Chung, Wei-Ho;Kumar, Sunil;Paluri, Seethal;Nagaraj, Santosh;Annamalai, Annamalai Jr.;Matyjas, John D.
Journal of Information Processing Systems
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v.9
no.1
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pp.53-68
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2013
We investigate the rate-compatible punctured convolutional (RCPC) codes concatenated with hierarchical QAM for designing a cross-layer unequal error protection scheme for H.264 coded sequences. We first divide the H.264 encoded video slices into three priority classes based on their relative importance. We investigate the system constraints and propose an optimization formulation to compute the optimal parameters of the proposed system for the given source significance information. An upper bound to the significance-weighted bit error rate in the proposed system is derived as a function of system parameters, including the code rate and geometry of the constellation. An example is given with design rules for H.264 video communications and 3.5-4 dB PSNR improvement over existing RCPC based techniques for AWGN wireless channels is shown through simulations.
Shamsan Saleh, Ahmed M.;Ali, Borhanuddin Mohd.;Mohamad, Hafizal;Rasid, Mohd Fadlee A.;Ismail, Alyani
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.7
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pp.1585-1609
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2013
Over recent years, enormous amounts of research in wireless sensor networks (WSNs) have been conducted, due to its multifarious applications such as in environmental monitoring, object tracking, disaster management, manufacturing, monitoring and control. In some of WSN applications dependent the energy-efficient and link reliability are demanded. Hence, this paper presents a routing protocol that considers these two criteria. We propose a new mechanism called Reliable Routing Scheme for Energy-Balanced (RRSEB) to reduce the packets dropped during the data communications. It is based on Swarm Intelligence (SI) using the Ant Colony Optimization (ACO) method. The RRSEB is a self-adaptive method to ensure the high routing reliability in WSNs, if the failures occur due to the movement of the sensor nodes or sensor node's energy depletion. This is done by introducing a new method to create alternative paths together with the data routing obtained during the path discovery stage. The goal of this operation is to update and offer new routing information in order to construct the multiple paths resulting in an increased reliability of the sensor network. From the simulation, we have seen that the proposed method shows better results in terms of packet delivery ratio and energy efficiency.
Nonlinear time-domain system identification (SI) algorithm is proposed to assess damage in a shear building by synchronously estimating time-varying stiffness and damping parameters using measured acceleration data. Mass properties have been assumed as the a priori known information. Viscous damping was utilized for the current research. To chase possible nonlinear dynamic behavior under severe vibration, an incremental governing equation of vibrational motion has been utilized. Stiffness and damping parameters are estimated at each time step by minimizing the response error between measured and computed acceleration increments at the measured degrees-of-freedom. To solve a nonlinear constrained optimization problem for optimal structural parameters, sensitivities of acceleration increment were formulated with respect to stiffness and damping parameters, respectively. Incremental state vectors of vibrational motion were computed numerically by Newmark-${\beta}$ method. No model is pre-defined in the proposed algorithm for recovering the nonlinear response. A time-window scheme together with Monte Carlo iterations was utilized to estimate parameters with noise polluted sparse measured acceleration. A moving average scheme was applied to estimate the time-varying trend of structural parameters in all the examples. To examine the proposed SI algorithm, simulation studies were carried out intensively with sample shear buildings under earthquake excitations. In addition, the algorithm was applied to assess damage with laboratory test data obtained from free vibration on a three-story shear building model.
A nonlinear wave routing model is suggested for the routing of floods in the natural open channel networks. For the optimization of parameter of the proposed routing model, parameter adjustment is executed through the proposed objective function. The model treats backwater effect form upstream and downstream ends. Solution of formulated model is made possible on computer by adopting a nonlinear finite-difference scheme for the numerical analysis based on a combination of Lax-Wendroff scheme and Burstein-Lapidus modification. Comparison of the results of the proposed model to those of actual hydrograph and dynamic wave routing model denotes that the proposed model is as accurate as actual runoff hydrograph and faster the computer time than the dynamic wave routing model.
Experiment on a lab-scale pH process is carried out to evaluate the control performance of the neural linearizing control scheme(NLCS) using a radial basis function(RBF) network which was previously proposed by Kim and Park. NLCS was developed to overcome the difficulties of the conventional neural controllers which occur when they are applied to chemical processes. Since NLCS is applicable for the processes which are already controlled by a linear controller and of which the past operating data are enough, we first control the pH process with PI controller. Using the operating data with PI controller, the linear reference model is determined by optimization. Then, a IMC controller replaces the PI controller as a feedback controller. NLCS consists of the IMC controller and a RBF network. After the learning of the neural network is fully achieved, the dynamics of the process combined with the neural network becomes linear and close to that of the linear reference model and the control performance of the linear control improves. During the training, NLCS maintains the stability and the control performance of the closed loop system. Experimental results show that the NLCS performs better than PI controller and IMC for both the servo and the regulator problems.
