Ship ad-hoc network (SANET) extends the coverage of the maritime communication among ships with the reduced cost. To fulfill the growing demands of real-time services, the SANET requires an efficient clock time synchronization algorithm which has not been carefully investigated under the ad-hoc maritime environment. This is mainly because the conventional algorithms only suggest to decrease the beacon collision probability that diminishes the clock drift among the units. However, the SANET is a very large-scale network in terms of geographic scope, e.g., with 100 km coverage. The key factor to affect the synchronization performance is the signal propagation delay, which has not being carefully considered in the existing algorithms. Therefore, it requires a robust multi-hop synchronization algorithm to support the communication among hundreds of the ships under the maritime environment. The proposed algorithm has to face and overcome several challenges, i.e., physical clock, e.g., coordinated universal time (UTC)/global positioning system (GPS) unavailable due to the atrocious weather, network link stability, and large propagation delay in the SANET. In this paper, we propose a logical clock synchronization algorithm with multi-hop function for the SANET, namely multi-hop clock synchronization for SANET (MCSS). It works in an ad-hoc manner in case of no UTC/GPS being available, and the multi-hop function makes sure the link stability of the network. For the proposed MCSS, the synchronization time reference nodes (STRNs) are efficiently selected by considering the propagation delay, and the beacon collision can be decreased by the combination of adaptive timing synchronization procedure (ATSP) with the proposed STRN selection procedure. Based on the simulation results, we finalize the multi-hop frame structure of the SANET by considering the clock synchronization, where the physical layer parameters are contrived to meet the requirements of target applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4738-4753
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2018
Efficient rendezvous node selection and routing algorithm (RNSRA) for wireless sensor networks with mobile sink that visits rendezvous node to gather data from sensor nodes is proposed. In order to plan an optimal moving tour for mobile sink and avoid energy hole problem, we develop the RNSRA to find optimal rendezvous nodes (RN) for the mobile sink to visit. The RNSRA can select the set of RNs to act as store points for the mobile sink, and search for the optimal multi-hop path between source nodes and rendezvous node, so that the rendezvous node could gather information from sensor nodes periodically. Fitness function with several factors is calculated to find suitable RNs from sensor nodes, and the artificial bee colony optimization algorithm (ABC) is used to optimize the selection of optimal multi-hop path, in order to forward data to the nearest RN. Therefore the energy consumption of sensor nodes is minimized and balanced. Our method is validated by extensive simulations and illustrates the novel capability for maintaining the network robustness against sink moving problem, the results show that the RNSRA could reduce energy consumption by 6% and increase network lifetime by 5% as comparing with several existing algorithms.
무선 센서 네트워크는 센서 테크놀로지의 발전으로 인하여 급속히 개발되고 있으며, 여러 분야에서 다양하게 응용될 것으로 예측된다. 무선 센서 네트워크에서 가장 중요한 요소는 네트워크를 에너지 효율적으로 운용하는 것이다. 이러한 목적을 충족시키기 위해 여러 라우팅 프로토콜이 제시되었다. 그러나 기존의 연구들은 모든 센서 노드들이 센싱 데이터를 갖고 있다는 이상적인 상황을 가정하고 있다. 본 논문에서는 일부 센서 노드들만이 데이터를 갖고 있는 센서 네트워크 상에서 클러스터 헤드를 선정하는 센싱 인지 클러스터 선정 알고리즘을 LEACH-C 기반으로 설계 및 구현하였다. 또한 제안된 알고리즘을 여러 네트워크 상황에서 시뮬레이션하여 센싱 인지 기법이 가장 효율적인 네트워크 상황을 분석하였다. 시뮬레이션 결과에서 데이터를 센싱한 노드군(群)을 중심으로 클러스터 헤드를 선정하는 것이 가장 효율적임을 알 수 있었으며, 일부 센서들만이 데이터를 갖고 있는 경우에는 센싱 인지 개념을 클러스터 헤드 선정에 적용하는 것이 중요하다는 점을 보여주었다.
최근 차세대 이동통신 기술로 각광받고 있는 WDMB 기술은 높은 대역폭과 빠른 이동성을 지원한다는 장점이 있는 반면 방송사업자에서 단말방향으로만 데이터 전송이 가능한 통신의 단방향성이라는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 WDMB의 단점인 통신의 단방향성을 WWAN을 통한 리턴채널의 구현을 통해 보완하여 고품질의 쌍방향 멀티미디어 서비스 제공이 가능하게 하고, 기존의 신호세기만을 고려한 RSS 방식의 인터페이스 선택 알고리즘에서 벗어나 다양한 네트워크 정보를 이용하여 리턴채널의 종류에 따라 효율적인 인터페이스 선택을 가능케 하는 인터페이스 선택 알고리즘을 제시한다. 성능평가 결과 기존의 핸드오프 방식들에 비해 에너지 효율성 측면에서 약 $7{\sim}8%$의 에너지 소모가 감소하였으며, 지능적 인터페이스 선택을 통해 불필요한 핸드오프를 줄여 2배 가까이 핸드오프 효율을 높일 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
Explosive deployment of smart mobile devices such as smart phones, and tablets along with expansion of wireless internet bandwidth have enabled the deployment of mobile video streaming such that video traffic becomes the most important service in wireless networks. Recently, for more efficient video streaming services, the ISO MPEG group standardized a protocol called DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP) and the standard has been quickly adopted by many service providers such as YouTube and Netflix. Despite of the convenience of mobile streaming services, users also suffer from low QoE(Quality of Experience) due to dynamic channel fluctuations and unnecessary downloading due to high churning rates. This paper proposes a noble efficient video rate selection algorithm considering user buffer level, channel condition and churning rate. Computer simulation based performance study showed that the proposed algorithm improved the QoE significantly compared to a method that determines the video rate based on current channel conditions. Especially, the proposed method reduced the rebuffering rate, one of the most important performance factors of the QoE, to a nonnegligible level.
