The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.7C
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pp.642-650
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2010
Collaborative spectrum sensing allows secondary users scattered in location to work together to detect the activity of primary users and has been shown to significantly reduce the performance degradation due to fading phenomenon. Most previous works on collaborative spectrum sensing are based on the assumption that local spectrum sensing decisions of secondary users are statistically independent. However, it may not hold in some practical situations with shadowing effect. In this paper, we consider the case that the secondary users are evenly spaced in the form of a linear array and only adjacent secondary users are statistically correlated, and analyze the effect of the statistical correlation on the performance of collaborative spectrum sensing and the throughput of a cognitive radio network. Here we assumed the AND and OR fusion rules for combining the local decisions of secondary users. The analysis showed that the AND fusion rule achieves higher throughput than the OR fusion rule.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.1
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pp.140-142
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2013
Cognitive radio (CR) has been recently proposed to dynamically access unused-spectrum. Since the spectrum availability for opportunistic access is determined by spectrum sensing, sensing control is identified as one of the most crucial issues of cognitive radio networks. Out-of-band sensing to find an available channels to sense. Sensing is also required in case of spectrum hand-off. Sensing process needs to be done very fast in order to enhance the quality of service (QoS) of the CR nodes, and transmission not to be cut for longer time. During the sensing, the PU(primary user) detection probability condition should be satisfied. We adopt a channel prediction method to find target channels. Proposed prediction method combines chaotic global method and chaotic local method for channel idle probability prediction. Global method focus on channel history information length and order number of prediction model. Local method focus on local prediction trend. Through making simulation, Proposed method can find an available channel with very high probability, total sensing time is minimized, detection probability of PU's are satisfied.
Absorption spectra of biological specimens in the soft X-ray region have been presented with special reference to the XANES (X-ray absorption Near Edge Structure) of constituent elements. Absorption spectrum in this wavelength region is characterized by the absorption edges from which elemental content could be derived. In addition, XANES has a characteristic profile for chemical environment around the element such as chemical bond. Using the specific absorption peak we can assign not only the chemical bond but also molecules having such a chemical bond. In the present paper, absorption spectrum of DNA was measured in the wavelength range from 1.5nm to 5nm. Spectrum of Chinese Hamster Ovary (CHO) cells was compared with the DNA spectrum. XANES were distinct at the K absorption edges of major elements, C, N and O. In the spectrum of the cells prominent peaks at the L absorption edge of minor element Ca were also detectable. XANES profiles in small local areas in a cell could also be measured in combination with X-ray microscopy. These give information about local chemical environment in a cell. XANES at the phosphorus K absorption edge in a human HeLa cell was successfully obtained corresponding to a sharp and intensive XANES peak of DNA.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.9A
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pp.859-867
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2010
In this paper, we consider a novel spectrum sensing system in which firstly, the fusion center (FC) senses and makes the own decision then if its sensing result is not useful for achieving the final decision, the local observations from the cognitive users (CUs) will be required. Moreover, in case that FC needs the results from CUs, we will choose only CU having the highest collected energy to send its local decision to FC. Based on this selecting method, the number of sensing bits can be reduced; hence, we can save the power and the bandwidth for reporting stage in the cognitive radio network (CRN). The mathematical analysis of the key metrics of the sensing schemes (probability of detection, false alarm, e.g.) will be investigated and confirmed by the Monte-Carlo simulation results to show the performance enhancement of the proposed schemes.
This paper proposes a new spectrum forecasting (SF) model to estimate the spectrum demands for future mobile broadband (MBB) services. The model requires five main input metrics, that is, the current available spectrum, site number growth, mobile data traffic growth, average network utilization, and spectrum efficiency growth. Using the proposed SF model, the future MBB spectrum demand for Malaysia in 2020 is forecasted based on the input market data of four major mobile telecommunication operators represented by A-D, which account for approximately 95% of the local mobile market share. Statistical data to generate the five input metrics were obtained from prominent agencies, such as the Malaysian Communications and Multimedia Commission, OpenSignal, Analysys Mason, GSMA, and Huawei. Our forecasting results indicate that by 2020, Malaysia would require approximately 307 MHz of additional spectrum to fulfill the enormous increase in mobile broadband data demands.
