가장 간단한 샘플링을 위한 목적으로 SPL (Smoothed Projected Landweber)기법 기반의 움직임 보상 블록 압축센싱 기법이 모든 센싱 프레임들에 대해 분산 압축 비디오 센싱 기술이 적용되는 효과적인 방안으로 연구되어 오고 있다. 그러나 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법은 매우 간단하여 복원된 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공하지 못하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 기존의 움직임 보상 블록기반의 압축센싱 기법을 이용한 위너-지브 프레임에서 우수한 화질을 제공될 수 있도록 알고리즘을 변형한다. 즉, 제안된 알고리즘은 참조 프레임이 연속적인 프레임들에 있어 시간적 상관관계에 기초해서 적응적으로 선택되도록 하는 방법으로 설계된다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
무선 센서 네트워크의 분산 센싱 및 예측에 대한 실제 Application에서 네트워크 환경 센싱 기능은 움직이는 소스 신호의 잡음 및 많은 센싱 정보들 때문에 매우 동적인 기능을 요구한다. 최근의 Distributed Online Convex Optimization 프레임워크는 분산된 방식으로 센서 네트워크를 통해 확률적인 학습 문제를 해결하기 위한 유망한 접근법으로 개발되었다. 기존의 Distributed Saddle Point Algorithm (DSPA)의 학습 결과에서 수렴 속도와 안정성은 이동성의 영향을 받을 수 있다. 이에 본 논문에서는 움직이는 소스 신호 시나리오의 동시 검출에서 예측을 안정화하고 보다 나은 수렵 속도를 달성하기 위해 통합 Sliding Windows 메커니즘을 제안한다.
이미 할당된 무선 자원의 고갈과 새로운 무선 서비스에 대한 주파수의 수요 증가는 인지 라디오 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 인지 라디오 기술은 기존에 할당되어 사용중인 주파수의 사용 현황을 스캐닝하여 빈 채널 감지 시 해당 채널을 통해 통신하는 개념이다. 이러한 기술을 사용한 인지 라디오 네트워크에서 스펙트럼 센싱의 정확성을 높이고자 다수의 노드에서 센싱하여 종합 판단하는 분산 스펙트럼 센싱 기술이 연구되어 왔다. 그러나 참여하는 센싱노드의 위협 가능성 때문에 해당 메커니즘에서의 안전성 보장 기능이 필수적이다. 이에 센싱노드의 평판값(reputation)을 기반으로 WSPRT(weighted sequential probability ratio test)를 적용하여 센싱 결과들을 퓨전하는 RDSS 메커니즘이 제안되었다. 그러나 RDSS에서는 센싱 결과의 입력순서에 따라 WSPRT 수행 횟수가 늘어날 수 있고, 공격 당한 센싱노드의 센싱값에 대해 빠르게 대처할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 평판값이 높은 센싱값부터 우선적으로 WSPRT에 입력하며, 평판값 변화를 트랜드 값으로 계산하고 이를 이용하여 공격가능성을 타진하고 그 가능성이 높은 센싱값인 경우 퓨전에서 배제시켜 빠르게 공격에 대응할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 메커니즘이 RDSS보다 적은 수의 센싱값을 가지고 보다 정확하게 유휴 채널을 감지하여 공격 대응에 우수한 성능을 제공함을 입증하였다.
The effect of the specifications of a silicon-on-insulator vertical slot optical waveguide on the sensitivity of homogeneous and surface sensing configurations for TE and TM polarization, respectively, was systematically analyzed using numerical software. The specifications were optimized based on the confinement factor and transmission power of the TE-guided mode distributed in the slot. The waveguide sensitivities of homogeneous and surface sensing were calculated according to the specifications of the optimized slot optical waveguide.
한 개의 감지 광섬유 라인으로 분포 온도와 몇 개의 변형률을 측정할 수 있는 새로운 광섬유 센서 연구를 수행하였다. 분포 온도는 감지 광섬유의 라만 안티-스토크스 산란광을 시간영역 반사계(OTDR: optical time domain reflectometry)로 측정하고, 변형률은 광섬유 브래그 격자(FBG: fiber Bragg grating)를 사용하여 측정하였다. 분포 온도는 4 km의 단일 모드 광섬유의 감지 광섬유로부터 안티-스토크스 후방 산란광을 양방향에서 취득하고 새로이 고안된 수식으로 온도를 계산하였다. 온도 실험은 감지 광섬유의 중간쯤에서 약 50 m의 광섬유 부분의 온도를 $30^{\circ}C$부터 $70^{\circ}C$까지 $10^{\circ}C$ 간격으로 변화시키면서 실험한 결과 온도 측정 오차 범위는 $0.50^{\circ}C$이하로 확인되었다. 또한 감지 광섬유에 설치된 FBG는 변위 스테이지로 변형시키고 파장 변화를 광학 스펙트럼 분석기로 측정한 결과 각각 0.10 nm, 0.17 nm, 0.29 nm, and 0.00 nm를 얻었다. 이러한 파장 이동은 각각 $85.76{\mu}{\epsilon}$, $145.55{\mu}{\epsilon}$, $247.86{\mu}{\epsilon}$, $0.00{\mu}{\epsilon}$에 해당되었다.
