We analyze a wideband spectrum in a cognitive radio (CR) network by employing the optimal adaptive multiband sensing-time joint detection framework. This framework detects a wideband M-ary quadrature amplitude modulation (M-QAM) primary signal over multiple nonoverlapping narrowband Gaussian channels, using the energy detection technique so as to maximize the throughput in CR networks while limiting interference with the primary network. The signal detection problem is formulated as an optimization problem to maximize the aggregate achievable secondary throughput capacity by jointly optimizing the sensing duration and individual detection thresholds under the overall interference imposed on the primary network. It is shown that the detection problems can be solved as convex optimization problems if certain practical constraints are applied. Simulation results show that the framework under consideration achieves much better performance for M-QAM than for binary phase-shift keying or any real modulation scheme.
Objectives : This study was performed to enhance a rate of Using oral clinic and to search related factors of using oral clinics. Methods : The subjects of the study were 74,698 subjects who answered to the 2007 korea Youth Risk Behavior Web-based survey. Answers of 73,836 subjects were used for the final analysis. We used spss of version 12.0. This study conducted a Chi-square test to identify using oral clinics rate according to characteristics of subjects and a multivariate logistic regression analysis to identify whether they are independently significant. Results : Tooth scaling experiences were responded by 10,060 subjects(25.6%). Grade and metropolis, economic level had significant associations with using oral clinic experiences. The rate of using oral clinic showed significant difference in point, depending on general characteristics. Their oral health showed significant difference in point between using oral clinic experience and non-experience groups. According to the multiple logistics regression analysis whose significant independent variables were sex, grade, metropolis, economic level, blooding gum, tooth brushing, oral malodor. Conclusions : The policy is needed to prevent economic constraints from worsening oral health by supporting the poor. And our government should eventually prepare a public relation program suitable for public.
Cong Shen과 Micael P. Fitz에 의해 제안된 OSO(opportunistic spatial orthogonalization)는 주 사용자가 모든 라이선스 주파수 대역을 점유하고 있는 동안에 부 사용자들이 그 주파수 대역을 동시에 사용할 수 있도록 하는 기법이다. 본 논문에서는 single-input multi-output system을 기반으로 하여, 주 사용자의 송신 전략을 유지하며 주 사용자의 송신기에서 활성 부 사용자의 수신기로 가는 간섭을 고려한 활성 부 사용자 선택 알고리즘을 소개한다. 제안한 알고리즘은 주 사용자에게 최소한의 전송 용량(throughput)을 보장하며 기존 OSO 방법보다 더 높은 성능을 보인다. 우리는 모의실험을 통해 여러 제약 조건 하에서 제안한 알고리즘의 성능을 검증한다.
본 논문은 이종 무선망 환경에서 효과적인 영상 스트리밍 시스템에 대해 다룬다. 제안하는 영상 스트리밍 시스템은 파운틴 코드를 영상 스트리밍 서비스에 적합하도록 변형하고, 파운틴 코드의 지연 및 블록 복구 실패율 제약 조건들을 만족시키면서 다중 경로를 통해 영상 스트림의 비트율을 최대화한다. 마지막으로, 제안하는 시스템이 이종 무선망 환경에서 각 경로의 상태 정보를 기반으로 제어 변수를 동적으로 설정함으로써 고화질의 안정적인 영상 스트리밍 서비스를 사용자에게 제공할 수 있음을 보인다.
Finding link-disjoint or node-disjoint paths under multiple constraints is an effective way to improve network QoS ability, reliability, and so on. However, existing algorithms for such scheme cannot ensure a feasible solution for arbitrary networks. We propose design principles of an algorithm to fill this gap, which we arrive at by analyzing the properties of optimal solutions for the multi-constrained link-disjoint path pair problem. Based on this, we propose the link-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm (LIDOMPA), to find the shortest link-disjoint path pair for any network. Three concepts, namely, the candidate optimal solution, the contractive constraint vector, and structure-aware non-dominance, are introduced to reduce its search space without loss of exactness. Extensive simulations show that LIDOMPA outperforms existing schemes and achieves acceptable complexity. Moreover, LIDOMPA is extended to the node-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm (NODOMPA) for the multi-constrained node-disjoint path pair problem.
This paper presents a controller design method for a robust control problem with multiple constraints using genetic algorithms and LMI design method. A robust $H_{\infty}$ constraint with loop shaping and pole placement is used to address disturbance attenuation with error limits and desired transient specifications, in spite of the plant uncertainties and disturbances. In addition, a loop gain constraint is considered so as not to enlarge the loop gain unnecessarily. The robust $H_{\infty}$ constraint and pole placement constraint can be expressed in terms of two matrix inequalities and the loop gain constraint can be considered as an objective function so that genetic algorithms can be applied. Accordingly, a robust controller can be obtained by integrating genetic algorithms with LMI approach. The proposed controller design method is applied to a track-following system of an optical disk drive and is evaluated through simulation results.
In this paper, we investigate the method for reducing the amount of feedback in multi-user downlink orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems. The objective is to maximize the total throughput of the system under the constraints of transmit power. In previous methods, each user in a cell transmits channel quality information (CQI) of its all sub-bands to the base station, which requires extremely high feedback overhead. Thus, we propose an efficient sub-band allocation algorithm in which each user transmits partial CQI and one additional information to reduce the amount of feedback. Simulation results show that we can greatly reduce the amount of feedback than full feedback system.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권6호
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pp.357-366
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2013
Spectrum sensing, as a fundamental functionality of Cognitive Radio (CR), enables Secondary Users (SUs) to monitor the spectrum and detect spectrum holes that could be used. Recently, the security issues of Cognitive Radio Networks (CRNs) have attracted increasing research attention. As one of the attacks against CRNs, a Primary User Emulation (PUE) attack compromises the spectrum sensing of CR, where an attacker monopolizes the spectrum holes by impersonating the Primary User (PU) to prevent SUs from accessing the idle frequency bands. Energy detection is often used to sense the spectrum in CRNs, but the presence of PUE attack has not been considered. This study examined the effect of PUE attack on the performance of energy detection-based spectrum sensing technique. In the proposed protocol, the stationary helper nodes (HNs) are deployed in multiple stages and distributed over the coverage area of the PUs to deliver spectrum status information to the next stage of HNs and to SUs. On the other hand, the first stage of HNs is also responsible for inferring the existence of the PU based on the energy detection technique. In addition, this system provides the detection threshold under the constraints imposed on the probabilities of a miss detection and false alarm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.5023-5038
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2017
Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4929-4947
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2017
In visual object tracking, Correlation Filter-based Tracking (CFT) systems have arouse recently to be the most accurate and efficient methods. The CFT's circularly shifts the larger search window to find most likely position of the target. The need of larger search window to cover both background and object make an algorithm sensitive to the background and the target occlusions. Further, the use of fixed-sized windows for training makes them incapable to handle scale variations during tracking. To address these problems, we propose two layer target representation in which both global and local appearances of the target is considered. Multiple local patches in the local layer provide robustness to the background changes and the target occlusion. The target representation is enhanced by employing additional reversed RGB channels to prevent the loss of black objects in background during tracking. The final target position is obtained by the adaptive weighted average of confidence maps from global and local layers. Furthermore, the target scale variation in tracking is handled by the statistical model, which is governed by adaptive constraints to ensure reliability and accuracy in scale estimation. The proposed structural enhancement is tested on VTBv1.0 benchmark for its accuracy and robustness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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