Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.2
s.332
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pp.61-74
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2005
Digital Multimedia Broadcasting(DMB) is a reliable multi-service system for reception by mobile and portable receivers. DMB system allows interference-free reception under the conditions of multipath propagation and transmission errors using COFDM modulation scheme, simultaneously, needs powerful channel error's correction ability. Viterbi Decoder for DMB receiver uses punctured convolutional code and needs lots of computations for real-time operation. So, it is desired to design a high speed and low-power hardware scheme for Viterbi decoder. This paper proposes a combined add-compare-select(ACS) and path metric normalization(PMN) unit for computation power. The proposed PMN architecture reduces the problem of the critical path by applying fixed value for selection algorithm due to the comparison tree which has a weak point from structure with the high-speed operation. The proposed ACS uses the decomposition and the pre-computation technique for reducing the complicated degree of the adder, the comparator and multiplexer. According to a simulation result, reduction of area $3.78\%$, power consumption $12.22\%$, maximum gate delay $23.80\%$ occurred from punctured viterbi decoder for DMB system.
The purpose of this study was to evaluate fish metric attributes using a model of Lentic Ecosystem Health Assessment (LEHA) and apply the model to the dataset sampled from six sites of Namyang Reservoir during October 2005$\sim$May 2006. The model was composed of 11 metries and the metric attributes were made of physical, chemical and biological parameters. Trophic composition's metrics showed that tolerant species ($M_3$, 80%) and omnivore species ($M_4$, 92%) dominated the fish fauna, indicating a biological degradation in the aquatic ecosystem. The metric of $M_7$, relative proportions of exotic species, also showed greater than 8% of the total, indicating a ecological disturbance. The average value of LEHA model was 24.3 (n= 12) in the reservoir, indicating a "poor condition" by the criteria of An and Han (2007). Spatial variation based on the model values was low (range: $21{\sim}26$), and temporal variation occurred due to a monsoon rainfall. Electrical conductivity (EC) and tropic state index of chlorophyll-$\alpha$ [TSI(CHL)] was greater in the premonsoon than the postmonsoon.
This paper considers the problem of minimizing network-wide broadcast latency in multi-rate wireless mesh networks where a node can dynamically adjust its link layer transmission rates to its neighbors. We propose a broadcast algorithm that complements existing broadcast construct algorithm which chooses a multicast node randomly when each candidate node has same metric. We consider the currently accumulated broadcast latency from source node to the each candidate node so far to choose the next broadcast node. The proposed broadcast algorithm for minimizing latency in a multi-rate mesh networks which exploit wireless advantage and the multi-rate nature of the network. Simulation based on current 802.11 parameters shows that proposed MinLink_WCDS algorithm improves overall latency than the previous existing broadcast algorithm.
In wireless mesh network, studies on routing protocols have been actively carried out recently, and hop count is used as a major routing metric in destination-sequenced distance-vector (DSDV) routing protocol, which is a representative proactive routing protocol. Although hop-by-hop multi-path (HMP) DSDV and enhanced HMP (EHMP) DSDV routing protocols perform routing by considering both hop count and residual bandwidth within one hop distance nodes, it has a shortcoming that routing is carried out via non-optimal path from the aspect of end-to-end routing. In order to overcome the shortcoming, a cost-aware multi-path (CAMP) DSDV routing protocol is proposed in this paper, which considers hop count and end-to-end minimum residual bandwidth. Simulation results based on NS-2 show that the proposed routing protocol performs better than DSDV, HMP DSDV, and EHMP DSDV protocols from the aspect of throughput and packet delivery ratio, by appropriately using hop count and end-to-end minimum residual bandwidth information and has the same number of management messages with HMP DSDV and EHMP DSDV protocols.
In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
With innovative advances in wireless communication technology, many researches for extending network lifetime in maximum by using energy harvesting have been actively performed on the area of network resource optimization, QoS-guaranteed transmission, energy-intelligent routing and etc. As known well, it is very hard to guarantee end-to-end network delay due to uncertainty of the amount of harvested energy in multi-hop RF(radio frequency) energy harvesting wireless networks. To minimize end-to-end delay in multi-hop RF energy harvesting networks, this paper proposes an energy efficient routing metric based on interference aware and protocol which takes account of various delays caused by co-channel interference, energy harvesting time and queuing in a relay node. The proposed method maximizes end-to-end throughput by performing avoidance of packet congestion causing load unbalance, reduction of waiting time due to exhaustion of energy and restraint of delay time from co-channel interference. Finally simulation results using ns-3 simulator show that the proposed method outperforms existing methods in respect of throughput, end-to-end delay and energy consumption.
