Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.10
no.3
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pp.86-91
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2011
Wireless sensor network (WSN) is a distributed self-organizing network which contains a large number of tiny multi-functional sensor nodes. The network life time is an important issue in WSN because every sensor node has a constraint on electric supply. In this paper, an energy consumption model is described and a GA-based algorithm will be used to optimize the energy consumption by analyzing the working model of sensor nodes. The model will provide an effective reference of working pattern for WSN. This algorithm is evaluated through analysis and simulations.
This paper proposes using the multi-type sensor vibration measurements, such as from a relative displacement sensors and a traditional accelerometer for the damage detection of shear connectors in composite bridge under moving loads. Hilbert-Huang Transform (HHT) spectra of these responses will be fused with a data fusion approach i.e., Dempster-Shafer method, to detect the damage of shear connectors. Experimental studies on a composite bridge model in the laboratory are conducted to demonstrate the effectiveness and performance of using the proposed approach in detecting the damage of shear connectors in composite bridges. Both undamaged and damaged scenarios are considered. The detection results with the data fusion of multi-type sensor measurements show a more reliable and robust performance and accuracy, avoiding the false identifications.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.5
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pp.1-11
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2008
Wireless Sensor Networks is applied to improvement of life convenience or service like U-City as well as environment pollution, tunnel and structural health monitoring, storm, and earthquake diagnostic system. To increase the usability of sensor data and applicability, mobile devices and their facilities allow the applications of sensor networks to give mobile users and actuators the results of event detection at anytime and anywhere. In this paper, we present MUSNEMO(Multi-sensor centric Ubiquitous Smart sensor NEtwork using Mobile devices) developed system for providing more efficient and valuable information services with a variety of mobile devices and network camera integrated to WSN. Our system is performed based on IEEE 802.15.4 protocol stack. To validate system usability, we built sensor network environments where were equipped with five application sensors such magnetic, photodiode, microphone, motion and vibration. We also built and tested proposed MUSNEMO to provide a novel model for event detection systems with mobile framework.
A sensor network consists of many low-cost, low-power, and multi-functional sensor nodes. One of most important issues in of sensor networks is to increase network lifetime, and there have been researches on the problem. In this paper, we propose a routing mechanism to prolong network lifetime, in which each node adjusts its transmission power to send data to its neighbors. We model the energy efficient routing with power control and present an algorithm to obtain the optimal flow solution for maximum network lifetime. Then, we derive an upper bound on the network lifetime for specific network topologies.
In this paper, a robust wireless sensor network configuration design method is proposed to develop the optimal configuration under the consideration of sensor failure and energy consumption. A malfunctioned sensor in a wireless sensor network may lead to data transmission failure of the entire sensing cluster, inducing severe deterioration in system identification performance. The proposed method determines a wireless sensor network configuration that is robust against sensor failure. By utilizing Bayesian inference, we introduce a robust indicator to evaluate the impact on estimation accuracy of sensor configurations with various malfunctioned sensors. Moreover, a network formation strategy is proposed to optimize the energy efficiency of the wireless sensor network configuration. Therefore, the resultant robust wireless sensor network configuration can operate with the minimum energy consumption while the measurement information of the sensor network with malfunctioned sensors can be guaranteed. The proposed method is illustrated by designing the robust wireless sensor network configurations of a truss model and a bridge model.
We consider the problem of secure and robust clustering for quantized target tracking in wireless sensor networks (WSN) where the observed system is assumed to evolve according to a probabilistic state space model. We propose a new method for jointly activating the best group of candidate sensors that participate in data aggregation, detecting the malicious sensors and estimating the target position. Firstly, we select the appropriate group in order to balance the energy dissipation and to provide the required data of the target in the WSN. This selection is also based on the transmission power between a sensor node and a cluster head. Secondly, we detect the malicious sensor nodes based on the information relevance of their measurements. Then, we estimate the target position using quantized variational filtering (QVF) algorithm. The selection of the candidate sensors group is based on multi-criteria function, which is computed by using the predicted target position provided by the QVF algorithm, while the malicious sensor nodes detection is based on Kullback-Leibler distance between the current target position distribution and the predicted sensor observation. The performance of the proposed method is validated by simulation results in target tracking for WSN.
A novel surface plasmon resonance sensor, which can measure 2-dimensional array of immobilized ligands without using imaging devices such as CCD, has been proposed. Regular surface plasmon resonance can be directly used due to the insertion of additional layers with different thickness, on which each ligands are immobilized. Surface plasmon resonance signals are separated depending on the thickness of additional layers. The possibility of multi-sensing capability of the proposed surface plasmon resonance sensor has been verified by the modeling that is based on Fresnel reflection model.
We propose a specific ubiquitous sensor network (USN) architecture as a promising candidate of the future telemedicine model which offers the patient's mobility and more cost-efficient medical care system. This new USN architecture is a kind of cell-based secure sensor network supporting encrypted multi-casting communications and it has a hybrid routing protocol by adapting flat routing to hierarchical routing. For the patient's privacy and the protection of patient's vital information from eavesdropping, we adopt a lightweight PKI-based secure communication protocol with some formal presentation on its core procedure.
A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.
Su, Pan;Shengping, Wang;Weiwei, Zhou;Shengmei, Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4044-4062
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2016
We investigate the optimization of energy consumption in Mobile Cloud environment in this paper. In order to optimize the energy consumed by the CPUs in mobile devices, we put forward using the asymptotic time complexity (ATC) method to distinguish the computational complexities of the applications when they are executed in mobile devices. We propose a multi-scale scheme to quantize the channel gain and provide an improved dynamic transmission scheduling algorithm when offloading the applications to the cloud center, which has been proved to be helpful for reducing the mobile devices energy consumption. We give the energy estimation methods in both mobile execution model and cloud execution model. The numerical results suggest that energy consumed by the mobile devices can be remarkably saved with our proposed multi-scale scheme. Moreover, the results can be used as a guideline for the mobile devices to choose whether executing the application locally or offloading it to the cloud center.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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