Distributed compressed sensing (DCS) states that we can recover the sparse signals from very few linear measurements. Various studies about DCS have been carried out recently. In many practical applications, there is no prior information except for standard sparsity on signals. The typical example is the sparse signals have block-sparse structures whose non-zero coefficients occurring in clusters, while the cluster pattern is usually unavailable as the prior information. To discuss this issue, a new algorithm, called backtracking-based adaptive orthogonal matching pursuit for block distributed compressed sensing (DCSBBAOMP), is proposed. In contrast to existing block methods which consider the single-channel signal reconstruction, the DCSBBAOMP resorts to the multi-channel signals reconstruction. Moreover, this algorithm is an iterative approach, which consists of forward selection and backward removal stages in each iteration. An advantage of this method is that perfect reconstruction performance can be achieved without prior information on the block-sparsity structure. Numerical experiments are provided to illustrate the desirable performance of the proposed method.
The exponential growth in wireless services has resulted in an overly crowded spectrum. The current state of spectrum allocation indicates that most usable frequencies have already been occupied. This makes one pessimistic about the feasibility of integrating emerging wireless services such as large-scale sensor networks into the existing communication infrastructure. Cognitive radio is an emerging dynamic spectrum access technology that can be used for flexibly and efficiently achieving open spectrum sharing. Cognitive radio is an intelligent wireless communication system that is aware of its radio environment and that is capable of adapting its operation to statistical variations of the radio frequency. In ad hoc cognitive radio networks, a common control channel (CCC) is usually used for supporting transmission coordination and spectrum-related information exchange. Determining a CCC in distributed networks is a challenging research issue because the spectrum availability at each ad hoc node is quite different and dynamic due to the interference between and coexistence of primary users. In this paper, we propose a novel CCC selection protocol that is implemented in a distributed way according to the appearance patterns of primary systems and connectivity among nodes. The proposed protocol minimizes the possibility of CCC disruption by primary user activities and maximizes node connectivity when the control channel is set up. It also facilitates adaptive recovery of the control channel when the primary user is detected on that channel.
In this paper, an interference aware distributed multi-channel MAC (IDMMAC) protocol is proposed for wireless sensor and actor networks (WSANs). The WSAN consists of a huge number of sensors and ample amount of actors. Hence, in the IDMMAC protocol a lightweight channel selection mechanism is proposed to enhance the sensor's lifetime. The IDMMAC protocol divides the beacon interval into two phases (i.e., the ad-hoc traffic indication message (ATIM) window phase and data transmission phase). When a sensor wants to transmit event information to the actor, it negotiates the maximum packet reception ratio (PRR) and the capacity channel in the ATIM window with its 1-hop sensors. The channel negotiation takes place via a control channel. To improve the packet delivery ratio of the IDMMAC protocol, each actor selects a backup cluster head (BCH) from its cluster members. The BCH is elected based on its residual energy and node degree. The BCH selection phase takes place whenever an actor wants to perform actions in the event area or it leaves the cluster to help a neighbor actor. Furthermore, an interference and throughput aware multi-channel MAC protocol is also proposed for actor-actor coordination. An actor selects a minimum interference and maximum throughput channel among the available channels to communicate with the destination actor. The performance of the proposed IDMMAC protocol is analyzed using standard network parameters, such as packet delivery ratio, end-to-end delay, and energy dissipation, in the network. The obtained simulation results indicate that the IDMMAC protocol performs well compared to the existing MAC protocols.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.3945-3964
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2015
Since the decentralized structure and the blindness of a large-scale wireless network make it difficult to collect the real-time channel state or other information from random distributed relays, a fundamental question is whether it is feasible to perform the relay selection without this knowledge. In this paper, a Slotted ALOHA based Greedy Relay Selection (SAGRS) scheme is presented. The proposed scheme allows the relays satisfying the user's minimum transmission request to compete for selection by randomly accessing the channel through the slotted ALOHA protocol without the need for the information collection procedure. Moreover, a greedy selection mechanism is introduced with which a user can wait for an even better relay when a suitable one is successfully stored. The optimal access probability of a relay is determined through the utilization of the available relay region, a geographical region consisting of all the relays that satisfy the minimum transmission demand of the user. The average number of the selection slots and the failure probability of the scheme are analyzed in this paper. By simulations, the validation and the effectiveness of the SAGRS scheme are confirmed. With a balance between the selection slots and the instantaneous rate of the selected relay, the proposed scheme outperforms other random access selection schemes.
