본 논문에서는 통계적 패킷 음성/데이터 다중화기의 성능을 연구하였다. 성능해석은 음성과 데이터가 서로 분리된 한정된 queue를 사용하고, 전송에 있어서 음성이 데이터보다 우선권을 갖는 것을 가정하고, 다중화기의 출력 link를 시간 slot단위로 나누고 음성은 (M+1)-state의 Markov Process로, 데이터는 Poisson process로 modeling 하여 수행하였다. 전송시 음성신호가 데이터 신호보다 우선권을 가지므로 음성의 queueing behavior는 data에 거의 영향을 받지 않는다. 다라서 본 연구에서는 음성의 queueing behavior를 먼저 해석한 다음 data의 queueing behavior를 해석하였다. 패킷 음성 다중화기의 성능 해석은 입력상태와 buffer의 점유를 2차원의 Markov chain을 가지고 formulation하였고, 집적된 음성/data의 다중화기는 data를 추가한 3차원 Markov chain으로 하였다. 이러한 model을 사용하여 Gauss-Seidel방법으로 결과를 얻고 simulation으로 입증하였다. 이들 결과로 부터 음성 가입자의 수, 출력 link용량, 음성의 queue크기, 음성의 overflow확률에서는 서로 trade-off가 있고 data에서도 비슷한 tradeoff가 있음을 알았다. 또한 입력 traffic량과 link의 용량에 따라서 음성과 데이타간의 성능에서 서로 tradeoff가 있고, TASI의 이득이 2이상이고 음성가입자의 수가 적을 경우 데이타의 평균 지연시간은 buffer의 최대길이 보다 길음을 알아내었다.
Cognitive Radio(CR) is the technology that allocates the frequency by using dynamic spectrum access. We proposed a model to calculate the optimal level of the cognitive radiotelegraph, where secondary users opportunistically share the spectrum with primary users through the spectrum sensing. When secondary user with cognitive radio detects the arrival of a primary user in its current channel, the secondary user moves to the idle channel or be placed in the virtual queue. We assume that the primary users have finite buffers and the population of secondary users is finite. Using a two-dimensional Makov model with preemptive priority queueing, we could derive the blocking and waiting probability as well as the optimal level of cognitive radiotelegraph under a various range of parameter circumstances.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1293-1316
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2021
Using directional antennas in wireless Ad hoc networks has many superiorities, including reducing interference, extending transmission range, and increasing space division multiplexing. However, directional transmission introduces two problems: deafness and directional hidden terminals problems. We observe that these problems result in saturation throughput disparity among the competing flows in directional CSMA/CA based Ad hoc networks and bring challenges for modeling the saturation throughput of the flows. In this article, we concentrate on how to model and analyze the saturation throughput disparity of different flows in directional CSMA/CA based Ad hoc networks. We first divide the collisions occurring in the transmission process into directional instantaneous collisions and directional persistent collisions. Then we propose a four-dimensional Markov chain to analyze the transmission state for a specific node. Our model has three different kinds of processes, namely back-off process, transmission process and freezing process. Each process contains a certain amount of continuous time slots which is defined as the basic time unit of the directional CSMA/CA protocols and the time length of each slot is fixed. We characterize the collision probabilities of the node by the one-step transition probability matrix in our Markov chain model. Accordingly, we can finally deduce the saturation throughput for each directional data stream and evaluate saturation throughput disparity for a given network topology. Finally, we verify the accuracy of our model by comparing the deviation of analytical results and simulation results.
In cognitive radio networks, the packet transmissions of the secondary users (SUs) can be interrupted randomly by the primary users (PUs). That is to say, the PU packets have preemptive priority over the SU packets. In order to enhance the quality of service (QoS) for the SUs, we propose a spectrum access strategy with an ${\alpha}$-Retry policy. A buffer is deployed for the SU packets. An interrupted SU packet will return to the buffer with probability ${\alpha}$ for later retrial, or leave the system with probability (1-${\alpha}$). For mathematical analysis, we build a preemptive priority queue and model the spectrum access strategy with an ${\alpha}$-Retry policy as a two-dimensional discrete-time Markov chain (DTMC).We give the transition probability matrix of the Markov chain and obtain the steady-state distribution. Accordingly, we derive the formulas for the blocked rate, the forced dropping rate, the throughput and the average delay of the SU packets. With numerical results, we show the influence of the retrial probability for the strategy proposed in this paper on different performance measures. Finally, based on the trade-off between different performance measures, we construct a cost function and optimize the retrial probabilities with respect to different system parameters by employing an iterative algorithm.
본 논문은 다양한 서비스 클래스가 제공되는 BcN (Broadband convergence Network) 환경에서 상위 우선순위 서비스의 품질을 보장하기 위한 능동 큐 관리 메커니즘 (Active-WRED)을 제안한다. 네트워크 혼잡 상황에서 제안된 메커니즘은 상대적으로 낮은 우선순위를 갖는 서비스의 drop 확률을 증가시키고 이에 따라 상위 우선순위 서비스의 drop 확률을 감소시킴으로써 상위 우선순위 서비스에 대해 패킷 손실로부터 품질을 보장할 수 있다. 제안된 능동 큐 관리 메커니즘의 성능을 분석하기 위해 이산 시간 큐잉 시스템의 통계적 분석 방법을 도입하였다. 두 서비스 클래스 (GS: Guaranteed Service, BS: Best Effort Service)만을 고려하여 제안 방안의 성능 분석을 위해 MMBP-2 (two-state Markov-Modulated Bernoulli arrival Process) 트래픽 소스 모델과 2차 이산시간 Markov 체인을 도입하였다.