This paper introduces the 5G spectrum auction in Germany that occurred last summer and ended overheatedly after an extraordinarily long period. We describe the context of the latest German spectrum auction and trace the participants' bidding behavior. This case details the trend of the 5G spectrum auction and the factors that affect the spectrum auction as follows: First, it is determined that investment obligations that force network installations can be a financial burden to mobile network operators (MNOs) and require a careful approach. Second, excess demands can cause auction overheating and the spectrum supply volume needs to be determined by a proper demand forecast and investment incentive. Third, 'Set-Aside' for local usage aids in developing the vertical industry; however it limits the spectrum supply for mobiles and leads to higher bidding prices. Fourth, a modified adoption of a typical spectrum auction can alleviate MNO's financial burdens to secure the broadband spectrum. Finally, competition to secure the necessary bandwidth in the situation of limited spectrum supply may delay the process of the spectrum auction, causing it overheated.
A new method of spindle waveform detection is presented for the automated analysis of sleep EEG. The method is based on the combined application of signal conditioning in the time-domain and local spectrum analyzing in the frequency-domain. The overall detection system is implemented and, tested in real-time with a total of 24 hour data obtained from four subjects. The result shows an average agreement of 86.7% with the visually inspected result.
A spectrum minimizing the frequency-domain Kullback-Leibler information number has been proposed and used to modify a spectrum estimate. Some numerical examples have illustrated the KL spectrum estimate is superior to the initial estimate, i.e., the autocovariances obtained by the inverse Fourier transformation of the KL spectrum estimate are closer to the sample autocovariances of the given observations than those of the initial spectrum estimate. Also, it has been shown that a Gaussian autoregressive process associated with the KL spectrum is the closest in the timedomain Kullback-Leibler sense to a Gaussian white noise process subject to given autocovariance constraints. In this paper a corresponding conditional probability theorem is presented, which gives another rationale to the KL spectrum.
We study the transformed measures with respect to the real parameters of a self-similar measure on a self-similar Cantor set to give a simple proof for some result of its multifractal spectrum. A transformed measure with respect to a real parameter of a self-similar measure on a self-similar Cantor set is also a selfsimilar measure on the self-similar Cantor set and it gives a better information for multifractals than the original self-similar measure. A transformed measure with respect to an optimal parameter determines Hausdorff and packing dimensions of a set of the points which has same local dimension for a self-similar measure. We compute the values of the transformed measures with respect to the real parameters for a set of the points which has same local dimension for a self-similar measure. Finally we investigate the magnitude of the local dimensions of a self-similar measure and give some correlation between the local dimensions.
Hong, Kai Jeat;Tan, Sin Tee;Chong, Kok-Keong;Lee, Hock Beng;Ginting, Riski Titian;Lim, Fang Sheng;Yap, Chi Chin;Tan, Chun Hui;Chang, Wei Sea;Jumali, Mohammad Hafizuddin Hj
Current Applied Physics
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v.18
no.12
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pp.1564-1570
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2018
Charge transport dynamics in ZnO based inverted organic solar cell (IOSC) has been characterized with transient photocurrent spectroscopy and localised photocurrent mapping-atomic force microscopy. The value of maximum exciton generation rate was found to vary from $2.6{\times}10^{27}m^{-3}s^{-1}$ ($J_{sat}=79.7A\;m^{-2}$) to $2.9{\times}10^{27}m^{-3}s^{-1}$ ($J_{sat}=90.8A\;m^{-2}$) for devices with power conversion efficiency ranging from 2.03 to 2.51%. These results suggest that nanorods served as an excellent electron transporting layer that provides efficient charge transport and enhances IOSC device performance. The photovoltaic performance of OSCs with various growth times of ZnO nanorods have been analysed for a comparison between AM1.5G spectrum and local solar spectrum. The simulated PCE of all devices operating under local spectrum exhibited extensive improvement with the gain of 13.3-3.7% in which the ZnO nanorods grown at 15 min possess the highest PCE under local solar with the value of 2.82%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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