KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4177-4190
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2015
Current research on Internet of Things (IoT) has primarily addressed the means to enhancing smart resource allocation, automatic network operation, and secure service provisioning. In particular, providing satisfactory security service in IoT systems is indispensable to its mission critical applications. However, limited resources prevent full security coverage at all times. Therefore, these limited resources must be deployed intelligently by considering differences in priorities of targets that require security coverage. In this study, we have developed a new application of Cognitive Radio (CR) technology for IoT systems and provide an appropriate security solution that will enable IoT to be more affordable and applicable than it is currently. To resolve the security-related resource allocation problem, game theory is a suitable and effective tool. Based on the Blotto game model, we propose a new strategic power allocation scheme to ensure secure CR communications. A simulation shows that our proposed scheme can effectively respond to current system conditions and perform more effectively than other existing schemes in dynamically changeable IoT environments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2101-2119
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2013
The spectrum allocation is an attractive issue for mobile cognitive radio (CR) network. However, the time-varying characteristic of the spectrum allocation is not fully investigated. Thus, this paper originally deduces the probabilities of spectrum availability and interference constrain in theory under the mobile environment. Then, we propose a prediction mechanism of the time-varying available spectrum lists and the dynamic interference topologies. By considering the node mobility and primary users' (PUs') activity, the mechanism is capable of overcoming the static shortcomings of traditional model. Based on the mechanism, two prediction-based spectrum allocation algorithms, prediction greedy algorithm (PGA) and prediction fairness algorithm (PFA), are presented to enhance the spectrum utilization and improve the fairness. Moreover, new utility functions are redefined to measure the effectiveness of different schemes in the mobile CR network. Simulation results show that PGA gets more average effective spectrums than the traditional schemes, when the mean idle time of PUs is high. And PFA could achieve good system fairness performance, especially when the speeds of cognitive nodes are high.
The purpose of this paper is to analyze the resource allocation problem in a self organizing network from the viewpoint of game theory. The main focus is to suggest the model and analyze a power control algorithm in wireless ad-hoc networks using non cooperative games. Our approach is based on a model for the level of satisfaction and utility a wireless user in a self organizing network derives from using the system. Using this model, we show a distributed power control scheme that maximizes utility of each user in the network. Formulating this as a non-cooperative game we will show the feasibility of such power control as well as existence of the Nash Equilibrium achieved by the non-cooperative game.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.651-669
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2013
In this paper, we study a novel routing algorithm based on load balancing for multi-channel wireless mesh networks. In order to increase the network capacity and reduce the interference of transmission streams and the communication delay, on the basis of weighted cumulative expected transmission time (WCETT) routing metric this paper proposes an improved routing metric based on load balancing and channel interference (LBI_WCETT), which considers the channel interference, channel diversity, link load and the latency brought by channel switching. Meanwhile, in order to utilize the multi-channel strategy efficiently in wireless mesh networks, a new channel allocation algorithm is proposed. This channel allocation algorithm utilizes the conflict graph model and considers the initial link load estimation and the potential interference of the link to assign a channel for each link in the wireless mesh network. It also utilizes the channel utilization percentage of the virtual link in its interference range as the channel selection standard. Simulation results show that the LBI_WCETT routing metric can help increase the network capacity effectively, reduce the average end to end delay, and improve the network performance.
In this paper, we investigate the problem of power allocation in a heterogeneous network that is composed of a pair of cognitive users (CUs) and an infrastructure-based primary network. Since CUs have only limited effective spectrum-sensing ability and primary users (PUs) are not active all the time in all locations and licensed bands, we set up a new multi-area model to characterize the heterogeneous network. A novel combined interference-avoidance policy corresponding to different PU-appearance situations is introduced to protect the primary network from unacceptable disturbance and to increase the spectrum secondary-reuse efficiency. We use dual decomposition to transform the original power allocation problem into a two-layer optimization problem. We propose a low-complexity joint power-optimizing method to maximize the transmission rate between CUs, taking into account both the individual power-transmission constraints and the combined interference power constraint of the PUs. Numerical results show that for various values of the system parameters, the proposed joint optimization method with combined PU protection is significantly better than the opportunistic spectrum access mode and other heuristic approaches.
