As wireless spectrum resources become more scarce while some portions of frequency bands suffer from low utilization, the design of cognitive radio (CR) has recently been urged, which allows opportunistic usage of licensed bands for secondary users without interference with primary users. Spectrum sensing is fundamental for a secondary user to find a specific available spectrum hole. Cooperative spectrum sensing is more accurate and more widely used since it obtains helpful reports from nodes in different locations. However, if some nodes are compromised and report false sensing data to the fusion center on purpose, the accuracy of decisions made by the fusion center can be heavily impaired. Weighted sequential probability ratio test (WSPRT), based on a credit evaluation system to restrict damage caused by malicious nodes, was proposed to address such a spectrum sensing data falsification (SSDF) attack at the price of introducing four times more sampling numbers. In this paper, we propose two new schemes, named enhanced weighted sequential probability ratio test (EWSPRT) and enhanced weighted sequential zero/one test (EWSZOT), which are robust against SSDF attack. By incorporating a new weight module and a new test module, both schemes have much less sampling numbers than WSPRT. Simulation results show that when holding comparable error rates, the numbers of EWSPRT and EWSZOT are 40% and 75% lower than WSPRT, respectively. We also provide theoretical analysis models to support the performance improvement estimates of the new schemes.
Spatial and timely information on crop and filed conditions is one of the most important basics for rational and efficient planning and management in agriculture. Remote sensing, GIS, and modeling are powerful tools for such applications. This paper presents an overview of the state of the art in remote sensing of crop and field conditions with some case studies. It is also shown that a synergistic linkage between process-based models and remote sensing signatures enables us to estimate the multiple crop/ecosystem variables at a dynamic mode. Remotely sensed information can greatly reduce the uncertainty of simulation models by compensating for insufficient availability of data or parameters. This synergistic approach allows the effective use of infrequent and multi-source remote sensing data for estimating important ecosystem variables such as biomass growth and ecosystem $CO_2$ flux. This paper also shows a geo-spatial information system that enables us to integrate, search, extract, process, transform, and calculate any part of the data based on ID#, attributes, and/or by river-basin boundary, administrative boundary, or boundaries of arbitrary shape/size all over Japan. A case study using the system demonstrates that the nitrogen load from fertilizer was closely related to nitrate concentration of groundwater. The combined use of remote sensing, GIS and modeling would have great potential for various agro-ecosystem applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1042-1062
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2010
Cooperative spectrum sensing (CSS) is an effective technology for alleviating the unreliability of local spectrum sensing due to fading/shadowing effects. Unlike most existing solutions, this paper considers the use of CSS technology in decentralized networks where a fusion center is not available. In such a decentralized network, some attackers may sneak into the ranks of cooperative users. On the basis of recent advances in bio-inspired consensus algorithms, an attack-proof, decentralized CSS scheme is proposed in which all secondary users can maintain cooperative sensing by exchanging information locally instead of requiring centralized control or data fusion. Users no longer need any prior knowledge of the network. To counter three potential categories of spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks, some anti-attack strategies are applied to the iterative process of information exchange. This enables most authentic users to exclude potentially malicious users from their neighborhood. As represented by simulation results, the proposed scheme can generally ensure that most authentic users reach a consensus within the given number of iterations, and it also demonstrates much better robustness against different SSDF attacks than several existing schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2067-2080
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2016
Cooperative spectrum sensing (CSS) for vacant licensed bands is one of the key techniques in cognitive radio networks. Currently, sequential probability ratio test scheme (SPRT) is considered as a powerful soft decision approach to improve the sensing result for CSS. However, SPRT assumes all secondary users (SU) are honest, and thus offering opportunities for malicious SUs to launch the spectrum sensing data falsification attack (SSDF attack). To combat such misbehaved behaviors, recent efforts have been made to trust mechanism. In this paper, we argue that powering SPRT with traditional trust mechanism is not enough. Dynamic SSDF attackers can maintain high trust in an alternant process of submitting honest or false sensing data, resulting in difficultly detecting them. Noting that the trust value of dymamic SSDF attackers behave highly volatile, a novel trusted SPRT scheme (VSPRT) based on volatility decay analysis is proposed in this paper to mitigate the harmful effect of dynamic SSDF attackers in the process of the soft-decision data fusion, and thus improving the accuracy of the final sensing result. Simulation results show that the VSPRT scheme outperforms the conventional SPRT schemes.