When strain sensing cables are under long-term stress and cyclic loading, creep may occur in the jacket material and each layer of the cable structure may slide relative to other layers, causing fatigue in the cables. This study proposes a device for testing the fatigue characteristics of three types of cables operating under different conditions to establish a decay model for observing the patterns of strain decay. The fatigue characteristics of cables encased in polyurethane (PU), GFRP-reinforced, and wire rope-reinforced jackets were compared. The findings are outlined as follows. The cable strain decayed exponentially, and the decay process involved quick decay, slow decay, and stabilization stages. Moreover, the strain decay increased with the initial strain and tensile frequency. The shorter the unstrained period was, the more similar the initial strain levels of the strain decay curves were to the stabilized strain levels of the first cyclic elongation. As the unstrained period increased, the initial strain levels of the strain decay curves approached those of the first cyclic elongation. The tested sensing cables differed in the amount and rate of strain decay. The wire rope-reinforced cable exhibited the smallest amount and rate of decay, whereas the GFRP-reinforced cable demonstrated the largest.
In the water-filling and preloading test, the sensing cables were installed on the surface of steel spiral case and in the surrounding concrete to monitor the strain distribution of several cross-sections by using Brillouin Optical Time Domain Analysis (BOTDA), a kind of distributed optical fiber sensing (DOFS) technology. The average hoop strain of the spiral case was about $330{\mu}{\varepsilon}$ and $590{\mu}{\varepsilon}$ when the water-filling pressure in the spiral case was 2.6 MPa and 4.1 MPa. The difference between the measured and the calculated strain was only about $50{\mu}{\varepsilon}$. It was the first time that the stress adjustment of the spiral case was monitored by the sensing cable when the pressure was increased to 1 MPa and the residual strain of $20{\mu}{\varepsilon}$ was obtained after preloading. Meanwhile, the shrinkage of $70{\sim}100{\mu}{\varepsilon}$ of the surrounding concrete was effectively monitored during the depressurization. It is estimated that the width of the gap between the steel spiral case and the surrounding concrete was 0.51 ~ 0.75 mm. BOTDA based distributed optical fiber sensing technology can obtain continuous strain of the structure and it is more reliable than traditional point sensor. The strain distribution obtained by BOTDA provides strong support for the design and optimization of the spiral case structure.
최근에 원거리 비디오 센싱과 같은 응용은 많은 무선 네트워크에 중요한 응용으로 크게 관심을 받고 있다. 분산 압축 비디오 센싱기술은 높은 부호화 복잡도를 간단히 하고, 동시에 비디오 데이터를 캡처함과 동시에 압축함으로써 이 분야에 적용 가능한 기술로 고려되고 있다. 특히, 움직임 보상 블록 압축센싱 기술인 MC-BCS-SPL은 분산 압축 비디오 센싱 방법 중에 효과적인 기술로서 고려되고 있으나, 복원된 위너-지브 프레임에서 우수하지 못한 성능을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 MC-BCS-SPL 알고리즘을 살펴보고, 이웃하는 키프레임 사이에 신뢰성에 기초하여 효과적으로 움직임 보상 프레임을 얻는 방법을 도입함으로써 우수한 화질을 제공하는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 확인한다.
The existence of abnormal breakpoint data leads to poor channel balance in wireless sensor networks (WSN). To enhance the communication quality of WSNs, a method for positioning abnormal breakpoint data in WSNs on the basis of signal reconstruction is studied. The WSN signal is collected using compressed sensing theory; the common part of the associated data set is mined by exchanging common information among the cluster head nodes, and the independent parts are updated within each cluster head node. To solve the non-convergence problem in the distributed computing, the approximate term is introduced into the optimization objective function to make the sub-optimization problem strictly convex. And the decompressed sensing signal reconstruction problem is addressed by the alternating direction multiplier method to realize the distributed signal reconstruction of WSNs. Based on the reconstructed WSN signal, the abnormal breakpoint data is located according to the characteristic information of the cross-power spectrum. The proposed method can accurately acquire and reconstruct the signal, reduce the bit error rate during signal transmission, and enhance the communication quality of the experimental object.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2400-2413
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2019
Doubly-selective (DS) fading channel is often occurred in many orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) communication systems, such as high-speed rail communication systems and underwater acoustic (UWA) wireless networks. It is challenging to provide an accurate and fast estimation over the doubly-selective channel, due to the strong Doppler shift. This paper addresses the doubly selective channel estimation problem based on complex exponential basis expansion model (CE-BEM) in OFDM systems from the perspective of distributed compressive sensing (DCS). We propose a novel DCS-based improved sparsity adaptive matching pursuit (DCS-IMSAMP) algorithm. The advantage of the proposed algorithm is that it can exploit the joint channel sparsity information using dynamic threshold, variable step size and tailoring mechanism. Simulation results show that the proposed algorithm achieves 5dB performance gain with faster operation speed, in comparison with traditional DCS-based sparsity adaptive matching pursuit (DCS-SAMP) algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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