This paper describes an active laser sensing device using laser diodes and optic devices. It is able to detect near targets existed in $360^{\circ}$ directions simultaneously with effectiveness and reliability. This sensing device consists of four laser transmitters and four receivers. Only four transmitter/receiver channels of this near range sensing device are capable of $360^{\circ}$ coverage. The usefulness of this sensing device is confirmed through some experiments for the mock-up targets.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.22
no.52
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pp.171-180
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1999
Industrial equipment reliability improvement and maintenance is gaining attention as the next great opportunity for manufacturing productivity improvement. Reactive maintenance is expensive because of extensive unplanned downtime and damage to machinery. To avoid such an unplanned machine downtime, it is needed to use proactive maintenance approach by either using historical maintenance data or by sensing machine conditions. This paper discusses failure diagonosis and prediction based on the condition-based maintenance and reliability technique. Thus, by enabling such a framework, it can bring us more efficient planning and execution of maintenance to reduce costs and/or increase profits.
Cognitive networks (CNs) are capable of enabling dynamic spectrum allocation, and thus constitute a promising technology for future wireless communication. Whereas, the implementation of CN will lead to the requirement of an increased energy-arrival rate, which is a significant parameter in energy harvesting design of a cognitive user (CU) device. A well-designed spectrum-sensing scheme will lower the energy-arrival rate that is required and enable CNs to self-sustain, which will also help alleviate global warming. In this paper, spectrum sensing in a multi-user cognitive ad hoc network with a wide-band spectrum is considered. Based on the prospective spectrum sensing, we classify CN operation into two modes: Distributed and centralized. In a distributed network, each CU conducts spectrum sensing for its own data transmission, while in a centralized network, there is only one cognitive cluster header which performs spectrum sensing and broadcasts its sensing results to other CUs. Thus, a wide-band spectrum that is divided into multiple sub-channels can be sensed simultaneously in a distributed manner or sequentially in a centralized manner. We consider the energy consumption for spectrum sensing only of an analog-to-digital convertor (ADC). By formulating energy consumption for spectrum sensing in terms of the sub-channel sampling rate and whole-band sensing time, the sampling rate and whole-band sensing time that are optimal for minimizing the total energy consumption within sensing reliability constraints are obtained. A power dissipation model of an ADC, which plays an important role in formulating the energy efficiency problem, is presented. Using AD9051 as an ADC example, our numerical results show that the optimal sensing parameters will achieve a reduction in the energy-arrival rate of up to 97.7% and 50% in a distributed and a centralized network, respectively, when comparing the optimal and worst-case energy consumption for given system settings.
Spectrum sensing is a key technical challenge for cognitive radio (CR). It is well known that multicycle cyclostationarity (MC) detection is a powerful method for spectrum sensing. However, a conventional MC detector is difficult to implement because of its high computational complexity. This paper considers reducing computational complexity by simplifying the test statistic of a conventional MC detector. On the basis of this simplification process, an improved MC detector is proposed. Compared with the conventional detector, the proposed detector has low-computational complexity and high-accuracy sensing performance. Subsequently, the sensing performance is further investigated for the cases of Rayleigh, Nakagami-m, Rician, and Rayleigh fading and lognormal shadowing channels. Furthermore, square-law combining (SLC) is introduced to improve the detection capability in fading and shadowing environments. The corresponding closed-form expressions of average detection probability are derived for each case by the moment generation function (MGF) and contour integral approaches. Finally, illustrative and analytical results show the efficiency and reliability of the proposed detector and the improvement in sensing performance by SLC in multipath fading and lognormal shadowing environments.
In this paper, we propose an effective method for cooperative spectrum sensing in cognitive radios where cognitive user(CR) with the highest reliability sensing data is only selected and allowed to report its local decision to FC as only decision making node. The proposed scheme enables CR users to implicitly compare their sensing data reliabilities based on their likelihood ratio, without any collaboration among cognitive radio users. Due to the mechanism, the proposed cooperative scheme can achieves a high spectrum sensing performance while only requiring extremely low cooperation resources such as signaling overhead and cooperative time in comparison with other existing methods such as maximum ratio combination (MRC) based, equal gain combination (EGC) based and conventional hard combination based cooperative sensing methods.
It has been occurred many times that wireless sensor networks (WSNs) had congested areas because all the sensing data collected by multiple sensor nodes are delivered to one sink node. Typically, in order to control congested areas, it used to reduce the traffic by increasing the sensing period or discarding packets. However, those schemes have a disadvantage that it loses the reliability when delivering sensing data. Moreover, there are no schemes considering case of having poor quality of links between nodes in practical terms. In this paper, we suggest a scheme not to reduce the traffic but to distribute the traffic by changing routing paths depends on the traffic and the quality of links. Also, it can be seen that the reliability of delivering of the sensing data is improved with the experiments improving collection rates and shortening end-to-end delay.
In this paper, USN of wireless communication with easy to install and effectiveness with variety information gathering has been proposed as a alternative of wired-based line for transmission of fire sensing data. But, The sensor node using USN should be considered for wireless transmission range and reliability of information. In this study, the zigbee protocol sensor node was implemented and then tested transmission range of sensor node as 10m interval using voltage information of DC 3V & 5V. Here, maximum transmission distance was confirmed 90m inside-outside. When used mesh routing relay node, distance was not limited. In USN network building, when fire sensing data transmitted, the sensing data same between direct sensing data from sensor and collecting data at USN. Therefore, was confirmed reliability for transmission range and information of proposed zigbee sensor node.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.48
no.3
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pp.50-59
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2011
In this paper, we present a spectrum sensing method by exploiting the relationship of previous and current detected data sets in frequency domain. Most of the traditional spectrum sensing methods only consider the current detected data sets of Primary User (PU). Previous state of PU is a kind of conditional probability that strengthens the reliability of the detector. By considering the relationship of the previous and current spectrum sensing, cross entropy-based spectrum sensing is proposed to detect PU signal more effectively, which has a strengthened performance and is robust. When previous detected signal is noise, the discriminating ability of cross entropy-based spectrum sensing is no better than conventional entropy-based spectrum sensing. To address this problem, we propose an improved cross entropy-based frequency-domain spectrum sensing. Regarding the spectrum sensing scheme, we have derived that the proposed method is superior to the cross entropy-based spectrum sensing. We proceed a comparison of the proposed method with the up-to-date entropy-based spectrum sensing in frequency-domain. The simulation results demonstrate the performance improvement of the proposed spectrum sensing method.
The purpose of this research is to develop the Automatic Fingerprint Verfication System by digital computer based on specially in PC level. Fingerprint is used as means of personal identity verification in view of that it has the high reliability and safety. Fingerprint pattern recognition algorithm is constitute of 3 stages, namely of the preprocessing, the feature extraction and the recognition. The preprocessing stage includes smoothing, binarization, thinning and restoration. The feature extraction stage includes the extraction of minutiae and its features. The recognition stage includes the registration and the matching score calculation which measures the similarity between two images. Tests for this study with 325 pairs of fingerprint resulted in 100% of separation which which in turn is turned out to be the reliability of this algorithm.
The importance of railway safety has become increasingly significant domestically as well as internationally, as a series of high speed railway accidents and other major accidents have occurred recently. Especially for the domestic railway, the Korean Railway Safety Law has been revised recently, mandates all the domestic railway operation authorities to render the performance of RAMS and RCM. This study inspects and analyzes the current status of the sensing technology of the electric detection system to tell the status of railway facilities in the highway railway in a real time through a sensor. It also performs the reliability analysis of the electric detection system that is being progressed as a study assignment and suggests the system construction for the higher reliability.
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