QoS restriction, the effective capacity converges to the ergodic capacity. Then, an exact closed-form solution is obtained for the ergodic capacity of the channel here.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3551-3567
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2016
The Low Earth Orbit satellite network has the unique characteristics of the non-uniform and time-variant traffic load distribution, which often causes severe link congestion and thus results in poor performance for delay-sensitive flows, especially when the network is heavily loaded. To solve this problem, a novel adaptive routing algorithm, referred to as the delay-oriented adaptive routing algorithm (DOAR), is proposed. Different from current reactive schemes, DOAR employs Destination-Sequenced Distance-Vector (DSDV) routing algorithm, which is a proactive scheme. DSDV is extended to a multipath QoS version to generate alternative routes in active with real-time delay metric, which leads to two significant advantages. First, the flows can be timely and accurately detected for route adjustment. Second, it enables fast, flexible, and optimized QoS matching between the alternative routes and adjustment requiring flows and meanwhile avoids delay growth caused by increased hop number and diffused congestion range. In addition, a retrospective route adjustment requesting scheme is designed in DOAR to enlarge the alternative routes set in the severe congestion state in a large area. Simulation result suggests that DOAR performs better than typical adaptive routing algorithms in terms of the throughput and the delay in a variety of traffic intensity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4144-4165
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2018
Software-defined networking (SDN) has emerged as a promising technology for network programmability and experiments. In this work, we focus on virtual network embedding in multiple controllers SDN network. In SDN virtualization environment, virtual SDN networks (vSDNs) operate on the shared substrate network and managed by their each controller, the placement and load of controllers affect vSDN embedding process. We consider controller placement, vSDN embedding, controller adjustment as a joint problem, together considering different quality of service (QoS) requirement for users, formulate the problem into mathematical models to minimize the average time delay of control paths, the load imbalance degree of controllers and embedding cost. We propose a heuristic method which places controllers and partitions control domains according to substrate SDN network, embeds different QoS constraint vSDN requests by corresponding algorithms, and migrates switches between control domains to realize load balance of controllers. The simulation results show that the proposed method can satisfy different QoS requirement of tenants, keep load balance between controllers, and work well in the acceptance ratio and revenue to cost ratio for vSDN embedding.
This paper proposes a novel transport network architecture for the next generation network (NGN) based on the optical burst switching technology. The proposed architecture aims to provide efficient delivery of various types of network traffic by satisfying their quality-of-service constraints. To this end, we have developed a soft-state bandwidth reservation mechanism, which enables NGN transport nodes to dynamically reserve bandwidth needed for active data burst flows. The performance of the proposed mechanism is evaluated by means of numerical analysis and NS2 simulation. Our results show that the packet delay is kept within the constraint for each traffic flow and the burst loss rate is remarkably improved.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.12
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pp.2811-2817
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2010
In this paper we propose the QAC-MAC that supports Quality of Service(QoS) and saves energy resources of the sensor node, and hence prolonging the lifetime of the sensor network with multiple sink nodes. Generally, the nodes nearest to the sink node often experience heavy congestion since all data is forwarded toward the sink through those nodes. So this critically effects on the delay-constraint data traffics. QAC-MAC uses a hybrid mechanism that adapts scheduled scheme for medium access and scheduling and unscheduled scheme based on TDMA for no data collision transmission. Generally speaking, characteristics of the real-time traffic with higher priority tends to be bursty and has same destination. QAC-MAC adapts cross-layer concept to rearrange the data transmission order in each sensor node's queue, saves energy consumption by allowing few nodes in data transmission, and prolongs the network lifetime.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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pp.1317-1341
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2021
Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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