Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Quality of service (QoS) by utility evolved packet core (EPC) in LTE network
EN
LTE which stands for Long Term Evolution is one of wireless broadband technology which provides an increased on both network capacity and speed to user. As LTE network grows, LTE mobile data services becomes demanding mode of communication. From audio call to video conference, video conference to online bank transaction, user lives conveniently with LTE. The speed of LTE network is up to 300 Mbps with the coverage of 100 km. However, LTE network could not be standalone on this chain for so long as it might occur generalization of services where the quality cannot be guarantee. Here Quality of Service (QoS) play it roles in managing and design wireless services that suit every single user necessity. QoS refers to the ability of a network to accomplish maximum bandwidth and handle with another element within network performance. Not to mention, minor support that made this possible is by studying on how EPC could make a different in improving the QoS in LTE network. Evolved Packet Core (EPC) is designed to support smooth transfer for voice and data to a base station. Hence, investigation in benefit of EPC toward QoS in LTE is carry out and simulation result obtained will be evaluated throughout this paper.
PL
LTE, co oznacza Long Term Evolution, to jedna z bezprzewodowych technologii szerokopasmowych, która zapewnia użytkownikowi zwiększoną przepustowość i szybkość sieci. Wraz z rozwojem sieci LTE mobilne usługi transmisji danych LTE stają się wymagającym sposobem komunikacji. Od połączenia audio po wideokonferencję, wideokonferencję po transakcję bankową online, użytkownik żyje wygodnie dzięki LTE. Szybkość sieci LTE wynosi do 300 Mb/s przy zasięgu 100 km. Jednak sieć LTE nie mogłaby być samodzielna na tym łańcuchu tak długo, jak mogłoby dojść do uogólnienia usług, w przypadku których nie można zagwarantować jakości. Tutaj Quality of Service (QoS) odgrywa rolę w zarządzaniu i projektowaniu usług bezprzewodowych, które odpowiadają potrzebom każdego użytkownika. QoS odnosi się do zdolności sieci do osiągnięcia maksymalnej przepustowości i obsługi innego elementu w ramach wydajności sieci. Nie wspominając już o niewielkim wsparciu, które to umożliwiło, poprzez zbadanie, w jaki sposób EPC może coś zmienić w poprawie QoS w sieci LTE. Evolved Packet Core (EPC) został zaprojektowany w celu obsługi płynnego przesyłania głosu i danych do stacji bazowej. Dlatego prowadzone są badania na korzyść EPC w kierunku QoS w LTE, a uzyskane wyniki symulacji będą oceniane w niniejszym artykule.
2
Content available remote Multi-core and single-core raspberry Pi microprocessor’s
EN
A multi-core processor is defined as an integrated chip that consists of two or more processors used for system performance enhancement, speed improvement, and multitasking performances. They collaborate to execute instructions faster than the single-core processor. Hence, this paper provides an overview of the evolution of the processor architecture and analysis of the multi-core processor's performance compared to the single-core processor. It highlights the difference in Central Processing Unit speed, memory bandwidth, power consumption, and the thermal effect on the CPU speed during throttling for single-core ARM11 with Broadcom BCM2835 and a quad-core Cortex-A72 with Broadcom BCM2711B0. Experimental results show that Cortex-A72 has a memory bandwidth of 29 times larger than the ARM11. The CPU speed benchmark indicates that Cortex-A72 is significantly faster and responds to the thermal throttling better than the ARM11 processor. However, as Cortex-A72 has more processing power, it has drawn more power than the ARM11 processor.
PL
Procesor wielordzeniowy jest definiowany jako zintegrowany układ składający się z dwóch lub więcej procesorów służących do zwiększania wydajności systemu, zwiększania szybkości i wydajności pracy wielozadaniowej. Współpracują, aby wykonywać instrukcje szybciej niż procesor jednordzeniowy. Dlatego niniejszy artykuł zawiera przegląd ewolucji architektury procesora i analizę wydajności procesora wielordzeniowego w porównaniu z procesorem jednordzeniowym. Pokazuje różnicę w szybkości jednostki centralnej, przepustowości pamięci, zużyciu energii i wpływie temperatury na szybkość procesora podczas ograniczania przepustowości dla jednordzeniowego ARM11 z Broadcom BCM2835 i czterordzeniowego Cortex-A72 z Broadcom BCM2711B0. Wyniki eksperymentów pokazują, że Cortex-A72 ma przepustowość pamięci 29 razy większą niż ARM11. Test porównawczy szybkości procesora wskazuje, że Cortex-A72 jest znacznie szybszy i lepiej reaguje na dławienie termiczne niż procesor ARM11. Ponieważ jednak Cortex-A72 ma większą moc obliczeniową, pobrał więcej energii niż procesor ARM11.
