IP 네트워크에서 에너지 절약을 위한 한 가지 방안으로 적응적 버퍼링 기법을 적용한 버스트 패킷 구성 및 그의 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문은 IP 네트워크의 ingress 라우터에서 버스트 스트림 패킷을 구성할 때, 에너지 절약을 위한 패킷 버퍼링 구간 결정 방법에 대해 검토한다. 특히 ingress 라우터의 입력 단에서 에너지 절약 효율을 높이기 위해 버스트 스트림 패킷을 만들 때 적응적 버퍼링 구간 및 구현 기법이 요구된다. 본 논문에서는 현재 버퍼링 구간은 과거 버퍼링 구간의 입력 트래픽을 기반으로 결정하는 최선의 적응적 역함수 버퍼링 결정 방식을 제안하고, 그의 에너지 절약과 지연 특성을 시뮬레이션을 통해 분석한다. 본 논문에서 적절한 역 지수함수를 이용하여 버스트 스트림 패킷 구성을 위한 버퍼링 구간을 결정하면, 에너지 절약 효과의 개선 및 평균 지연 변이를 감소시킬 수 있음을 나타낸다. 이 방법은 다른 방법에 비해 우수한 특성을 가지고 있음을 확인한다. 그리고 제안 방법은 다양한 입력 트래픽 유형에 민감하게 반응하지 않으며, 실용적인 방법임을 나타낸다.
In this paper, the adaptive particle swarm optimization (APSO) algorithm is employed to design a gain-enhanced antenna with a reflector for energy harvesting. We placed the reflector below the main radiating element. Its back-radiated field is reflected and added to the forward radiated field, which could increase the antenna gain. We adopt the adaptive particle swarm optimization (APSO) algorithm, which improves the speed of convergence with a high frequency solver. The result shows that performance of the optimized design successfully satisfied the design goal of the frequency band, gain and axial ratio.
본 논문에서는 기존 에너지 스펙트럼 센싱 할 경우 고정된 FA를 기반으로 정해진 임계값에 따라 센싱이 진행된다. 하지만 SNR 상태가 높다면 낮은 레벨의 SNR에서보 비해 오경보 확률이 일어날 확률이 상대적으로 적어진다. 따라서 90%로 이상의 검출확률을 얻는 구간에 대하여 FA를 제어하는 방법으로 오경보 확률을 높게 설정하지 않아도 검출확률이 유지 되는지를 확인한다. 따라서 CR사용자의 SNR 상태에 따라 FA값을 컨트롤하여 적응적 임계값을 얻는 시스템 모델을 제안하고 성능을 분석한다.
Non-line-of-sight (NLOS) propagation can severely weaken the accuracy of ranging and localization in wireless location systems. NLOS bias mitigation techniques have recently been proposed to relieve the NLOS effects, but positively rely on the capability to accurately distinguish between LOS and NLOS propagation scenarios. This paper proposes an energy-capture-based NLOS identification method for LDR-UWB systems, based on the analysis of the characteristics of the channel impulse response (CIR). With this proposed energy capture method, the probability of successfully identifying NLOS is much improved than the existing methods, such as the kurtosis method, the strongest path compare method, etc. This NLOS identification method can be employed in adaptive modulation scheme to decrease bit error ratio (BER) level for certain signal-to-noise ratio (SNR). The BER performance with the adaptive modulation can be significantly enhanced by selecting proper modulation method with the knowledge of channel information from the proposed NLOS identification method.
This paper proposes an online adaptive neuro-controller for a wind energy conversion system (WECS) that is a highly nonlinear system intrinsically. In real application, to obtain exact system parameters such as power coefficient, many measuring instruments and implementations are required, which is very difficult to perform. This shortcoming can be avoided by introducing neural network in the controller design in this paper. The proposed adaptive neural control scheme using radial-basis function network (RBFN) needs no system parameters to meet control objectives. Combining derivative estimator for wind velocity, the whole closed-loop system is shown to be stable in the sense of Lyapunov.