The tactical network is system based on wireless networking technologies that ties together surveillance reconnaissance systems, precision strike systems and command and control systems. Several alternative paths exist in the network because it is connected as a grid to improve its survivability. In addition, the network topology changes frequently as forces and combatants change their network access points while conducting operations. However, most Internet routing standards have been designed for use in stable backbone networks. Therefore, tactical networks may exhibit a deterioration in performance when these standards are implemented. In this paper, we propose Priority based Multi-Path routing with Local Optimization(PMPLO) for a tactical backbone network. The PMPLO separately manages the global and local metrics. The global metric propagates to other routers through the use of a routing protocol, and it is used for a multi-path configuration that is guaranteed to be loop free. The local metric reflects the link utilization that is used to find an alternate path when congestion occurs, and it is managed internally only within each router. It also produces traffic that has a high priority privilege when choosing the optimal path. Finally, we conducted a simulation to verify that the PMPLO can effectively distribute the user traffic among available routers.
Mobile nodes can't always connect each other in DTNs (delay tolerant networks). Many DTN routing protocols that favor the "multi-hop forwarding" are proposed to solve these network problems. But they also lead to intolerant delivery cost so that designing a overhead-efficient routing protocol which is able to perform well in delivery ratio with lower delivery cost at the same time is valuable. Therefore, we utilize the small-world property and propose a new delivery metric called multi-probability to design our relay node selection principles that nodes with lower delivery predictability can also be selected to be the relay nodes if one of their history nodes has higher delivery predictability. So, we can find more potential relay nodes to reduce the forwarding overhead of successfully delivered messages through our proposed algorithm called HESnW. We also apply our new messages copies allocation scheme to optimize the routing performance. Comparing to existing routing algorithms, simulation results show that HESnW can reduce the delivery cost while it can also obtain a rather high delivery ratio.
Localized topology control is attractive for obtaining reduced network graphs with desirable features such as sparser connectivity and reduced transmit powers. In this paper, we focus on studying how to prolong network lifetime in the context of localized topology control for wireless multi-hop networks. For this purpose, we propose an energy efficient localized topology control algorithm. In our algorithm, each node is required to maintain its one-hop neighborhood topology. In order to achieve long network lifetime, we introduce a new metric for characterizing the energy criticality status of each link in the network. Each node independently builds a local energy-efficient spanning tree for finding a reduced neighbor set while maximally avoiding using energy-critical links in its neighborhood for the local spanning tree construction. We present the detailed design description of our algorithm. The computational complexity of the proposed algorithm is deduced to be O(mlog n), where m and n represent the number of links and nodes in a node's one-hop neighborhood, respectively. Simulation results show that our algorithm significantly outperforms existing work in terms of network lifetime.
The relationships among multi-dimensional data (such as medical examination data) with ambiguity and variation are difficult to explore. The traditional approach to building a data classification system requires the formulation of rules by which the input data can be analyzed. The formulation of such rules is very difficult with large sets of input data. This paper first describes two classification approaches using back-propagation (BP) neural network and Mahalanobis distance (MD) classifier, and then proposes two classification approaches for multi-dimensional feature selection. The first one proposed is a feature selection procedure from the trained back-propagation (BP) neural network. The basic idea of this procedure is to compare the multiplication weights between input and hidden layer and hidden and output layer. In order to simplify the structure, only the multiplication weights of large absolute values are used. The second approach is Mahalanobis-Taguchi system (MTS) originally suggested by Dr. Taguchi. The MTS performs Taguchi's fractional factorial design based on the Mahalanobis distance as a performance metric. We combine the automatic thresholding with MD: it can deal with a reduced model, which is the focus of this paper In this work, two case studies will be used as examples to compare and discuss the complete and reduced models employing BP neural network and MD classifier. The implementation results show that proposed approaches are effective and powerful for the classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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