In this paper, we deal with an access network design problem of fiber-to-the-home passive optical network (FTTH-PON). The FTTH-PON network design problem seeks to minimize the total cost of optical splitters and cables that provide optical connectivity between central office and subscribers. We develop a flow-based mixed integer programming (MIP) model with nonlinear link cost. By developing valid inequalities and preprocessing rules, we enhance the strength of the proposed MIP model in generating tight lower bounds for the problem. We develop an effective Tabu Search (TS) heuristic algorithm that provides good quality feasible solutions to the problem. Computational results demonstrate that the valid inequalities and preprocessing rules are effective for improving the LP-relaxation lower bound and TS algorithm finds good quality solutions within reasonable time bounds.
Like other major river basin systems in the West of the United States the Platte River Basin are faced with the challenges of allocating more water for plant and animal species. A part of the Central Platte River was designated as critical habitat for the whooping crane in 1978. The water allocation system in the Platte River Basin is dominated by the Prior Appropriation Doctrine, which allocates water according to the priorities based on the date of water use. The Platte River Basin segregated into five subregions for purpose of analysis. 24 years of historic records of monthly flow and all the demands were complied. The simulation of river basin modeling includes physical operation of the system including water allocation by water rights and interstate compact agreements, reservoir operations, and diversion with consumptive use and return flow. MODSIM, a generalized river basin network model, was used for estimating the timing and magnitude of impacts on river flows and diversions associated with water transfers from each region. A total of 20 alternatives were considered, covering transfers from each of the five regions of basin with several options. The result shows that the timing and availability of augmented water at the critical habitat is not only a function of use by junior appropriators, but also of river losses, and timing of return flows.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.68-86
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2015
Future wireless network aims to integrate different radio access networks (RANs) to provide a seamless access and service continuity. In this paper, a new resource denotation method is proposed in the WLAN and LTE heterogeneous networks based on a concept of spectral bandwidth mapping. This method simplifies the denotation of system resources and makes it possible to calculate system residual capacity, upon which an economic model-based network selection algorithm is designed in both under-loaded and over-loaded scenarios in the heterogeneous networks. The simulation results show that this algorithm achieves better performance than the utility function-based access selection (UFAS) method proposed in [12] in increasing system capacity and system revenue, achieving load balancing and reducing the new call blocking probability in the heterogeneous networks.
In this paper, we investigate the resource allocation problem in time-varying heterogeneous wireless networks (HetNet) with multi-homing user equipments (UE). The stochastic optimization model is employed to maximize the network utility, which is defined as the difference between the HetNet's throughput and the total energy consumption cost. In harmony with the hierarchical architecture of HetNet, the problem of stochastic optimization of resource allocation is decomposed into two subproblems by the Lyapunov optimization theory, associated with the flow control in transport layer and the power allocation in physical (PHY) layer, respectively. For avoiding the signaling overhead, outdated dynamic information, and scalability issues, the distributed resource allocation method is developed for solving the two subproblems based on the primal-dual decomposition theory. After that, the adaptive resource allocation algorithm is developed to accommodate the timevarying wireless network only according to the current network state information, i.e. the queue state information (QSI) at radio access networks (RAN) and the channel state information (CSI) of RANs-UE links. The tradeoff between network utility and delay is derived, where the increase of delay is approximately linear in V and the increase of network utility is at the speed of 1/V with a control parameter V. Extensive simulations are presented to show the effectiveness of our proposed scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5191-5211
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2016
It is essential to satisfy class-specific QoS constraints to provide broadband services for new generation networks. The present study proposes a QoS-driven multicast scheme for wireless networks in which the transmission rate and end-to-end delay are assumed to be bounded during a multiple multicast session. A distributed algorithm was used to identify a cost-efficient sub-graph between the source and destination which can satisfy QoS constraints of a multicast session. The model was then modified as to be applied for wireless networks in which satisfying interference constraints is the main challenge. A discrete power control scheme was also applied for the QoS-aware multicast model to accommodate the effect of transmission power level based on link capacity requirements. We also proposed random power allocation (RPA) and gradient power allocation (GPA) algorithms to efficient resource distribution each of which has different time complexity and optimality levels. Experimental results confirm that the proposed power allocation techniques decrease the number of unavailable links between intermediate nodes in the sub-graph and considerably increase the chance of finding an optimal solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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