In this paper, a collision-free resource reservation scheme for WUSB (Wireless Universal Serial Bus) networks with WiMedia D-MAC (Distributed Medium Access Control). Since distributed characteristic of the WiMedia D-MAC supporting DRP (Distributed Reservation Protocol) scheme may cause lots of conflicts, overall performances of the WUSB with WiMedia D-MAC can be deteriorated. In addition, when we consider multi-hop environment, "mobile" hidden node problem due to mobility of WUSB devices can be happened, and it is a critical problem to mobile WUSB devices transceiving real-time QoS (Quality of Service) traffic. To tackle the problem, we propose a new DRP reservation mechanism to prevent DRP conflicts for multi-hop mobility support in WUSB networks with WiMedia D-MAC and show its improved performance via simulation results.
Ad hoc MAC protocols using directional antennas can be used to improve the network capacity. Directional antennas have a Deafness problem and decrease throughput of the network caused by increasing backoff duration. Dual channel protocols have been proposed to mitigate the Deafness and hidden node problems. In this paper, we propose a dual channel MAC protocol using a directional antenna to mitigate the Deafness problem and increase the network capacity. The performance of the proposed Ad hoc MAC protocol is confirmed by computer simulations using Qualnet ver. 3.8 simulator.
The workgroup of IEEE 802 proposed the IEEE 802.16 standard, also known as WiMAX, to provide broadband wireless access (BWA). The standard specifies two operational modes, one is popular PMP mode, and the other is optional mesh mode. In the mesh mode, the network entry process-NetEntry is the pivotal procedure for mesh network topology formulation and thus, influences the accessibility of whole mesh network. Unfortunately, the NetEntry process suffers from the hidden neighbor problem, in which new neighborship emerges after a new node comes in and results in possible collisions. In this paper, we propose a new SN-protected NetEntry process to address the problem. Simulation results show that the new proposed NetEntry process is more stable compared with the standard-based NetEntry process.
최근 무선 환경에서 네트워크 효율성 증대를 위하여 네트워크 코딩에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 무선 환경에서 RLNC를 적용하기 위한 고려사항들을 분석해 본다. 우선 기존의 멀티캐스트에서 사용하는 방식으로 우선 분산 환경에 RLNC에 적용 가능한지 살펴보았다. 시뮬레이션 결과 멀티캐스트에서 사용하는 방식대로 적용한 RLNC에서는 디코딩 실패가 발생하였고, X 구조에서 인코딩과 디코딩을 모두 수행하여 디코딩 실패를 제거한 RLNC는 전송 이득이 많지 않았다. 또한 본 논문에서는 hidden 노드 문제, 코딩 기회 분석, RLNC 오버헤드 등의 무선 환경에서 실제적인 고려사항을 분석해 보았다.
신경회로망은 차원이 확장됨에 따라 학습에 필요한 계산량이 기학급수적으로 증가하는 문제가 발생한다. 이를 극복하기 위해 직교성을 지닌 웨이블릿 신경회로망이 제안되었다. 웨이블릿 함수의 경우 스케일과 중심을 결정함으로써 신경회로망의 노드로 구성된다. 본 논문에서는 웨이블릿 함수를 이용하여 망을 구성하는 과정에 스케일링 함수를 함께 은닉층의 노드로 복합 구성함으로써 스케일링 함수를 이용하여 대강 근사(rough approximation)를 행한 다음, 웨이블릿 함수를 이용하여 미세 근사(fine approximation)를 행하도록 구성하는 복합 신경회로망을 제안한다. 또한, 복합 신경회로망을 구성하는 과정에서 미세 근사에 필요한 웨이블릿 함수의 개수를 유전 알고리즘을 이용하여 결정한다.