The energy constraint is still a common issue for the practical application of wireless sensors, since they are usually powered by batteries which limit their lifetime. In this paper, a practical compound energy efficiency strategy is proposed and realized in the implementation of a real time wireless sensor platform. The platform is intended for wireless structural monitoring applications and consists of three parts, wireless sensing unit, base station and data acquisition and configuration software running in a computer within the Matlab environment. The high energy efficiency of the wireless sensor platform is achieved by a proposed adaptive radio transmission power control algorithm, and some straightforward methods, including adopting low power ICs and high efficient power management circuits, low duty cycle radio polling and switching off radio between two adjacent data packets' transmission. The adaptive transmission power control algorithm is based on the statistical average of the path loss estimations using a moving average filter. The algorithm is implemented in the wireless node and relies on the received signal strength feedback piggybacked in the ACK packet from the base station node to estimate the path loss. Therefore, it does not need any control packet overheads. Several experiments are carried out to investigate the link quality of radio channels, validate and evaluate the proposed adaptive transmission power control algorithm, including static and dynamic experiments.
To reduce the vibration of cable-stayed bridges, conventional magnetorheological (MR) damper control system (CMRDS), with separate power supply, sensors and controllers, is widely investigated. In this paper, to improve the reliability and performance of the control system, one adaptive MR damper control system (AMRDS) consisting of MR damper and piezoelectric energy harvester (PEH) is proposed. According to piezoelectric effect, PEH can produce energy for powering MR damper. The energy is proportional to the product of the cable displacement and velocity. Due to the damping force changing with the energy, the new system can be adjustable to reduce the cable vibration. Compared with CMRDS, the new system is structurally simplified, replacing external sensor, power supply and controller with PEH. In the paper, taking the N26 cable of Shandong Binzhou Yellow River Bridge as example, the design method for the whole AMRDS is given, and simple formulas for PEH are derived. To verify the effectiveness of the proposed adaptive control system, the performance is compared with active control case and simple Bang-Bang semi-active control case. It is shown that AMRDS is better than simple Bang-Bang semi-active control case, and still needed to be improved in comparison with active control case.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.267-273
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1998
This paper introduces an adaptive algorithm determining the measurement-track association problem in multi-target tracking(MTT). We model the target and measurement relationships with mean field theory and then define a MAP estimate for the optimal association. Based on this model, we introduce an energy function defined over the measurement space, that incorporates the natural constraints for target tracking. To find the minimizer of the energy function, we derived a new adaptive algorithm by introducing the Lagrange multipliers and local dual theory. Through the experiments, we show that this algorithm is stable and works well in general environments. Also the advantages of the new algorithm over other algorithms are discussed.
무선 센서 네트워크에서 클러스터링 방식의 네트워크 수명은 클러스터 헤드 결정 방법에 의해서 영향을 받는다. 대표적인 클러스터링 방식인 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)의 경우 주기적으로 클러스터 헤드를 선택함으로써 클러스터 재구축으로 인한 에너지 소모가 큰 단점이 있다. 한편 ACAWT(Adaptive Clustering Algorithm via Waiting Timer)는 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 하나의 특정 임계치에 도달하면 클러스터를 재구축하는 비주기적인 클러스터 재구축 방식을 사용한다. 본 논문에서는 클러스터를 주기적으로 재구축하지 않고 노드의 잔여 에너지 수준(level)을 여러 단계로 설정한 후 클러스터 헤드의 잔여 에너지 수준이 한 단계 낮아지면 클러스터를 재구축하는 방법을 제안한다. 또한 클러스터 헤드 선정 시 이웃 노드 수와 잔여 에너지 수준을 고려함으로써 클러스터 헤드의 분포를 균일하게 유지시켜 네트워크 수명을 연장시킨다. 본 제안 방식의 성능을 평가하기 위해서 Qualnet 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, ACAWT와 성능을 비교한 결과 제안 방식이 네트워크 수명 측면에서 우월함을 확인하였다.
Recent advances in wireless sensor networks have led to many routing protocols designed for energy-efficiency in wireless sensor networks. Despite that many routing protocols have been proposed in wireless sensor networks, a single routing protocol cannot be energy-efficient if the environment of the sensor network varies. This paper presents a fuzzy logic based Adaptive Routing (FAR) algorithm that provides energy-efficiency by dynamically changing protocols installed at the sensor nodes. The algorithm changes protocols based on the output of the fuzzy logic which is the fitness level of the protocols for the environment. A simulation is performed to show the usefulness of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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