Huang, Xiaoge;Zhang, Dongyu;Dai, Weipeng;Tang, She
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1325-1344
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2019
Recently, to satisfy mobile users' increasing data transmission requirement, energy efficiency (EE) resource allocation in distributed antenna systems (DASs) has become a hot topic. In this paper, we aim to maximize EE in DASs subject to constraints of the minimum data rate requirement and the maximum transmission power of distributed antenna units (DAUs) with different density distributions. Virtual cell is defined as DAUs selected by the same user equipment (UE) and the size of virtual cells is dependent on the number of subcarriers and the transmission power. Specifically, the selection rule of DAUs is depended on different scenarios. We develop two scenarios based on the density of DAUs, namely, the sparse scenario and the dense scenario. In the sparse scenario, each DAU can only be selected by one UE to avoid co-channel interference. In order to make the original non-convex optimization problem tractable, we transform it into an equivalent fractional programming and solve by the following two sub-problems: optimal subcarrier allocation to find suitable DAUs; optimal power allocation for each subcarrier. Moreover, in the dense scenario, we consider UEs could access the same channel and generate co-channel interference. The optimization problem could be transformed into a convex form based on interference upper bound and fractional programming. In addition, an energy-efficient DAU selection scheme based on the large scale fading is developed to maximize EE. Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for both sparse and dense scenarios.
The Distributed Modulated Wideband Converter (DMWC) is a networking system developed from the Modulated Wideband Converter, which converts all sampling channels into sensing nodes with number variables to implement signal undersampling. When the number of sparse subbands changes, the number of nodes can be adjusted flexibly to improve the reconstruction rate. Owing to the different attenuations of distributed nodes in different locations, it is worthwhile to find out how to select the optimal sensing node as the sampling channel. This paper proposes the spectrum sensing of DMWC based on a Markov random field (MRF) to select the ideal node, which is compared to the image edge segmentation. The attenuation of the candidate nodes is estimated based on the attenuation of the neighboring nodes that have participated in the DMWC system. Theoretical analysis and numerical simulations show that neighboring attenuation plays an important role in determining the node selection, and selecting the node using MRF can avoid serious transmission attenuation. Furthermore, DMWC can greatly improve recovery performance by using a Markov random field compared with random selection.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.5
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pp.1976-1997
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2016
This paper investigates the problem of co-tier interference mitigation for dynamic small- cell networks, in which the load of each small-cell varies with the number of active associated small-cell users (SUs). Due to the fact that most small-cell base stations (SBSs) are deployed in an ad-hoc manner, the problem of reducing co-tier interference caused by dynamic loads in a distributed fashion is quite challenging. First, we propose a new distributed channel allocation method for small-cells with dynamic loads and define a dynamic interference graph. Based on this approach, we formulate the problem as a dynamic interference graph game and prove that the game is a potential game and has at least one pure strategy Nash equilibrium (NE) point. Moreover, we show that the best pure strategy NE point minimizes the expectation of the aggregate dynamic co-tier interference in the small-cell network. A distributed dynamic learning algorithm is then designed to achieve NE of the game, in which each SBS is unaware of the probability distributions of its own and other SBSs' dynamic loads. Simulation results show that the proposed approach can mitigate dynamic co-tier interference effectively and significantly outperform random channel selection.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.10
no.3
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pp.190-198
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2010
This paper evaluates the performance of two methods of spectrum sensing: the linear combining method and the selection combining method which is based on maximum SNR of sensing channel. We proposed a rule for global detection for the purpose of combating hidden terminal problems in spectrum sensing. Our analysis considers a situation when sensing channels experience the non-identically, independently distributed(n.i.d) Rayleigh fading. The average probabilities of global detection in these methods are derived and compared. In the scope of this paper, the reporting channels are assumed to be the AWGN channel with invariant and identical gain during the system's operation.
Cooperative transmission is an effective solution to improve the performance of wireless communications over fading channels without the need for physical co-located antenna arrays. In this paper, selection combining is used at the destination instead of maximal ratio combing to optimize the structure of destination and to reduce power consumption in selective decode-and-forward relaying networks. For an arbitrary number of relays, an exact and closed-form expression of the bit error rate (BER) is derived for M-PAM, M-QAM, and M-PSK, respectively, in both independent identically distributed and independent but not identically distributed Rayleigh fading channels. A variety of simulations are performed and show that they match exactly with analytic ones. In addition, our results show that the optimum number of relays depend not only on channel conditions (operating SNRs) but also on modulation schemes which to be used.
The study set up research models and hypotheses to examine the influence of HMR selection attributes on satisfaction and repurchase intention by distribution channels(convenience store/large market), verify the research hypothesis through empirical analysis, respectively. The purpose of this study is to investigate the convenience sampling method of HMR purchase from convenience store and large market in Seoul and Gyeonggi area. The survey was conducted from January 8, 2018 to January 26, 2018, and 300 questionnaires were distributed and 289 of them were used as an effective data. For the empirical analysis, SPSS 20.0 was used. The results of the analysis are as follows. First, product quality only has a significant effect on satisfaction among HMR selection attributes at convenience store, and product safety and convenience have no significant effect on satisfaction. Second, only the convenience of HMR selection attributes in the large market has a significant effect on satisfaction, and product safety and product quality have no significant effect on satisfaction. Third, HMR satisfaction in convenience stores and large markets has a significant effect on repurchase intention. The purpose of this study is to investigate the relationships among HMR selection attributes, satisfaction, and repurchase intention, which are important in the existing HMR research, by each distribution channel(convenience store/large market). It is meaningful to help them establish an effective sales strategy for each segment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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