차량은 빠르게 변하는 속도와 도로의 상황에 따라 속도가 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 이들 간의 통신을 위한 네트워크 구성도 빠르게 변한다. 이러한 특성 때문에 차량 네트워크 (Vehicular Ad-hoc Network: VANET)에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하는 것이 쉽지 않다. VANET 환경에서 신뢰성 있는 라우팅을 적용하기 위한 방법에 하나로 클러스터링 기법이 있다. 클러스터링이란 클러스터 헤드(Cluster Head : CH)를 중심으로 차량들을 그룹으로 묶어 통신 및 관리하는 것이다. 따라서 클러스터 내의 어떤 노드(차량)를 클러스터 헤드로 선택하는가에 따라 해당 클러스터링의 오버헤드 감소와 네트워크의 안정성 및 효율성이 좌우된다. 본 논문은 기존의 클러스터링 알고리즘들과 달리 도로 기반 시설인 RSU(Road Side Unit)를 활용하는 클러스터 헤드 선택 알고리즘을 소개한다. RSU를 통한 노드들의 속도와 거리 계산 값으로 클러스터 헤드 우선순위를 결정함으로써 기존의 알고리즘들 보다 안정적이고 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
A reliable and accurate downscaling model which can provide climate change information, obtained from global climate models (GCMs), at finer resolution has been always of great interest to researchers. In order to achieve this model, linear methods widely have been studied in the past decades. However, nonlinear methods also can be potentially beneficial to solve downscaling problem. Therefore, this study explored the applicability of some nonlinear machine learning techniques such as neural network (NN), extreme learning machine (ELM), and ELM autoencoder (ELM-AE) as well as a linear method, least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), to build a reliable temperature downscaling model. ELM is an efficient learning algorithm for generalized single layer feed-forward neural networks (SLFNs). Its excellent training speed and good generalization capability make ELM an efficient solution for SLFNs compared to traditional time-consuming learning methods like back propagation (BP). However, due to its shallow architecture, ELM may not capture all of nonlinear relationships between input features. To address this issue, ELM-AE was tested in the current study for temperature downscaling.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.173-178
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2013
To discover objects of interest in unstructured peer-to-peer networks, the peers rely on flooding query messages which create incredible network traffic. This article evaluates the performance of an unstructured Gnutella-like protocol over mobile ad-hoc networks and proposes modifications to improve its performance. This paper offers an enhanced mechanism for an unstructured Gnutella-like network with improved peer features to better meet the mobility requirement of ad-hoc networks. The proposed system introduces a novel caching optimization technique and enhanced ultrapeer selection scheme to make communication more efficient between peers and ultrapeers. The paper also describes an enhanced query mechanism for efficient searching by applying multiple walker random walks with a jump and replication technique. According to the simulation results, the proposed system yields better performance than Gnutella, XL-Gnutella, and random walk in terms of the query success rate, query response time, network load, and overhead.
Several gateway selection schemes have been proposed that select gateway nodes based on a single Quality of Service (QoS) path parameter, for instance path availability period, link capacity or end-to-end delay, etc. or on multiple non-QoS parameters, for instance the combination of gateway node speed, residual energy, and number of hops, for Mobile Ad hoc NETworks (MANETs). Each scheme just focuses on the ment of improve only a single network performance, i.e., network throughput, packet delivery ratio, end-to-end delay, or packet drop ratio. However, none of these schemes improves the overall network performance because they focus on a single QoS path parameter or on set of non-QoS parameters. To improve the overall network performance, it is necessary to select a gateway with stable path, a path with themaximum residual load capacity and the minimum latency. In this paper, we propose a gateway selection scheme that considers multiple QoS path parameters such as path availability period, available capacity and latency, to select a potential gateway node. We improve the path availability computation accuracy, we introduce a feedback system to updated path dynamics to the traffic source node and we propose an efficient method to propagate QoS parameters in our scheme. Computer simulations show that our gateway selection scheme improves throughput and packet delivery ratio with less per node energy consumption. It also improves the end-to-end delay compared to single QoS path parameter gateway selection schemes. In addition, we simulate the proposed scheme by considering weighting factors to gateway selection parameters and results show that the weighting factors improve the throughput and end-to-end delay compared to the conventional schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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