In this paper, an adaptive control scheme is proposed for slowly time-varying discrete-time nonlinear dynamic system. CMAC networks are employed to identify system from input-output data and to construct the controller based on this identifer. All of learning procedures are performed on-line. Computer simulation result shows the usefulness of the proposed scheme.
Computational Structural Engineering : An International Journal
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제3권1호
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pp.39-47
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2003
Generalized CMAC (GCMAC) is a type of neural network known to be fast in learning. The network may be useful in structural engineering applications such as the identification and the control of structures. The derivatives of a trained GCMAC is relatively poor in accuracy. Therefore to improve the accuracy, a new algorithm is proposed. If GCMAC is directly differentiated, the accuracy of the derivative is not satisfactory. This is due to the quantization of input space and the shape of basis function used. Using the periodicity of the predicted output by GCMAC, the derivative can be improved to the extent of having almost no error. Numerical examples are considered to show the accuracy of the proposed algorithm.
Cooperative communications using relays in wireless networks have similar effects of multiple-input and multiple-output without the need of multiple antennas at each node. To implement cooperation into a system, efficient protocols are desired. In IEEE 802.11 families such as a/b/g, mobile stations can automatically adjust transmission rates according to channel conditions. However throughput performance degradation is observed by low-rate stations in multi-rate circumstances resulting in so-called performance anomaly. In this paper, we propose active relay-based cooperative medium access control (AR-CMAC) protocol, in which active relays desiring to transmit their own data for cooperation participate in relaying, and it is designed to increase throughput as a solution to performance anomaly. We have analyzed the performance of the simplified AR-CMAC using an embedded Markov chain model to demonstrate the gain of AR-CMAC and to verify it with our simulations. Simulations in an infrastructure network with an IEEE 802.11b/g access point show noticeable improvement than the legacy schemes.
It is known that a single-key and a related-key attacks on AES-128 are possible for at most 7 and 8 rounds, respectively. The security of CMAC, a typical block-cipher-based MAC algorithm, has very high possibility of inheriting the security of the underlying block cipher. Since the attacks on the underlying block cipher can be applied directly to the first block of CMAC, the current security margin is not sufficient compared to what the designers of AES claimed. In this paper, we consider HMAC-DM-AES-128 as an alternative to CMAC-AES-128 and analyze its security for reduced rounds of AES-128. For 2-round AES-128, HMAC-DM-AES-128 requires the precomputation phase time complexity of $2^{97}$ AES, the online phase time complexity of $2^{98.68}$ AES and the data complexity of $2^{98}$ blocks. Our work is meaningful in the point that it is the first security analysis of MAC based on hash modes of AES.
An iterative learning control scheme is presented with the aid of CMAC module. By enforcing the role of linear controller with the introduction of velocity feedback, it becomes possible to make the trajectory error equation stable. One advantage of this control scheme is that it does not require acceleration feedback. Computer simulation results shows a good performance of the scheme even in the case where the gravity is not compensated.
운반차-막대 시스템을 위한 제어 법칙들의 계략을 관찰하여, 운반차-막대 시스템의 상태 벡터와 제어 법칙의 출력 사이에 우함수적인 대칭성이 내재하는 것을 규명하였다. 제어 법칙을 look-up table에 구현하는데 있어서 상태 변수들의 양자화와 제어 법칙의 학습에 대칭성을 반영하는 문제를 토의하고, CMAC이 대칭성을 반영하여 운반차-막대 시스템의 비선형 제어 법칙을 학습한 결과를 관찰하였다. 대칭성을 반영함으로써 look-up table에 제어 법칙이 구현되는 학습 기간이 단축되고 소요되는 메모리 량을 크게 줄일 수 있으면서도, 시스템의 상태와 제어 법칙 사이의 대칭성이 보존되는 학습 성능의 개선을 확인하였다.
A purpose of our research is an acquisition of cooperative behaviors in inhomogeneous multi-agent system. In this research, we used the fire panic problem as an experiment environment. In Fire panic problem a fire exists in the environment, and follows in each steps of agent's behavior, and this fire spreads within the constant law. The purpose of the agent is to reach the goal established without touching the fire, which exists in the environment. The fire heat up by a few steps, which exists in the environment. The fire has unsureness to the agent. The agent has to avoid a fire, which is spreading in environment. The acquisition of the behavior to reach it to the goal is required. In this paper, we observe how agents escape from the fire cooperating with other agents. For this problem, we propose a unique CMAC based Q-learning system for inhomogeneous multi-agent system.
The purpose of this paper is to introduce a case study of developing a miniature biped robot. The biped robot has a total of twenty-one degrees of freedom(DOF) ; There are two legs which have six DOF each, two arms which have three DOF each and a waist which has three DOF. RC servo-motors were used as actuators. We have developed motor controller, sensor controller and ISA-interface card. Motor controller, PWM generator, can control eight motors Sensor controller is connected to eight FSR(Force Sensing Resistors). For high level controller communicate with low level controller, ISA-interface card has developed. For the stable walking, CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller) neural network algorithm is applied to our system CMAC is robust at noise.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2636-2656
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2013
To improve the cooperative efficiency of node cooperation and multiple access performance for multihop wireless networks, a priority-differentiated cooperative medium access control protocol with contention resolution (CRP-CMAC) is proposed. In the protocol, the helper selection process is divided into the priority differentiation phase and the contention resolution phase for the helpers with the same priority. A higher priority helper can choose an earlier minislot in the priority differentiation phase to send a busy tone. As a result, the protocol promptly selects all the highest priority helpers. The contention resolution phase of the same priority helpers consists of k round contention resolution procedures. The helpers that had sent the first busy tone and are now sending the longest busy tone can continue to the next round, and then the other helpers that sense the busy tone withdraw from the contention. Therefore, it can select the unique best helper from the highest priority helpers with high probability. A packet piggyback mechanism is also adopted to make the high data rate helper with packet to send transmit its data packets to its recipient without reservation. It can significantly decrease the reservation overhead and effectively improve the cooperation efficiency and channel utilization. Simulation results show that the maximum throughput of CRP-CMAC is 74%, 36.1% and 15% higher than those of the 802.11 DCF, CoopMACA and 2rcMAC protocols in a wireless local area network (WLAN) environment, and 82.6%, 37.6% and 46.3% higher in an ad hoc network environment, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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