Kim, Yi-Kang;Cho, Choong-Ho;Yoon, Seok-Ho;Kim, Seung-Yeon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.186-205
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2019
Intercell interference coordination (ICIC) is considered as a promising technique to increase the spectral efficiency of OFDMA cellular systems. The soft frequency reuse (SFR) and fractional frequency reuse (FFR) are representative and efficient management techniques for ICIC. Herein, to enhance the performance of the SFR scheme, we propose a call admission (CAC) scheme. In this CAC scheme, called Spectrum handoff-SFR(S-SFR), the spectrum handoff technique is applied to the user equipment (UE) located near the cell center. We derive the traffic analysis model to describe the S-SFR. In addition, a two-dimensional (2-D) Markov chain and an outage analysis are used in our analytical model. From the traffic analysis, the significant performance measures are the outage probability, call blocking probability, system throughput and resource utilization. Based on those, the outage probability and system throughput are obtained using resource utilization as an interference pattern. The analytical results are verified with computer simulation results. Finally, we compare our proposed scheme with other ICI schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.726-747
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2013
In order to support a large number of mobile stations (MSs) with statistical multiplexing in cellular networks, a random access scheme is widely used for uplink (UL) bandwidth request (BR). In the design of a random access based BR scheme, there are two important requirements: short connection delay and diverse Quality of Services (QoSs) support. Such requirements are crucial for IMT-Advanced systems like IEEE 802.16m to provide various types of fourth generation (4G) data services. IEEE 802.16m provides advanced UL BR schemes for non-real time polling service (nrtPS) and best-effort (BE) service to meet the requirements of short connection time and multiple QoS level support. In order to provide short connection time and multiple QoS support, three-step and differentiated BR procedures are adopted. In this paper, a novel modelling of IEEE 802.16m contention based BR scheme is proposed that uses a 2-dimensional discrete time Markov chain. Both the short access delay three-step BR procedures and normal five-step BR procedure are considered in the model. Our proposed model also incorporates the IEEE 802.16m differentiated BR procedure. With the proposed model, we extensively evaluate the performance of IEEE 802.16m BR for two different service classes by changing QoS parameters, such as backoff window size and BR timer. Computer simulations are performed to corroborate the accuracy of the proposed model for various operation scenarios. With the proposed model, accurate QoS parameter values can be derived for the IEEE 802.16m contention-based BR scheme.
The main purpose of this study is to fit catch-per-unit-effort (CPUE) data about Korea chub mackerel (Scomber japonicus) stock with a state-space production (SSP) model, and to provide stock assessment results. We chose a surplus production model for the chub mackerel data, namely annual yield and CPUE. Then we employed a state-space layer for a production model to consider two sources of variability arising from unmodelled factors (process error) and noise in the data (observation error). We implemented the model via script software ADMB-RE because it reduces the computational cost of high-dimensional integration and provides Markov Chain Monte Carlo sampling, which is required for Bayesian approaches. To stabilize the numerical optimization, we considered prior distributions for model parameters. Applying the SSP model to data collected from commercial fisheries from 1999 to 2017, we estimated model parameters and management references, as well as uncertainties for the estimates. We also applied various production models and showed parameter estimates and goodness of fit statistics to compare the model performance. This study presents two significant findings. First, we concluded that the stock has been overexploited in terms of harvest rate from 1999 to 2017. Second, we suggest a SSP model for the smallest goodness of fit statistics among several production models, especially for fitting CPUE data with fluctuations.
The technology of emotion recognition is a crucial factor in day of ubiquitous that it provides various intelligent services for human. This paper intends to make the system which recognizes the human emotions based on 2-dimensional model with two bio signals, GSR and HRV. Since it is too difficult to make model the human's bio system analytically, as a statistical method, Hidden Markov Model(HMM) is used, which uses the transition probability among various states and measurable observation variance. As a result of experiments for each emotion, we can get average recognition rates of 64% for first HMM results and 55% for second HMM results
Reliability analysis is of great importance in the advanced product design, which is to evaluate reliability due to the associated uncertainties. There are three types of uncertainties: the first is the aleatory uncertainty which is related with inherent physical randomness that is completely described by a suitable probability model. The second is the epistemic uncertainty, which results from the lack of knowledge due to the insufficient data. These two uncertainties are encountered in the input variables such as dimensional tolerances, material properties and loading conditions. The third is the metamodel uncertainty which arises from the approximation of the response function. In this study, an integrated method for the reliability analysis is proposed that can address all these uncertainties in a single Bayesian framework. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is employed to facilitate the simulation of the posterior distribution. Mathematical and engineering examples are used to demonstrate the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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