KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2755-2773
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2015
Cooperative spectrum sensing increases the detection performance in a cognitive radio network, based on the number of sensing nodes. However, as the number of sensing nodes increases, the reporting overhead linearly increases. This paper proposes two kinds of cooperative spectrum sensing with limited reporting in a centralized cognitive radio network, a soft combination with threshold-based reporting (SC-TR) and a soft combination with contention-based reporting (SC-CR). In the proposed SC-TR scheme, each sensing node reports its sensing result to the fusion center through its own reporting channel only if the observed energy value is higher than a decision threshold. In the proposed SC-CR scheme, sensing nodes compete to report their sensing results via shared reporting channels. The simulation results show that the proposed schemes significantly reduce the reporting overhead without sacrificing the detection performance too much.
This paper investigates linear soft combination schemes for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks. We propose two weight-setting strategies under different basic optimality criteria to improve the overall sensing performance in the network. The corresponding optimal weights are derived, which are determined by the noise power levels and the received primary user signal energies of multiple cooperative secondary users in the network. However, to obtain the instantaneous measurement of these noise power levels and primary user signal energies with high accuracy is extremely challenging. It can even be infeasible in practical implementations under a low signal-to-noise ratio regime. We therefore propose reference data matrices to scavenge the indispensable information of primary user signal energies and noise power levels for setting the proposed combining weights adaptively by keeping records of the most recent spectrum observations. Analyses and simulation results demonstrate that the proposed linear soft combination schemes outperform the conventional maximal ratio combination and equal gain combination schemes and yield significant performance improvements in spectrum sensing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2067-2080
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2016
Cooperative spectrum sensing (CSS) for vacant licensed bands is one of the key techniques in cognitive radio networks. Currently, sequential probability ratio test scheme (SPRT) is considered as a powerful soft decision approach to improve the sensing result for CSS. However, SPRT assumes all secondary users (SU) are honest, and thus offering opportunities for malicious SUs to launch the spectrum sensing data falsification attack (SSDF attack). To combat such misbehaved behaviors, recent efforts have been made to trust mechanism. In this paper, we argue that powering SPRT with traditional trust mechanism is not enough. Dynamic SSDF attackers can maintain high trust in an alternant process of submitting honest or false sensing data, resulting in difficultly detecting them. Noting that the trust value of dymamic SSDF attackers behave highly volatile, a novel trusted SPRT scheme (VSPRT) based on volatility decay analysis is proposed in this paper to mitigate the harmful effect of dynamic SSDF attackers in the process of the soft-decision data fusion, and thus improving the accuracy of the final sensing result. Simulation results show that the VSPRT scheme outperforms the conventional SPRT schemes.
Most pressurized water reactors use Venturi flow meters to measure the feedwater flow rate. However, fouling phenomena, which allow corrosion products to accumulate and increase the differential pressure across the Venturi flow meter, can result in an overestimation of the flow rate. In this study, a soft-sensing model based on fuzzy support vector regression was developed to enable accurate on-line prediction of the feedwater flow rate. The available data was divided into two groups by fuzzy c means clustering in order to reduce the training time. The data for training the soft-sensing model was selected from each data group with the aid of a subtractive clustering scheme because informative data increases the learning effect. The proposed soft-sensing model was confirmed with the real plant data of Yonggwang Nuclear Power Plant Unit 3. The root mean square error and relative maximum error of the model were quite small. Hence, this model can be used to validate and monitor existing hardware feedwater flow meters.
Hu, Hang;Xu, Youyun;Liu, Zhiwen;Li, Ning;Zhang, Hang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권12호
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pp.3061-3080
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2012
To improve the sensing performance, cooperation among secondary users can be utilized to collect space diversity. In this paper, we focus on the optimization of cooperative spectrum sensing in which multiple cognitive users efficiently cooperate to achieve superior detection accuracy with minimum sensing error probability in multiple cross-over cognitive radio networks. The analysis focuses on two fusion strategies: soft information fusion and hard information fusion. Under soft information fusion, the optimal threshold of the energy detector is derived in both noncooperative single-user and cooperative multiuser sensing scenarios. Under hard information fusion, the optimal randomized rule and the optimal decision threshold are derived according to the rule of minimum sensing error (MSE). MSE rule shows better performance on improving the final false alarm and detection probability simultaneously. By simulations, our proposed strategy optimizes the sensing performance for each cognitive user which is randomly distributed in the multiple cross-over cognitive radio networks.
협력 스펙트럼 센싱은 스펙트럼 센싱의 신뢰성 및 정확도를 높이기 위해 다수의 CR 기기들이 정보를 공유하여 면허 사용자를 검출하는 방식이다. 이때, CR 기기의 센싱 결과를 융합하는 방식에 따라 경판정 방식(hard decision method)과 연판정 방식(soft decision method)으로 구별할 수 있다. 본 논문은 면허 사용자와 CR 기기 사이의 거리에 따른 가중치가 적용된 결합 방식(Distance based Weight Combining: DWC)을 사용하여 에너지 검출기반 협력 스펙트럼 센싱을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의 실험 결과를 나타낸다. 면허 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였으며, 면허 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다. 에너지 검출법을 위한 임계값은 각 채널의 SNR(Signal to Noise Ratio)에 따라 다르게 적용되었으며, 각 채널의 잡음 신호의 평균값으로 가정하였다. DWC를 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과, 거리에 따라 다양한 검출 확률을 나타낸 단일 센싱에 비해 비교적 안정된 검출 확률을 나타내는 것으로 알 수 있었으며, 동일 이득 결합을 반영하여 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 것보다 우수한 스펙트럼 센싱을 나타내었다.
