With the continuous increase of span lengths, modern bridges are becoming much more flexible and more prone to flutter under wind excitations. A reasonable probabilistic flutter analysis of long-span bridges involving random and uncertain variables may have to be taken into consideration. This paper presents a method for estimating the reliability index and failure probability due to flutter, which considers the very important variables including the extreme wind velocity at bridge site, damping ratio, mathematical modeling, and flutter derivatives. The Aizhai Bridge in China is selected as an example to demonstrate the numerical procedure for the flutter reliability analysis. In the presented method, the joint probability density function of wind speed and wind direction at the deck level of the bridge is first established. Then, based on the fundamental theories of structural reliability, the reliability index and failure probability due to flutter of the Aizhai Bridge is investigated by applying the Monte Carlo method and the first order reliability method (FORM). The probabilistic flutter analysis can provide a guideline in the design of long-span bridges and the results show that the structural damping and flutter derivatives have significant effects on the flutter reliability, more accurate and reliable data of which is needed.
Approximating a divergence between two probability distributions from their samples is a fundamental challenge in statistics, information theory, and machine learning. A divergence approximator can be used for various purposes, such as two-sample homogeneity testing, change-point detection, and class-balance estimation. Furthermore, an approximator of a divergence between the joint distribution and the product of marginals can be used for independence testing, which has a wide range of applications, including feature selection and extraction, clustering, object matching, independent component analysis, and causal direction estimation. In this paper, we review recent advances in divergence approximation. Our emphasis is that directly approximating the divergence without estimating probability distributions is more sensible than a naive two-step approach of first estimating probability distributions and then approximating the divergence. Furthermore, despite the overwhelming popularity of the Kullback-Leibler divergence as a divergence measure, we argue that alternatives such as the Pearson divergence, the relative Pearson divergence, and the $L^2$-distance are more useful in practice because of their computationally efficient approximability, high numerical stability, and superior robustness against outliers.
This study undertook a quantitative analysis of the distribution of fractures in deep drillcore from a Precambrian metamorphic complex on the north face of Hongcheon-gun, Gangwon-do, Korea. The fracture distribution with depth, inclination of fractures, and grain size in the fracture zone were measured and statistical techniques applied to derive probability distributions of fracture intervals. Analysis of the inclination angles of fracture planes showed that sub-horizontal fractures are dominant, and fracture spacing is mainly ≤0.5 m, with a median of 0.09 m, first quartile of 0.04 m, and third quartile of 0.18 m, indicating very dense fracture development. Statistical analysis of joint properties was undertaken with fitting using five probability density functions (double Weibull, exponential, generalized logistic, gamma, and lognormal). The lognormal distribution (sum of squared errors, SSE = 2.80) yielded the best fit based on the sum of residual squares. Quantitative characterization of the fracture characteristics of deep bedrock in the Hongcheon area is important for various geotechnical applications such as groundwater flow modeling, slope stability assessment, and underground structure design. In future studies, it will be necessary to combine in situ stress measurements and geophysical surveys to determine the relationship between fracture development and the local stress field.
An abrupt increase of traffic-load in cellular CDMA systems can cause overload and degrade the quality of service (QoS) due to the insufficient radio resources. In this paper, we propose a joint coverage and resource management (JCRM) scheme which can improve the QoS degradation and spectrum utilization. The JCRM scheme hands over overloaded traffic to the neighboring cells by virtually reducing a heavily loaded cell coverage and allocates radio resources based on the necessary handover probability. The proposed scheme can be applied to the existing cellular CDMA systems as well as adaptive coverage management schemes for next generation mobile communication systems.
