KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.785-804
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2017
Due to various factors such as postures, facial expressions and illuminations, face recognition by videos often suffer from poor recognition accuracy and generalization ability, since the within-class scatter might even be higher than the between-class one. Herein we address this problem by proposing a hierarchical cascaded classifier for video face recognition, which is a multi-layer algorithm and accounts for the misclassified samples plus their similar samples. Specifically, it can be decomposed into single classifier construction and multi-layer classifier design stages. In single classifier construction stage, classifier is created by clustering and the number of classes is computed by analyzing distance tree. In multi-layer classifier design stage, the next layer is created for the misclassified samples and similar ones, then cascaded to a hierarchical classifier. The experiments on the database collected by ourselves show that the recognition accuracy of the proposed classifier outperforms the compared recognition algorithms, such as neural network and sparse representation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.2081-2101
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2016
Successive interference cancellation (SIC) is considered to be a promising technique to mitigate multi-user interference and achieve concurrent uplink transmissions, but the optimal power allocation (PA) issue for SIC users is not well addressed. In this article, we focus on the optimization of the PA ratio of users on an SIC channel and analytically obtain the optimal PA ratio with regard to the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) threshold for successful demodulation and the sustainable demodulation error rate. Then, we design an efficient resource allocation (RA) scheme using the obtained optimal PA ratio. Finally, we compare the proposal with the near-optimum RA obtained by a simulated annealing search and the RA scheme with random PA. Simulation results show that our proposal achieves a performance close to the near-optimum and much higher performance than the random scheme in terms of total utility and Jain's fairness index. To demonstrate the applicability of our proposal, we also simulate the proposal in various network paradigms, including wireless local area network, body area network, and vehicular ad hoc network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.4050-4067
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2014
In wireless sensor networks, link scheduling is a fundamental problem related to throughput capacity and delay. For a given set of communication requests $L=\{l_1,l_2,{\cdots},l_n\}$, the MLS (maximum link scheduling) problem aims to find the largest possible subset S of Lsuch that the links in S can be scheduled simultaneously. Most of the existing results did not consider bidirectional transmission setting, which is more realistic in wireless sensor networks. In this paper, under physical interference model SINR (signal-to-noise-plus-interference-ratio) and bidirectional transmission model, we propose a constant factor approximation algorithm MLSA (Maximum Link Scheduling Algorithm) for MLS. It is proved that in the same topology setting the capacity under unidirectional transmission model is lager than that under bidirectional transmission model. However, compared with some work under unidirectional transmission model, the capacity of MLSA is improved about 28% to 45%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1514-1531
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2014
Femtocell provides better coverage and higher spectrum efficiency in areas rarely covered by macrocells. However, serious two-tier interference emerging from randomly deploying femtocells may create dead zones where the service is unavailable for macro-users. In this paper, we present adopting cognitive radio spectrum overlay to avoid intra-tier interference and incorporating spectrum underlay and overlay to coordinate cross-tier interference. It is a novel centralized control strategy appropriate for both uplink and downlink transmission. We introduce the application of proper spectrum sharing strategy plus optimal power allocation to address the issue of OFDM-based femtocells interference-limited downlink transmission, along with, a low-complexity suboptimal solution proposed. Simulation results illustrate the proposed optimal scheme achieves the highest transmission rate on successfully avoiding two-tier interference, and outperforms the traditional spectrum underlay or spectrum overlay, via maximizing the opportunity to transmit. Moreover, the strength of our proposed schemes is further demonstrated by comparison with previous classic power allocation methods, in terms of transmission rate, computational complexity and signal peak-to-average power ratio.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.11
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pp.5282-5300
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2017
Multi-hop cellular networks (MCNs) reduce the transmit power and improve the system performance. Recently, several research studies have been conducted on MCNs. The mobile relay selection scheme is a rising issue in the design of MCNs that achieves these advantages. The conventional opportunistic relaying (OR) is performed on the single factor for maximum signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR). In this paper, a comprehensive OR scheme based on Bi-Target is proposed to improve the system throughput and reduce the relay handover by constraining the amount of required bandwidth and SINR. Moreover, the proposed algorithm captures the variability and the mobility that makes it more suitable for dynamic real scenarios. Numerical and simulation results show the superiority of the proposed algorithm in both enhancing the overall performance and reducing the handover.