본 논문에서는 개별 센싱 결과를 결합하기 위해 센싱의 성능은 연판정 방식보다 낮지만, 시스템의 부담이 적고 비교적 단순한 방식인 경판정 방식을 적용하였으며, 센싱의 성능을 높이기 위해 각 CR 기기의 검출 확률을 반영하여 가중치를 설정하고, 계산된 가중치가 개별 센싱 결과에 재반영되어 결합하는 최적화된 경판정 방식을 제안한다. 기존의 경판정 방식과 달리 가중치를 적용하여 센싱 성능을 높이도록 하였고, 모의 실험 및 분석을 통하여 성능을 나타내었다. 1차 사용자의 신호는 OFDM 기반의 시스템을 가정하였고, 1차 사용자와 CR 기기 사이의 무선 채널은 가우시안(Gaussian) 채널로 모델링하였다.
본 논문에서는 M2M 서비스를 위한 클러스터 기반의 혼합 스펙트럼 센싱 시스템에 대하여 연구한다. 클러스터 내에서, 주 노드의 전송반경 이내의 부 노드들은 국부 스펙트럼 센싱을 통한 경판정 방법을 사용하여 주 노드의 존재 유무를 판단하며, 그 이외의 부 노드들과 무선 채널 환경이 좋지 않은 부 노드들은 협력 스펙트럼 센싱을 수행하여 얻은 값들을 연판정 방법을 통해 주사용자의 존재를 판단한다. 레일리 페이딩 채널하에서, 제안된 혼합 스펙트럼 센싱 시스템에서, 부 노드들의 수에 따른 성능을 기존 시스템과 분석한다. 협력 센싱을 수행하는 사용자의 수를 2, 3, 4로 증가함에 따라 클러스터 오류확률은 SNR이 -10[dB]에서 각각 0.5608, 0.5252, 0.4001으로 감소됨을 알 수 있었다. 제안된 시스템은 연판정-연판정, 연판정-경판정 방법을 사용하는 기존 시스템 보다 적은 오버헤드 트래픽을 사용하므로 주파수 이용 측면에서도 효과적임을 알 수 있었다.
마찰전기 나노발전기(이하 TENG)의 새로운 발전 기술은 에너지 수집 및 자가 전력 공급 감지 응용 분야의 긍정적 전망으로 인해 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 또한 최근 소프트로봇의 부상은 플렉시블과 소프트센서, 액추에이터 개발에 대한 폭넓은 관심을 불러 일으키고 있다. TENG는 액추에이터와 자가 전력 공급 센서를 구동하는 유망한 전원으로 간주되어 소프트웨어 로봇, 소프트 센서 및 액추에이터 개발을 위한 독창적인 방법을 제공한다. 이 리뷰에서는 TENG를 기반으로 다양한 형태와 기능을 가진 소프트웨어 로봇을 소개하려 한다. 그 중 자연계의 구조, 표면 형태, 재료 특성과 센싱/발전 메커니즘을 모방한 바이오닉 소프트 로봇의 설계는 TENG 성능 향상에 큰 도움이 되었다. 또한 다양한 바이오닉 소프트 로봇은 TENG의 간단한 구조, 자체 전력 공급 특성 및 조정 가능한 출력으로 인해 이전 구동 방식보다 향상되었다. 그리하여 이 리뷰에서는 TENG가 활성화한 소프트 로봇 응용의 특정 핵심 영역에서 다양한 연구를 종합적으로 검토하려 한다. 리뷰를 요약하자면 먼저 최근 개발된 다양한 TENG 기반 소프트웨어 로봇을 정리하고 다양한 장비 구조, 표면 형태 및 자연적으로 영감을 받은 재료를 비교 분석하여 그에 따른 TENG 성능 개선을 수행한다. 자연계에 사용되는 다양한 유비쿼터스 감지 원리와 발전 메커니즘 및 유사한 인공 TENG 설계가 확인되었고 촉각 디스플레이 및 웨어러블 기기, 인공 전자 피부 등의 기기에 TENG를 활성화하는 바이오닉 응용에 대해 논의한다. 마지막으로 TENG 기반 센서 및 구동 장비의 로봇 실제 적용에 대한 발전 기회, 도전 및 미래 전망을 분석한다.
Soft fluidic actuators (SFAs) are widely utilized in various areas such as wearable systems due to the inherent compliance which allows safe and flexible interaction. However, SFA-driven systems generally require a large pump, multiple valves and tubes, which hinders to develop a miniaturized system with small range of motion. Thus, a highly integrated soft actuator needs to be developed for implementing a compact SFA-driven system. In this study, we propose an electro-hydraulic soft zipping actuator that can be used as a miniature pump. This actuator exerts tactile force as a dielectric liquid contained inside the actuator pressurized its deformable part. In addition, the proposed actuator can estimate the internal dielectric liquid thickness by using its self-sensing function. Besides, the electrical characteristics and driving performance of the proposed system were verified through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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