This paper presents the implementation of IEEE 802.11 Medium Access Control and Physical Layer Protocol that can be applied to wireless LAN system. We have used PRISM2 chipsets from Intersil to build the baseband, IF, and RF parts. DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum) physical layer at 2.4GHz ISM band is adopted in the hardware prototype. To meet the high-speed requirement of physical layer, we have designed the MAC protocol layer with embedded firmware and FPGA. The prototype board is shown to be able to support the physical layer of 5GHz and 600Hz wireless LAN systems.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.101-106
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2006
The geoidal undulations are needed for determining the orthometric heights from the Global Positioning System GPS-derived ellipsoidal heights. There are several methods for geoidal undulation determination. The paper presents a method employing a simple architecture Two Layer Multiquadric-Biharmonic Artificial Neural Network (TLMB-ANN) to approximate an area of 4200 square kilometres quasigeoid surface with GPS-levelling data. Hardy’s Multiquadric-Biharmonic functions is used as the hidden layer neurons’ activation function and Levenberg-Marquardt algorithm is used to train the artificial neural network. In numerical examples five surfaces were compared: the gravimetric geometry hybrid quasigeoid, Support Vector Machine (SVM) model, Hybrid Fuzzy Neural Network (HFNN) model, Traditional Three Layer Artificial Neural Network (ANN) with tanh activation function and TLMB-ANN surface approximation. The effectiveness of TLMB-ANN surface approximation depends on the number of control points. If the number of well-distributed control points is sufficiently large, the results are similar with those obtained by gravity and geometry hybrid method. Importantly, TLMB-ANN surface approximation model possesses good extrapolation performance with high precision.
Taking top-coal caving mining face (TCCMF) as research object, this paper considers the combination of top-coal and immediate roof as cushion layer to build the solution model of support resistance based on the theory of elastic foundation beam. Meanwhile, the physical and mechanical properties of coal-rock combination influencing on strata behaviors is explored. The results illustrate that the subsidence of main roof in coal wall increases and the first weighting interval decreases with the increase of top-coal and immediate roof thicknesses as well as the decrease of top-coal and immediate roof elastic modulus. Moreover, the overlying strata reflecting on support has negative and positive relationship with top-coal thickness and immediate roof thickness, respectively. However, elastic modulus has limit influence on the dead weight of top-coal and immediate roof. As a result, it has similar roles on the increase of total support resistance and overlying strata reflecting on support in the limit range of roof control distance. In view of sensitive analysis causing the change of total support resistance, it can be regards as the rank of three components as immediate roof weight > overlying strata reflecting on support > top coal weight. Finally, combined with the monitoring data of support resistance in Qingdong 828, the validity of support resistance determined based on elastic foundation beam is demonstrated, and this method can be recommended to adopt for support type selecting in TCCMF.
This paper deals with damage detection using a Gapped Smoothing Method (GSM) combined with deep learning. Convolutional Neural Network (CNN) is a model of deep learning. CNN has an input layer, an output layer, and a number of hidden layers that consist of convolutional layers. The input layer is a tensor with shape (number of images) × (image width) × (image height) × (image depth). An activation function is applied each time to this tensor passing through a hidden layer and the last layer is the fully connected layer. After the fully connected layer, the output layer, which is the final layer, is predicted by CNN. In this paper, a complete machine learning system is introduced. The training data was taken from a Finite Element (FE) model. The input images are the contour plots of curvature gapped smooth damage index. A free-free beam is used as a case study. In the first step, the FE model of the beam was used to generate data. The collected data were then divided into two parts, i.e. 70% for training and 30% for validation. In the second step, the proposed CNN was trained using training data and then validated using available data. Furthermore, a vibration experiment on steel damaged beam in free-free support condition was carried out in the laboratory to test the method. A total number of 15 accelerometers were set up to measure the mode shapes and calculate the curvature gapped smooth of the damaged beam. Two scenarios were introduced with different severities of the damage. The results showed that the trained CNN was successful in detecting the location as well as the severity of the damage in the experimental damaged beam.
