This paper investigates the impacts of array weight errors (AWE) in an antenna array (AA) on a parallel interference cancellation (PIC) receiver in uplink synchronous and asynchronous direct sequence code division multiple access (DS-CDMA) systems. The performance degradation due to an AWE, which is approximated by a Gaussian distributed random variable, is estimated as a function of the variance of the AWE. Theoretical analysis, confirmed by simulation, demonstrates the tradeoffs encountered between system parameters such as the number of antennas and the variance of the AWE in terms of the achievable average bit error rate and the user capacity. Numerical results show that the performance of the PIC with the AA in the DS-CDMA uplink is sensitive to the AWE. However, either a larger number of antennas or uplink synchronous transmissions have the potential of reducing the overall sensitivity, and thus improving its performance.
This paper presents parallel-connected inverters to achieve accurate proportional power sharing. Due to line impedance mismatch, reactive power cannot be distributed proportionally when using the conventional $P-{\omega}$ and $\mathcal{Q}-E$ droop. In order to realize reactive proportional power sharing, the ratio of the droop coefficients should be inversely proportional to their power-sharing ratios. Meanwhile, the ratio of the line impedance should be inversely proportional to the desired power-sharing ratio, which is very difficult to be met in practice. In order to deal with this issue, a practical control strategy is presented. By measuring the PCC voltage and using the virtual impedance, the output impedance of individual inverters is reconstructed to counteract the line impedance effect. In order to guarantee system stability, a low pass filter is designed to suppress the bandwidth of the line compensation. Finally, the simulation and experimental results are given to verify the effectiveness of the proposed control strategy.
The growth of the World Wide Web and the advances in high-speed network access have greatly changed existing CAD/CAE environment. The WWW has enabled us to share various distributed product data and to collaborate in the design process. An international standard for the product model data, STEP, and a standard for the distributed object technology, CORBA, are very important technological components for the interoperability in the advanced design and manufacturing environment. These two technologies provide background for the sharing of product data and the integration of applications on the network. This paper describes a distributed CAD/CAE environment that is integrated on the network by CORBA and product model data standard STEP. Several prototype application modules were implemented to verify the proposed concept and the test result is discussed. Finite element analysis server are further distributed into several frontal servers for the implementation of distributed parallel solution of finite element system equations. Distributed computation of analysis server is also implemented by using CORBA for the generalization of the proposed method.
This paper presents a new Internet-based computational framework for the realistic simulation of multi-scale response of structural systems. Two levels of parallel processing are involved in this frame work: multiple local distributed computing environments connected by the Internet to form a cluster-to-cluster distributed computing environment. To utilize such a computing environment for a realistic simulation, the simulation task of a structural system has been separated into a simulation of a simplified global model in association with several detailed component models using various scales. These related multi-scale simulation tasks are distributed amongst clusters and connected to form a multi-level hierarchy. The Internet is used to coordinate geographically distributed simulation tasks. This paper also presents the development of a software framework that can support the multi-level hierarchical simulation approach, in a cluster-to-cluster distributed computing environment. The architectural design of the program also allows the integration of several multi-scale models to be clients and servers under a single platform. Such integration can combine geographically distributed computing resources to produce realistic simulations of structural systems.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.4
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pp.165-172
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2023
Heterogeneous computing is a technology that utilizes different types of processors to perform parallel processing. It maximizes task processing and energy efficiency by leveraging various computing resources such as CPUs, GPUs, and FPGAs. On the other hand, edge computing has developed with IoT and 5G technologies. It is a distributed computing that utilizes computing resources close to clients, thereby offloading the central server. It has evolved to intelligent edge computing combined with artificial intelligence. Intelligent edge computing enables total data processing, such as context awareness, prediction, control, and simple processing for the data collected on the edge. If heterogeneous computing can be successfully applied in the edge, it is expected to maximize job processing efficiency while minimizing dependence on the central server. In this paper, experiments were conducted to verify the feasibility of various parallel programming models on high-end and low-end edge devices by using benchmark applications. We analyzed the performance of five parallel programming models on the Raspberry Pi 4 and Jetson Orin Nano as low-end and high-end devices, respectively. In the experiment, OpenACC showed the best performance on the low-end edge device and OpenSYCL on the high-end device due to the stability and optimization of system libraries.
This paper presents the modeling and simulation studies, using PSCAD/EMTDC, for the operation of DR(Distributed Resources) connected to the power system. In this study, we model the DR operated in parallel with the distribution system and simulate several operation modes of DR. Finally, the transient characteristics of the operation modes are evaluated with IEEE Standard 519-1992. IEEE Recommended Practice and Requirements for Harmonic Control in Electric Power Systems
This paper presents a new approach for simulating the internal faults of synchronous machines using distributed computing and Large Change Sensitivity (LCS) analysis. LCS analysis caters for a parallel solution of 3-phase model of a faulted machine within the symmetrical component-based model of interconnected network. The proposed method considers dynamic behavior of the faulty machine and connected system and tries to accurately solve the synchronous machine’s internal fault conditions in the system. The proposed method is implemented in stand-alone FORTRAN-based phasor software and the results have been compared with available recordings from real networks and precisely simulated faults by use of the ATP/EMTP as a time domain software package. An encouraging correlation between the simulation results using proposed method, ATP simulation and measurements was observed and reported. The simplified approach also enables engineers to quickly investigate their particular cases with a reasonable precision.
Kim, Myoungjin;Han, Seungho;Cui, Yun;Lee, Hanku;Jeong, Changsung
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.11
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pp.2827-2848
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2012
Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.
Multi-distributed web cluster model expanding conventional cluster system is the cluster system which processes large-scaled work demanded from users with parallel computing method by building a number of system nodes on open network into a single imaginary network. Multi-distributed web cluster model on the structured characteristics exposes internal system nodes by an illegal third party and has a potential that normal job performance is impossible by the intentional prevention and attack in cooperative work among system nodes. This paper presents the mutual authentication protocol of system nodes through key division method for the authentication of system nodes concerned in the registration, requirement and cooperation of service code block of system nodes and collecting the results and then designs SNKDC which controls and divides symmetrical keys of the whole system nodes safely and effectively. SNKDC divides symmetrical keys required for performing the work of system nodes and the system nodes transmit encoded packet based on the key provided. Encryption packet given and taken between system nodes is decoded by a third party or can prevent the outflow of information through false message.
In this paper, an optimization model for the clustered node allocation systems in the distributed computing environment is presented. In the presented model with a distributed file system framework, the dynamics of system behavior over times is carefully thought over the nodes and hence the functionality of the cluster monitor node to check the feasibility of the current set of clustered node allocation is given. The cluster monitor node of the node allocation system capable of distributing the parallel modules to clustered nodes provides a good allocation solution using Genetic Algorithms (GA). As a part of the experimental studies, the solution quality and computation time effects of varying GA experimental parameters, such as the encoding scheme, the genetic operators (crossover, mutations), the population size, and the number of node modules, and the comparative findings are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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