Quality of service (QoS) provision is an important and indispensable function for multi-service wireless networks. In this paper, we present a new scheduling/admission control framework, including an efficient rate-guaranteed opportunistic scheduling (ROS) scheme and a coordinated admission control (ROSCAC) policy to support statistic QoS guarantee in multi-service wireless networks. Based on our proposed mathematical model, we derive the probability distribution function (PDF) of queue length under ROS and deduce the packet loss rate (PLR) for individual flows. The new admission control policy makes admission decision for a new incoming flow to ensure that the PLR requirements of all flows (including the new flow) are satisfied. The numerical results based on ns-2 simulations demonstrate the effectiveness of the new joint packet scheduling/admission control framework.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.1
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pp.61-72
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2006
When using the well-known variance estimator of Sen (1953) and Yates and Grundy (1953) in inclusion probability proportional to size sampling, we often encounter the problems due to the calculation of the joint probabilities. Sarndal (1996) and Knottnerus (2003) proposed alternative strategies for variance estimation to avoid those problems in the traditional method. We discuss some of practical issues that arise when they are used. Also, we describe the traditional strategy using a sampling procedure available in a statistical software. It would be one of the attractive choices for design-based variance estimation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.5
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pp.2362-2378
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2017
To mitigate the performance degradation caused by performance anomaly, a number of channel assignment algorithms have been proposed for multi-rate wireless mesh networks. However, network conditions have not been fully considered for routing process in these algorithms. In this paper, a joint scheme called Multi-rate Dijkstra's Shortest path - Rate Separated (MDSRS) is proposed, combining routing metrics and channel assignment algorithm. In MDSRS, the routing metric are determined through the synthesized deliberations of link costs and rate matches; then the rate separated channel assignment is operated based on the determined routing metric. In this way, the competitions between high and low rate links are avoided, and performance anomaly problem is settled, and the network capacity is efficiently improved. Theoretical analysis and NS-3 simulation results indicate that, the proposed MDSRS can significantly improve the network throughput, and decrease the average end-to-end delay as well as packet loss probability. Performance improvements could be achieved even in the heavy load network conditions.
In this paper, we consider a joint beamforming and jamming design to enhance physical layer security against potential multiple eavesdroppers in a multiple-input and single-output cellular broadcast channel. With perfect channel state information at the base station, we propose various design approaches to improve the secrecy of the target user. Among the proposed approaches, the combined beamforming of maximum ratio transmission and zero-forcing transmission with a combination of maximum ratio jamming and zero-forcing jamming (MRT + ZFT with MRJ + ZFJ) shows the best security performance because it utilizes the full transmit antenna dimensions for beamforming and jamming with an efficient power allocation. The simulation results show that the secrecy rate of this particular proposed approach is better than the rates of the considered conventional approaches with quality-of-service and outage probability constraints.
International Journal of Reliability and Applications
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v.18
no.2
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pp.65-82
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2017
Abstract. Camilo Dagum proposed several variants of a new model for the size distribution of personal income in a series of papers in the 1970s. He traced the genesis of the Dagum distributions in applied economics and points out parallel developments in several branches of the applied statistics literature. The main aim of this paper is to define a bivariate Dagum distribution so that the marginals have Dagum distributions. It is observed that the joint probability density function and the joint cumulative distribution function can be expressed in closed forms. Several properties of this distribution such as marginals, conditional distributions and product moments have been discussed. The maximum likelihood estimates for the unknown parameters of this distribution and their approximate variance-covariance matrix have been obtained. Some simulations have been performed to see the performances of the MLEs. One data analysis has been performed for illustrative purpose.
With the ever growing demand of data applications, the joint macro-relay networks are emerging as a promising heterogeneous deployment to provide coverage extension and throughput enhancement. However, the current cellular networks are usually designed to be performance-oriented without enough considerations on the traffic variation, causing substantial energy waste. In this paper, we consider a joint macro-relay network with densely deployed relay stations (RSs), where the traffic load varies in both time and spatial domains. An energy-efficient scheme is proposed to dynamically adjust the RS working modes (active or sleeping) according to the traffic variations, which is called traffic-aware relay sleep control (TRSC). To evaluate the performance of TRSC,we establish an analytical model using stochastic geometry theory and derive explicit expressions of coverage probability, mean achievable rate and network energy efficiency (NEE). Simulation results demonstrate that the derived analytic results are reasonable and the proposed TRSC can significantly improve the NEE when the network traffic varies dynamically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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