This paper presents a novel ARAP (as-rigid-as-possible) approach to real-time simulation of physics-based deformation. To cope with one, two and three dimensional deformable bodies in an efficient, robust and uniform manner, we introduce a deformation graph of oriented particles and formulate the corresponding ARAP deformation energy. For stable time integration of the oriented particles, we develop an implicit integration scheme formulated in a variational form. Our method seeks the optimal positions and rotations of the oriented particles by iteratively applying an alternating local/global optimization scheme. The proposed method is easy to implement and computationally efficient to simulate complex deformable models in real time.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.6-11
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2005
In this paper, we propose a new fuzzy clustering scheme that optimizes the initial structure and the parameters to improve the performance of a intelligent systems. The proposed method keeps the good properties of clustering, and improves the total systems' performance at the same time, Especially, the proposed algorithm not only keeps robust to change threshold value in the optimization process, but also improves the performance of a system through the process of the self-organizing and the converging intelligent systems in its structure of cluster. In experiments, the superiority of the proposed scheme is presented by comparing its performance with other methods.
The pyrolysis reactions of atomic hydrogen with chloroform were studied In a 4 cm 1.6. tubular flow reactor with low flow velocity 1518 cm/sec and a 2.6 cm 1.4. tubular flow reactor with high flow velocity (1227 cm/sec). The hydrogen atom concentration was measured by chemiluminescence titration with nitrogen dioxide, and the chloroform concentrations were determined using a gas chromatography. The chloroform conversion efficiency depended on both the chloroform flow rate and linear flow velocity, but 416 not depend on the flow rate of hydrogen atom. A computer model was employed to estimate a rate constant for the initial reaction of atomic hydrogen with chloroform. The model consisted of a scheme for chloroform-hydrogen atom reaction, Runge-Kutta 4th-order method for Integration of first-order differential equations describing the time dependence of the concentrations of various chemical species, and Rosenbrock method for optimization to match model and experimental results. The scheme for chloroform-hydrogen atom reaction Included 22 elementary reactions. The rate constant estimated using the data obtained from the 2.6 cm 1.4. reactor was to be 8.1 $\times$$10^{-14}$$cm^3$/molecule-sec and 3.8 $\times$$10^{-15}$ cms/molecule-sec, and the deviations of computer model from experimental results were 9% and 12% , for the each reaction time of 0.028 sec and 0.072 sec, respectively.
The magnetic bearing systems are intrinsically unstable, and need the feedback control of electromagnetic forces with measured displacements. So the controller design plays an important role in constructing high performance magnetic bearing system. In case of magnetic bearing systems, the order of identified model is high because of unknown dynamics included in closed loop systems - such as sensor dynamics, actuator dynamics-and non-linearity of magnetic bearings itself. "Identification for control" - joint optimization of system identification and controller design- is proposed to get the limited-order model which is suited for the design of high-performance controller. We applied the joint identification/controller design scheme to MIMO rigid rotor system supported by magnetic bearings. Firs, we designed controller of a nonlinear simulation model of MIMO magnetic bearing system with this scheme and proved its feasibility. Then, we performed experiments on MIMO rigid rotor system supported by magnetic bearings, and the performance of closed-loop system is improved gradually during the iteration.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.3
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pp.243-250
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2009
The adjoint variable method can reduce computation time and save computer resources because it can selectively provide the sensitivity information for the positions that designers wish to measure. However, the adjoint variable method commonly employs exact analytical differentiation with respect to the design variables. It can be cumbersome to precisely differentiate every given type of finite element. This trouble can be overcome only if the numerical differentiation scheme can replace this exact manner of differentiation. But, the numerical differentiation scheme causes of severe inaccuracy due to the perturbation size dilemma. For assuring the accurate sensitivity without any dependency of perturbation size, this paper employs a complex variable that has been mainly used for computational fluid dynamics problems. The adjoint variable method combined with complex variables is applied to obtain the shape and size sensitivity for structural optimization. Numerical examples demonstrate that the proposed method can predict stable sensitivity results and that its accuracy is remarkably superior to traditional sensitivity evaluation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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