The Network-Centric warfare over weapon data link networks has been developed for the recent decade. Since the US navy had begun to develop tactical digital information chain, it has gradually transformed into weapon data link technology. As data link network system and its protocol have been advanced into high-technology, focusing and targeting on moving targets become possible in net-enabled environments. However, it is difficult to identify the primary information from numerous battlefields and understanding approaches to damage a target in a timely manner. In this paper, to better understand the targeting assessment, we suggest a specific solution: Bomb Hit Indication(BHI) using information in weapon data link messages. In order to prove our suggestion, we implement the BHI solution and apply it into the weapon data link integrating system.
Next Generation Weapon system from the center of the platform to share information in real-time Network Centric Warfare(NCW: Network Centric Warfare) has been changed. Data link system is defined as a network. That is, all in real-time battlefield information is to enable sharing. Data link system is classified as a precision strike, Monitoring/control, control of a Patriot missile battery systems. These systems are most effective in a Joint warfare and precision strike. Data Link Systems(Data Communications) implementation is accomplished by using the KDLM(Korean Data Link Modem) and Radio Transceiver. KDLM is operated in conjunction with the legacy Radios(re-using fielded HF/VHF/UHF radio systems). In this paper, we describe in terms of KDLM system design. In this paper, the proposed design structure is how to effectively interact with legacy various radio. First, The results provide an analysis of that Dynamic TDMA system and apply modem structure. Radio characteristics data are necessary for an effective TDMA system design. This article analyzes the test results and describes the structure to improve the receive performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.141-156
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2011
In this paper we develop a link cost function for data delivery in sensor network. Usually most conventional methods determine the optimal coefficients in the cost function without considering the surrounding environment of the node such as the wireless propagation environment or the topological environment. Due to this reason, there are limitations to improve the quality of data delivery such as data delivery ratio and delay of data delivery. To solve this problem, we derive a new cost function using the concept of Partially Connected Neural Network (PCNN) which is modeled according to the input types whether inputs are correlated or uncorrelated. The correlated inputs are connected to the hidden layer of the PCNN in a coupled fashion but the uncoupled inputs are in an uncoupled fashion. We also propose the training technique for finding an optimal weight vector in the link cost function. The link cost function is trained to the direction that the packet transmission success ratio of each node maximizes. In the experimental section, we show that our method outperforms other conventional methods in terms of the quality of data delivery and the energy efficiency.
To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.
현대전은 감시체계, 지휘통제체계, 타격체계가 첨단 정보통신기술로 상호 연결되어 전장상황을 공유하는 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)으로 변화해 가고 있다. 한국군은 각 군의 전장상황에 맞게 Link-K, Link-16, Link-11, KVMF 등 다양한 전술데이터링크(TDL: Tactical Data Link)를 활용하고 있다. 한국형 합동 전술데이터링크체계(JTDLS : Joint Tactical Data Link System)는 지상/해상/공중 합동전력간 근실 시간으로 전술정보를 공유하는 체계로 Link-K, Link-16, KVMF에 Link-22를 추가 개발하고 있다. 본 논문에서는 JTDLS체계에 Link-22를 적용하기 위하여 체계 구성, Link-22 메시지 분석 및 전술 데이터 링크 처리기와 Link-22의 연동 구조를 제시하고자 한다.
In this paper, we seek to find an optimal allocation of link capacity in a data communication network. The architecture of the data communication network considered in the study is an online-service network based on public switched telephone network(PSTN) and packet switched data network(PSDN). In designing the architecture of the network, we need to deal with various measures of quality of service(QoS). Two important service measures are the call blocking probability in PSTN and the data transfer delay time in PSDN. Considering the tradeoff between the call blocking probability and the data transfer delay time in the network, we have developed the optimal link capacity allocation model that minimizes the total link cost, while guarantees the call blocking probability and the data transfer delay time within an acceptable level of QoS. This problem can be formulated as a non-linear integer programming model. We have solved the problem with tabu search and simulated annealing methods. In addition, we have analyzed the sensitivity of the model and provided the insight of the model along with computational results.
