The present paper describes a method of recognizing a polyhedron employing the notion of network constraint analysis. Typical difficulties in three-dimensional object recognition, other than shading, reflection, and hidden line problems, include the case where appearances of an object vary according to observation points and the case where an object to be recognized is occluded by other objects placed in its front, resulting in incomplete information on the object shape. These difficulties can, however, be solved to a large extent, by taking account of certain local constraints defined on a polyhedral shape. The present paper assumes a model-based vision employing an appearance-oriented model of a polyhedron which is provided by placing it at the origin of a large sphere and observing it from various positions on the surface of the sphere. The model is actually represented by the sets of adjacent faces pairs of the polyhedron observed from those positions. Since the shape of a projected face gives constraint to that of its adjacent face, this results in a local constraint relation between these faces. Each projected face of an unknown polyhedron on an acquired image is examined its match with those faces in the model, producing network constraint relations between faces in the image and faces in the model. Taking adjacency of faces into consideration, these network constraint relations are analyzed. And if the analysis finally provides a solution telling existence of one to one match of the faces between the unknown polyhedron and the model, the unknown polyhedron is understood to be one of those memorized models placed in a certain posture. In the performed experiment, a polyhedron was observed from 320 regularly arranged points on a sphere to provide its appearance model and a polyhedron with arbitrarily postured, occluded, or imposed another difficulty was successfully recognized.
For most of pattern recognition applications, it is required to correctly recognize patterns even if they have translation variations. In this paper, to achieve the goal of translation invariant pattern recognition, we propose a new generalized translation invariant second-order neural network using a constraint on the weights. The weight constraint is implemented using generalized translation invariant features which are accumulated sums of pixel combinations. Simulation results will be given to demonstrate that the proposed second-order neural network has the generalized translation invariant property.
본 논문에서는 ATM상에서의 효율적인 VBR 비디오 소스 전송을 위한 트래픽 특성화를 다루었다. 트래픽 특성화를 위하여 전송 중 트래픽이 적은 모니터링 기법을 사용하였고 지연 요구사항을 만족시키는 동적 VBR 특성화 방식을 제안하였다. 동적 VBR 방식은 누적 제한 함수 (Cumulative Constraint Function)를 이용한 토큰 버킷 알고리즘 버퍼링을 사용하였다. 누적 제한 함수는 초기에는 peak rate로 전송을 시작하여 일정시간 동안 모니터링 한 후, 다음 트랙픽을 예측하여 적절한 버퍼를 제공하였다. 누적 프레임의 갱신을 통하여 네트워크 자원 예약량을 감소시켰고 이전 프레임 정보를 가지고 rate를 변경시켰다. 이는 적은 모니터링을 하며 오버헤드도 적다. 그리고 이전의 결정적 제한 함수 (Deterministic Constraint Function)의 복잡도를 0(n) 까지 낮추었고, 토큰 버킷의 토큰 rate와 토큰 depth를 구하여 매핑 하였다. 본 논문은 시뮬레이션을 통한 결과치를 비교 분석하여 이전의 방식보다 적은 네트워크 자원이 소모되는 것을 보여준다.
This paper proposes an efficient constraint-based optimization model for the design of 3G mobile networks, such as universal mobile telecommunications system (UMTS). The model concerns about finding a set of sites for locating radio network controllers (RNCs) from a set of pre-defined candidate sites, and at the same time optimally assigning node Bs to the selected RNCs. All these choices must satisfy a set of constraints and optimize an objective function. This problem is NP-hard and consequently cannot be practically solved by exact methods for real size networks. Thus, this paper proposes a hybrid search strategy for tackling this complex and combinatorial optimization problem. The proposed hybrid search strategy is composed of three phases: A constraint satisfaction method with an embedded problem-specific goal which guides the search for a good initial solution, an optimization phase using local search algorithms, such as tabu algorithm, and a postoptimization phase to improve solutions from the second phase by using a constraint optimization procedure. Computational results show that the proposed search strategy and the model are highly efficient. Optimal solutions are always obtained for small or medium sized problems. For large sized problems, the final results are on average within $5.77\%$ to $7.48\%$ of the lower bounds.