A simple methode for calculating the forward voltage drop of IGBTs is presented, on the voltage drops on the p+ body, the reverse biased depletion region between p+body and epi-layer, the epi layer, and the forward biased collector junction. The decrease of the total current density in the epi layer near the p+ body is taken into account. The proposed methode allows a simple but accurate determination of the forward voltage drop in IGBTs, avoiding the complex path taken in the previous model for the forward voltage drops on channel, accumulation region, and epi region. Numerical simulations for 1kV NPT-IGBT with a uniformly doped collector are shown to support the analytical results.
Bundles of single-walled carbon nanotube (SWCNTs) were grown using catalytic layer supported by self-assembled monolayers (SAMs). Amine-SAMs were introduced on SiO2/Si substrate (SAMs/Si) there then iron nanoclusters solution was dropped on it through spin-coating (Fe/SAMs/Si). This catalytic template was used to grow CNTs and the synthesized carbon material was confirmed the bundles of dense SWCNTs with incorporation of ca.1% nitrogen. The SAMs has played an active role to support catalytic layer and also acted as a source of N-dope onto SWCNTs in CVD.
We observed strain evolution of P3HT crystals in P3HT:PCBM films and the effect of Al electrode on the evolution during real time annealing process. Based on simple assumptions, both relaxed lattice parameters and thermal expansion coefficient could be quantitatively determined. P3HT:PCBM films displayed tensile strain in as-prepared samples regardless of the presence of an Al layer. In the absence of Al layer, P3HT crystals showed only strain relaxation at an annealing temperature of $180^{\circ}C$. Meanwhile In the presence of an Al layer, the strain was relaxed and changed to compressive strain at around 120C annealing temperature, which indicated a tightening of the thiophene ring packing. These behaviors support the improved performance of devices fabricated by post annealing process.
The multi-scenario topology of multi-channel hybrid ubiquitous sensor networks (USNs) is studied and a novel link auto-diversity cross-layer cooperative scheduling scheme is proposed in this paper. The proposed scheme integrates the attributes of the new performance evaluation link auto-diversity air-time metric and the topology space in the given multi-scenario. The proposed scheme is compared with other schemes, and its superiority is demonstrated through simulations. The simulation results show that relative energy consumption, link reception probability, and end-to-end blocking probability are improved. The addressing ratio of success with unchanged parameters and external information can be increased. The network can tolerate more hops to support reliable transportation when the proposed scheme is implemented. Moreover, the scheme can make the network stable. Therefore, the proposed scheme can enhance the average rate performance of the hybrid USN and stabilize the outage probability.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권1호
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pp.50-64
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2012
Quality of Service (QoS) and fairness considerations are undoubtedly essential parameters that need to be considered in the design of next generation scheduling algorithms. This work presents a novel game theoretic cross-layer design that offers optimal allocation of wireless resources to heterogeneous services in Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) networks. The method is based on the Axioms of the Symmetric Nash Bargaining Solution (S-NBS) concept used in cooperative game theory that provides Pareto optimality and symmetrically fair resource distribution. The proposed strategies are determined via convex optimization based on a new solution methodology and by the transformation of the subcarrier indexes by means of time-sharing. Simulation comparisons to relevant schemes in the literature show that the proposed design can be successfully employed to typify ideal resource allocation for next-generation broadband wireless systems by providing enhanced performance in terms of queuing delay, fairness provisions, QoS support, and power consumption, as well as a comparable total throughput.
There have been numerous research and development efforts to automate business processes or execute business processes automatically. Especially, Web service is considered to be one of the most promising technologies. Existing Web service composition languages such as BPEL (Business Process Execution Language) and BPML (Business Process Modeling Language) do not provide full semantic support for business processes. This paper proposes a 3-layer model that consists of business process layer and service layer which can seamlessly integrates business process semantics with service semantics. The proposed model and architecture will enable effective management of business processes as well-defined corporate assets, services that execute tasks to achieve goals of business processes, and software components that comprise services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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