무선 센서 네트워크에서는 기본적으로 교환이나 충전이 어려운 베터리로 동작하는 센서 노드들로 구성된다. 따라서 센서 노드들의 에너지 소모를 줄이는 것이 무선 센서 네트워크에서는 중요한 과제이다. 이러한 에너지 효율적인 MAC 프로토콜을 구현하기 위해 기존의 IEEE 802.11 Protocol을 기반으로 휴면 기간의 에너지를 효율적으로 관리하는 Sensor MAC(이하 S-MAC) Protocol이 제안되었다. 본 논문에서는 에너지 효율적 스케줄링 기반의 기존 S-MAC을 기반으로 네트워크 트래픽에 동적으로 동작하기 위한 동적 S-MAC을 제안하였다. 동적 S-MAC 프로토콜은 네트워크 트래픽 상황에 따라 프레임 주기를 변경함으로써 S-MAC의 에너지 효율을 개선하였다. NS2 시뮬레이션을 통해 동적 S-MAC과 기존 S-MAC의 성능을 평가하였다.
In order to control the flow of traffics in ATM networks and optimize the usage of network resources, an efficient control mechanism is necessary to cope with congestion and prevent the degradation of network performance caused by congestion. This paper proposes a new UPC(Usage Parameter Control) mechanism that varies the token generation rate and the buffer threshold of leaky bucket by using a Neural Network controller observing input buffers and token pools, thus achieving the improvement of performance. Simulation results show that the proposed adaptive algorithm uses of network resources efficiently and satisfies QoS for the various kinds of traffics.
In this paper, we propose a AH LSU(Advanced Hybrid QoS Routing Link State Update) Algorithm that improves the performance of Hybrid LSU(Hybrid QoS Link State State Update) Algorithm with statistical information of flow holding time in network. AH LSU algorithm has had both advantages of LSU message control in periodic QoS routing LSU algorithm and QoS routing performance in adaptive LSU algorithm. It has the mechanism that calculate LSU message transmission priority using the flow of statistical request bandwidth and available bandwidth and include MLMR(Meaningless LSU Message Removal) mechanism. MLMR mechanism can remove the meaningless LSU message generating repeatedly in short time. We have evaluated the performance of the MLMR mechanism, the proposed algorithm and the existing algorithms on MCI simulation network. We use the performance metric as the QoS routing blocking rate and the mean update rate per link, it thus appears that we have verified the performance of this algorithm.
For mobile wireless systems with full frequency reuse, co-channel interference near the cell coverage boundaries has a significant impact on the signal reception performance. This paper addresses an approach to efficiently mitigate the effect of downlink co-channel interference when multi-antenna terminals are used in cellular environments, by proposing a signal detection strategy combined with a system-level coordination for dynamic frequency reuse. We demonstrate the utilization of multi-antennas to perform spatial demultiplexing of both the desired signal and interfering signals from adjacent cells results in significant improvement of spectral efficiency compared to the maximal ratio combining (MRC) performance, especially when an appropriate frequency reuse based on the traffic loading condition is coordinated among cells. Both analytic expressions for the capacity and experimental results using the adaptive modulation and coding (AMC) are used to confirm the performance gain. The robustness of the proposed scheme against varying operational conditions such as the channel estimation error and shadowing effects are also verified by simulation results.
In this paper, we present the Q-learning method for adaptive traffic signal control on the basis of multi-agent technology. The structure is composed of sixphase agents and one intersection agent. Wireless communication network provides the possibility of the cooperation of agents. As one kind of reinforcement learning, Q-learning is adopted as the algorithm of the control mechanism, which can acquire optical control strategies from delayed reward; furthermore, we adopt dynamic learning method instead of static method, which is more practical. Simulation result indicates that it is more effective than traditional signal system.
This study was performed to find the most desirable emission reduction for each mobile source pollutant and the optimal control strategy at a given level of expenditures in Pusan City in 2000 by using the interactive s-constraint method developed by Chang-Hyo Lee and Hyung-Wook Kim, which isone of the mathematical programming models. The most desirable emission reduction is 7093 ton/year for particulate (TSP), 4871 ton/year for NOx, 5148 ton/year for HC and 36779 ton/year for CO. The optimal control strategy is as follows; 1. As to passenger car and taxi, limiting VKT (vehicle kilometers travelled) in congested areas will be necessary. In addition to this, improving vehicie inspection Program should be enforced. 2. As to small-gasoline bus, traffic adaptive control system will be necessary. 3. As to small-diesel bus, non-adjustable engine parameters will have to be applied. .4. As to heal bus and heart truck, catalytic trap oxidizer and limiting VKT in congested areas will do necessary. 5. As to motorcycle, 2-cycle motorcycles should be converted to 4-cycle motorcycles.
Ayub, Qaisar;Mohd Zahid, M. Soperi;Abdullah, Abdul Hanan;Rashid, Sulma
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권3호
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pp.649-657
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2013
DTN flooding based routing protocol replicate the message copy to increase the delivery like hood that overloads the network resources. The probabilistic routing protocols reduce replication cost by forwarding the message to a node that holds high predictability value to meet its destination. However, the network traffic converges to high probable nodes and produce congestion that triggers the drop of previously stored messages. In this paper, we have proposed a routing protocol called as Connection frequency Buffer Aware Routing Protocol (CFBARP) that uses an adaptive method to maintain the information about the available buffer space at the receiver before message transmission. Furthermore, a frequency based method has been employed to determine the connection recurrence among nodes. The proposed strategy has performed well in terms of reducing message drop, message relay while increases the delivery probability.
In this paper, adaptive channel borrowing approach fuzzy neural networks for load balancing (ACB-FNN) is presented to maximized the number of served calls and the depending on asymmetries traffic load problem. In a wireless network, the call's arrival rate, the call duration and the communication overhead between the base station and the mobile switch center are vague and uncertain. A new load balancing algorithm with cell involved negotiation is also presented in this paper. The ACB-FNN exhibits better learning abilities, optimization abilities, robustness, and fault-tolerant capability thus yielding better performance compared with other algorithms. It aims to efficiently satisfy their diverse quality-of-service (QoS) requirements. The results show that our algorithm has lower blocking rate, lower dropping rate, less update overhead, and shorter channel acquisition delay than previous methods.
USB(Universal Serial Bus)는 최근 컴퓨터시스템에서 가장 인기 있는 인터페이스 중의 하나인데 이를 보다 확대하여 사용 시 즉, 다수의 디바이스들이 서로 연결되는 댁내망을 구성할 때는 버스대역을 시분할 다중화(TDM, Time Division Multiplexing) 방식으로 사용하는 USB의 특징상 버스대역의 병목현상을 초래하게 되는 데 이러한 상황을 보다 효율적으로 대처할 수 있는 버스 대역 사용방안을 제안한다.
This paper proposed a new approach to adaptive call admission control based on a neural network for multiple service classes with different quality of service (QoS) in the ATM-based Broadband Integrated Services Digital Networks. the proposed method extend Hiramatsu's neural network based "leaky pattern table" method for the single QoS[1, 2, 3] to deal with multiple services with different QoS by constructing multiple pattern tables based on each service's acceptance or rejection at the call set-up requests, and by simultaneously controlling each service's QoS according to the target QoS of the service and the trunk capacity. Computer simulation results on two service classes with different traffic characteristics and different cell loss rates as QoS, highlight good performance and effectiveness of the proposed call admission controller for multiple service classes.e classes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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