In the context of multi-protocol label switching (MPLS) traffic engineering, this paper proposes a scalable constraintbased shortest path first (CSPF) routing algorithm with multiple QoS metrics. This algorithm, called the multiple constraint-based shortest path first (M_CSPF) algorithm, provides an optimal route for setting up a label switched path (LSP) that meets bandwidth and end-to-end delay constraints. In order to maximize the LSP accommodation probability, we propose a link weight computation algorithm to assign the link weight while taking into account the future traffic load and link interference and adopting the concept of a critical link from the minimum interference routing algorithm. In addition, we propose a bounded order assignment algorithm (BOAA) that assigns the appropriate order to the node and link, taking into account the delay constraint and hop count. In particular, BOAA is designed to achieve fast LSP route computation by pruning any portion of the network topology that exceeds the end-to-end delay constraint in the process of traversing the network topology. To clarify the M_CSPF and the existing CSPF routing algorithms, this paper evaluates them from the perspectives of network resource utilization efficiency, end-to-end quality, LSP rejection probability, and LSP route computation performance under various network topologies and conditions.
Finding a valid timing constraint is one of the most important issues in the real-time monitoring area. To get the valid timing constraint, a developer executes a real-time process and changes the constraint on a regular basis. This is an exhaustive and time-consuming process. To improve this approach, we propose a timing constraint search technique. This technique uses two load models and one condition proposed in this paper to support the developer in determining the valid timing constraint range in an easy and systematic manner.
Ho-Van, Khuong;Sofotasios, Paschalis C.;Freear, Steven
Journal of Communications and Networks
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제16권1호
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pp.10-17
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2014
This work investigates two important performance metrics of underlay cooperative cognitive radio (CR) networks: Interference cumulative distribution function of licensed users and outage probability of unlicensed users. These metrics are thoroughly analyzed in realistic operating conditions such as imperfect fading channel information and strict transmit power constraint, which satisfies interference power constraint and maximum transmit power constraint, over Nakagami-m fading channels. Novel closed-form expressions are derived and subsequently validated extensively through comparisons with respective results from computer simulations. The proposed expressions are rather long but straightforward to handle both analytically and numerically since they are expressed in terms of well known built-in functions. In addition, the offered results provide the following technical insights: i) Channel information imperfection degrades considerably the performance of both unlicensed network in terms of OP and licensed network in terms of interference levels; ii) underlay cooperative CR networks experience the outage saturation phenomenon; iii) the probability that the interference power constraint is satisfied is relatively low and depends significantly on the corresponding fading severity conditions as well as the channel estimation quality; iv) there exists a critical performance trade-off between unlicensed and licensed networks.
In this paper, we consider the departure process from the open and nested tandem Queueing network with population constraint and constant service times. It is known that the Queueing network can be transformed into a simple Queueing network which can be easy to analyze. Using this simple Queueing network, upper and lower bounds on the interdeparture time are obtained. We prove that the variance of the interdeparture time is bounded within these two bounds. Validation against simulation data is shown that how it works the variance of the interdeparture time within two bounds. These bounds can be applied to obtain the better variance of the interdeparture time using a suitable method.
Given a number of training data, a traditional BPN is normally trained by minimizing the absolute difference between target outputs and approximate outputs. When BPN is used as a meta-model for inequality constraint function, approximate optimal solutions are sometimes actually infeasible in a case where they are active at the constraint boundary. The paper describes the development of the efficient BPN based meta-model that enhances the constraint feasibility of approximate optimal solution. The modified BPN based meta-model is obtained by including the decision condition between lower/upper bounds of a constraint and an approximate value. The proposed approach is verified through a simple mathematical function and a ten-bar planar truss problem.
IS-95와 IMT-2000 시스템에서 사용되고 있는 여러 종류의 길쌈 부호기를 부호율 1/2, 구속장 3인 길쌈 부호기로 한정하여, neural network의 LVQ(Learning Vector Quantization)과 PVSL(Prototype Vector Selecting Logic)을 적용하여 비터비 복호기에서 사용되는 PM(Path Metric)과 BM(Branch Metric) 메모리 수와 산술$.$비교 연산량을 줄임으로써 시스템의 단순화와 순방향 복호를 가능하게 한다. 구속장의 확장성 여부와 관계없이 간단한 응용으로 기존의비터비 복호기에 적용할 수 있는 새로운 비터비 복호기의 구조와 적용 알고리즘을 제시하고, 제시된 비터비 복호기의 합리성을 VHDL 시뮬레이션으로 검증 후, 기존의 복호기와의 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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