본 논문에서는 무선인지시스템에서 스펙트럼 센싱을 효율적으로 수행하기 위한 선택적 협력 스펙트럼 검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 각 무선인지 사용자가 자신의 유도비(likelihood ratio)를 기반으로 자신의 센싱 신뢰도를 평가하고, 센싱 신뢰도에 따른 타이머를 활용하는 경쟁기반의 센싱 결과 보고 메커니즘을 활용한다. 이를 통해, 제안된 선택적 협력 스펙트럼 기법에서는 가장 높은 센싱 신뢰도를 갖는 무선인지 사용자만이 국부 스펙트럼 센싱값을 융합센터로 전송함으로써, 스펙트럼 센싱의 성능을 일정한 레벨로 유지하고, 협력 스펙트럼 센싱의 단점인 제어 트래픽 및 협력 센싱 시간을 줄이는 이점을 갖는다.
In the summer of 1998-2001, a huge flood occurred in the Yangtze River in the eastern China. Low salinity water less than 28 psu from the river was detected around the southwestern part of the Jeju Island, which is located in the southern part of the Korean Peninsula. We studied how to detect low salinity water from the Yangtze River, that cause a terrible damage to the Korean fisheries. We established a relationships between low salinity at surface, turbid water from the Yangtze River and digital ocean color remotely sensed data of SeaWiFS sensor in the northern East China Sea, in the summer of 1998, 1999, 2000 and 2001. The salinity charts of the northern East China Sea were created by regeneration of the satellite ocean color data using the empirical formula from the relationships between in situ low salinity, in situ measured turbid water with transparency and SeaWiFS ocean color data (normalized water leaving radiance of 490 nm/555 nm).
본 논문에서는 dual change-sensing 기법을 사용하여 내부 노드 변환을 최소화시킨 저전력 플립플롭 회로를 제안한다. 제안하는 Dual Change-Sensing Flip-Flop(DCSFF)은 데이터 변환이 존재하지 않는 경우, 기존에 존재하던 플립플롭들 중 동적 전력 소모가 가장 낮다. 65nm CMOS 공정을 사용한 측정 결과에 따르면, conventional Transmission Gate Flip-Flop(TGFF)와 비교하여 data activity 가 0% 와 100% 일때, 각각 98%와 32%의 감소된 전력 소모를 보였다. 또한 Change-Sensing Flip-lop(CSFF)과 비교하여 제안하는 DCSFF 는 30% 의 낮은 전력 소모를 보였다.
Remote sensing has been widely used in the exploration of groundwater. In this paper, on the establishment of empirical function between ground water and soil moisture content 6S code is used to reduce uncertainties in the remote sensing of groundwater. Then ground water levels are calculated using 6S corrected and uncorrected ETM+ image along with isochronous meteorological information. Greater correspondence between field examined and satellite monitoring data is obtained from corrected image than from the uncorrected image.
Ocean color products derived from remote sensing satellite data are useful for monitoring the sea water quality such as the concentrations of chlorophyll, sediments and dissolved organic matter. Currently, ocean color products derived from MODIS data can be requested from NASA over the internet. However, due to the bandwidth limitation of most users in this region, and the time delay in data delivery, the products cannot be use for near-real time monitoring of sea water chlorophyll. CRISP operates a MODIS data receiving station for environmental monitoring purposes. MODIS data have been routinely received and processed to level 1B. We have adapted the higher level processing algorithms from the Institutional Algorithms provided by NASA to run in a standalone environment. The implemented algorithms include the MODIS ocean color algorithms. Seasonal chlorophyll concentration composite can be compiled for the region. By comparing the near-real time chlorophyll product with the seasonal composite, anomaly in chlorophyll concentration can be detected.
In the context of ever-faster urbanization, cities are becoming increasingly complex, and data collection to understand such complex relationships is becoming a very important factor. This paper focuses on the lighter weight of the method of collecting urban data, and studied how to use such complementary data collection using crowdsourcing. Especially, the method of converting mobile acceleration sensor information to urban trip information by combining with locational information was experimented. Using the parameters for transportation type classification obtained from the research, information was obtained and verified in Singapore and Zurich. The result of this study is thought to be a good example of how to combine raw data into meaningful behavior information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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