This paper presents an analytical method for finding the optimum transmission range in mobile ad hoc networks(MANETs). The results are particularly useful for the operation of military networks, as the transmission range affects the throughput, delay, and battery consumption. Plus, the proposed method allows the optimum transmission range to be determined in advance when deploying combatants with mobile terminals. And we analyze the battery life-time and the optimum transmission range under various propagation scenarios based on Hata propagation model. The proposed method obtains the optimum transmission range in a MANET based on the operational conditions.
Small-cells in heterogeneous networks are one of the important technologies to increase the coverage and capacity in 5G cellular networks. However, due to the randomly arranged small-cells, co-tier and cross-tier interference increase, deteriorating the system performance of the network. In order to manage the interference, some channel management methods use fractional frequency reuse(FFR) that divides the cell coverage into the inner region(IR) and outer region(OR) based on the distance from the macro base station(MBS). However, since it is impossible to properly measure the distance in the method with FFR, we propose a new interference aware FFR(IA-FFR) method to enhance the system performance. That is, the proposed IA-FFR method divides the MUEs and SBSs into the IR and OR groups based on the signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro user equipments(MUEs) and received signals strength of small-cell base stations(SBSs) from the MBS, respectively, and then dynamically assigns subchannels to MUEs and small-cell user equipments. As a result, the proposed IA-FFR method outperforms other methods in terms of the system capacity and outage probability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.1884-1903
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2019
Device-to-Device (D2D) communications can provide proximity based services in the future 5G cellular networks. It allows short range communication in a limited area with the advantages of power saving, high data rate and traffic offloading. However, D2D communications may reuse the licensed channels with cellular communications and potentially result in critical interferences to nearby devices. To control the interference and improve network throughput in overlaid D2D cellular networks, a novel channel assignment approach is proposed in this paper. First, we characterize the performance of devices by using Poisson point process model. Then, we convert the throughput maximization problem into an optimal spectrum allocation problem with signal to interference plus noise ratio constraints and solve it, i.e., assigning appropriate fractions of channels to cellular communications and D2D communications. In order to mitigate the interferences between D2D devices, a cluster-based multi-channel assignment algorithm is proposed. The algorithm first cluster D2D communications into clusters to reduce the problem scale. After that, a multi-channel assignment algorithm is proposed to mitigate critical interferences among nearby devices for each D2D cluster individually. The simulation analysis conforms that the proposed algorithm can greatly increase system throughput.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.1
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pp.172-185
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2019
In this paper, we investigate the performance of the diffusion adaptation strategies for parameter estimation in wireless adaptive networks, where the nodes exchange information over noisy and fading wireless channels. This paper shows the differences between the effect of Rayleigh and Rician fading over wireless adaptive networks and proves that the Rician fading is a more practical model in such kinds of networks. Simulation results imply that the effect of Rayleigh fading is more degrading for the estimation process than Rician fading. Also, the simulation results show the performance of adapt then combine (ATC) diffusion algorithm is better than the combine then adapt (CTA) algorithm by merely considering noise in wireless channels. While the performance of CTA prevails ATC over the wireless adaptive network in the presence of noise plus channel fading.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1141-1163
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2019
In an effort to minimize operational expenses and supply users with more scalable services, distributed applications are actually going towards the Cloud. These applications, sent out over multiple environments and machines, are composed by inter-connecting independently developed services and components. The implementation of such programs on the Cloud is difficult and generally carried out either by hand or perhaps by composing personalized scripts. This is extremely error prone plus it has been found that misconfiguration may be the root of huge mistakes. We introduce AutoBot, a flexible platform for modeling, installing and (re)configuring complex distributed cloud-based applications which evolve dynamically in time. AutoBot includes three modules: A simple and new model describing the configuration properties and interdependencies of components; a dynamic protocol for the deployment and configuration ensuring appropriate resolution of these interdependencies; a runtime system that guarantee the proper configuration of the program on many virtual machines and, if necessary, the reconfiguration of the deployed system. This reduces the manual application deployment process that is monotonous and prone to errors. Some validation experiments were conducted on AutoBot in order to ensure that the proposed system works as expected. We also discuss the opportunity of reusing the platform in the transition of applications from Cloud to Fog computing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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