The data delivery confirmation method of MIL-STD-188-220C, which is a tactical wireless mobile Ad-Hoc communication protocol, is that a source node requires the end-to-end ack from all destination nodes and the data-link ack from 1-hop neighboring destination nodes and relaying nodes, regardless of the hop distance from a source node to destination nodes. This method has the problem to degrade the whole communication network performance because of excessive data traffic due to the duplicate use of end-to-end ack and data-link ack, and the collision among end-to-end acks on the wireless network in the case of confirming a data delivery within an 1-hop distance. In order to solve this problem, this paper has proposed the method to perform the data delivery confirmation with the improvement of communication network performance through the data traffic reduction by achieving the reliable data delivery confirmation requiring the only data-link ack within an 1-hop distance. The effects of the proposed method are analyzed in the two aspects of the data delivery confirmation delay time and the data delivery confirmation success ratio.
한국군은 현재 한국형 전술데이터링크(Link-K)를 2단계(기본형과 완성형)에 걸쳐 개발 하고 있다. 현재 Link-K 기본형에서는 모든 RICC들이 단순하게 같은 정보를 브로드캐스팅하기 때문에 불필요한 정보 공유와 비효율적인 라우팅과 같이 작전임무그룹을 지원하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 작전임무그룹을 지원하기 위한 Zone 기반의 무선 Link-K 네트워크 구조와 라우팅 알고리즘을 제안하였다. 또한, 제안하는 라우팅 알고리즘의 효과를 증대시키기 위한 방안으로, 우선순위에 따라 메시지의 데이터를 조절하는 필터링 기법과 네트워크의 부하를 조절하는 기법을 연구하였다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위하여, 작전 시나리오상황에 맞추어 기존 무선 Link-K 라우팅 알고리즘과 비교하여 작전임무그룹을 지원하는데 효과적임을 입증하였다.
In this paper we present a new approach to estimate link travel speed based on the hybrid neuro-fuzzy network. It combines the fuzzy ART algorithm for structure learning and the backpropagation algorithm for parameter adaptation. At first, the fuzzy ART algorithm partitions the input/output space using the training data set in order to construct initial neuro-fuzzy inference network. After the initial network topology is completed, a backpropagation learning scheme is applied to optimize parameters of fuzzy membership functions. An initial neuro-fuzzy network can be applicable to any other link where the probe car data are available. This can be realized by the network adaptation and add/modify module. In the network adaptation module, a CBR(Case-Based Reasoning) approach is used. Various experiments show that proposed methodology has better performance for estimating link travel speed comparing to the existing method.
자가구성 능력을 가진 전술모바일애드혹 네트워크는 기간망을 사용할 수 없는 전술환경에서 단위전술부대와 중앙지휘소와의 통신연결을 제공하기 위해 사용된다. 하지만, 작전 전술부대가 임무수행을 위해 중앙지휘소로부터 장거리 위치로 이동하거나 지형적 장애물이 있는 경우에는 통신단말간 데이터링크가 단절되어 전술부대로부터 지휘소까지의 데이터 경로가 유효하지 않을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 ADLCoM(Autonomous Data Link Connectivity Maintenance) 구조를 제안한다. ALDCoM하에서 각 전술그룹단위는 하나이상의 GW 노드 (게이트웨이)를 갖으며 GW 노드들은 전술부대 및 지휘소 간의 데이터 링크상태를 지속적으로 확인한다. 만약 데이터링크가 단절될 가능성이 높다면 하나이상의 육상 또는 공중 무인기를 데이터링크를 위한 릴레이로서 동작하도록 요청하여 전술 부대 및 지휘소간, 또는 전술 부대간의 데이터링크의 연결을 지속적으로 유효하게 유지 시킨다. 전술환경을 모의한 시뮬레이션을 통하여 ADLCoM구조가 전술모바일애드혹망의 성능을 현저히 높일 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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