Cognitive radio 기술은 유망한 동적 주파수 스펙트럼 할당 기법으로 연구되어왔다. Cognitive radio의 주파수 스펙트럼 감지 기술은 주파수 면허대역에서 주사용자(면허대역 사용자)에게 간섭을 유발하지 않으면서 부사용자(비면허 사용자)가 면허대역을 사용할 수 있는 방법을 제공한다. 그러나 스펙트럼을 감지함에 있어서 면허대역을 주사용자가 사용하고 있는지 여부를 한 개의 부 사용자가 판단하여 결정하면 무선채널에서의 페이딩, 잡음 불확실성에 의한 새도우잉, 그리고 히든 노드 문제 등 의해 오류가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 협력 스펙트럼 감지 기술이 등장하였다. 본 논문에서는 면허대역 사용여부를 퓨전센터에서 결정하는 협력 스펙트럼 감지기술을 제안하였다. 부사용자는 세 개의 threshold를 사용하여 주사용자 존재여부를 판단하며, 판단 결과를 퓨전센터로 전송한다. 퓨전센터의 협력 스펙트럼 감지기술로 OR 기법을 사용하였고, 컴퓨터 모의실험을 통해 성능평가를 수행하였으며, 성능평가 결과에 따르면 OR 기법의 성능이 가장 우수함을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.141-156
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2011
In this paper we develop a link cost function for data delivery in sensor network. Usually most conventional methods determine the optimal coefficients in the cost function without considering the surrounding environment of the node such as the wireless propagation environment or the topological environment. Due to this reason, there are limitations to improve the quality of data delivery such as data delivery ratio and delay of data delivery. To solve this problem, we derive a new cost function using the concept of Partially Connected Neural Network (PCNN) which is modeled according to the input types whether inputs are correlated or uncorrelated. The correlated inputs are connected to the hidden layer of the PCNN in a coupled fashion but the uncoupled inputs are in an uncoupled fashion. We also propose the training technique for finding an optimal weight vector in the link cost function. The link cost function is trained to the direction that the packet transmission success ratio of each node maximizes. In the experimental section, we show that our method outperforms other conventional methods in terms of the quality of data delivery and the energy efficiency.
This paper presents an optimization algorithm for a stable Self Dynamic Neural Network(SDNN) using genetic algorithm. Optimized SDNN is applied to a problem of controlling nonlinear dynamical systems. SDNN is dynamic mapping and is better suited for dynamical systems than static forward neural network. The real-time implementation is very important, and thus the neuro controller also needs to be designed such that it converges with a relatively small number of training cycles. SDW has considerably fewer weights than DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The object of proposed algorithm is that the number of self dynamic neuron node and the gradient of activation functions are simultaneously optimized by genetic algorithms. To guarantee convergence, an analytic method based on the Lyapunov function is used to find a stable learning for the SDNN. The ability and effectiveness of identifying and controlling a nonlinear dynamic system using the proposed optimized SDNN considering stability is demonstrated by case studies.
We propose an algorithm for obtaining the optimal node number of hidden units in dynamic neural networks. The dynamic nerual networks comprise of dynamic neural units and neural processor consisting of two dynamic neural units; one functioning as an excitatory neuron and the other as an inhibitory neuron. Starting out with basic network structure to solve the problem of control, we find optimal neural structure by multiplication and combining dynamic neural unit. Numerical examples are presented for nonlinear systems. Those case studies showed that the proposed is useful is practical sense.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.29-35
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2024
TCP is considered as one of the major candidate transport protocols even for constrained IoT networks..In our previous work, we investigated the congestion control mechanism of the uIP TCP. Since the uIP TCP sets the window size to one segment by default, managing the retransmission timer is the primary approach to congestion control. However, the original uIP TCP sets the retransmission timer based on the fixed RTO, it performs poorly when a radio duty cycling mechanism is enabled and the hidden terminal problem is severe. In our previous work, we proposed a TCP retransmission timer adjustment scheme for uIP TCP which adopts the notion of weak RTT estimation of CoCoA, exponential backoffs with variable limits, and dithering. Although our previous work showed that the proposed retransmission timer adjustment scheme can improve performance, we observe that the scheme often causes a node to set the retransmission timer for an excessively too long time period. In this work, we show that slightly modifying the dithering mechanism of the previous scheme is effective for improving TCP fairness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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