EN
Sunlight and heat are natural sources in our earth where we can use various continually changing techniques, including solar thermal and artificial photosynthesis. Solar energy from renewable sources is a significant source of electricity. The solar trackers' function minimizes the incidence angle between incoming light and the photovoltaic panel. These mechanisms shift their orientation during the day as the sun maximizes energy absorption. Compared to the fixed angle system, solar trackers would increase solar energy. In any solar system, the shifting efficiency increases by continuously adjusting the tracking system at the best angle as the sun goes through the sky. This project presents the development of the solar tracking system using Arduino UNO, allowing the panel to move towards the high intensity of sunlight via four LDRs. The monitoring system is implemented in this tracking system in real-time data of solar energy parameters and factors affecting its deficiencies using Thing Speak platform interfacing with Wemos D1 R2. The result shows the tracking system has efficiencies of 55.38% higher than the single-axis system. The monitoring system is practical for real-time analyzing the solar panel component environmental factor.
PL
Światło słoneczne i ciepło są naturalnymi źródłami na naszej Ziemi, gdzie możemy korzystać z różnych ciągle zmieniających się technik, w tym z energii słonecznej i sztucznej fotosyntezy. Energia słoneczna ze źródeł odnawialnych jest znaczącym źródłem energii elektrycznej. Funkcja solar trackerów minimalizuje kąt padania pomiędzy wpadającym światłem a panelem fotowoltaicznym. Mechanizmy te zmieniają swoją orientację w ciągu dnia, gdy słońce maksymalizuje absorpcję energii. W porównaniu z systemem o stałym kącie, trackery słoneczne zwiększają energię słoneczną. W każdym układzie słonecznym wydajność przesuwania wzrasta dzięki ciągłej regulacji systemu śledzenia pod najlepszym kątem, gdy słońce przechodzi przez niebo. Ten projekt przedstawia rozwój systemu śledzenia słońca przy użyciu Arduino UNO, umożliwiającego panelowi poruszanie się w kierunku wysokiego natężenia światła słonecznego za pośrednictwem czterech LDR. System monitoringu jest zaimplementowany w tym systemie śledzenia w czasie rzeczywistym danych o parametrach energii słonecznej i czynnikach wpływających na jej niedobory za pomocą platformy Thing Speak współpracującej z Wemos D1 R2. Wynik pokazuje, że system śledzenia ma wydajność o 55,38% wyższą niż system jednoosiowy. System monitorowania jest praktyczny do analizy w czasie rzeczywistym czynnika środowiskowego komponentu panelu słonecznego.
EN
The performance of indoor positioning systems is greatly affected by multipath error due to complexity of environment geometry. Other than mitigating the error, the nature of multipath wave propagation can be utilised to reduce the system’s complexity and installation cost. This paper proposes the development of a single transmitter indoor positioning method based on virtual transmitter (VT) concept and TOA measurement. A 3-dimensional indoor space of 13.25m×12.25m×4m is modelled as the area of study. A ray tracing simulation tool is used to obtain the VTs’ position and power delay profile (PDP) of the multipath channel at multiple receiver’s position within the space. From the obtained PDP, three VTs with the highest received power are chosen to perform lateration using the linear least square (LLS) and nonlinear least square (NLLS). Analysis shows NLLS gives a far better estimation accuracy compared to LLS. The low z-plane estimation accuracy contributes to high RMSE of position estimation. The findings can be utilised as a baseline for indoor positioning estimation technique. With additional analysis, this method will be further improved for better accuracy.
PL
Na wydajność wewnętrznych systemów pozycjonowania duży wpływ ma błąd wielościeżkowy ze względu na złożoność geometrii środowiska. Oprócz ograniczania błędów, natura propagacji fali wielościeżkowej może być wykorzystana do zmniejszenia złożoności systemu i kosztów instalacji. W artykule zaproponowano opracowanie metody pozycjonowania pojedynczego nadajnika w pomieszczeniach, opartej na koncepcji wirtualnego nadajnika (VT) i pomiarze TOA. Jako obszar badań modelowana jest trójwymiarowa przestrzeń wewnętrzna o wymiarach 13,25 m × 12,25 m × 4 m. Narzędzie do symulacji śledzenia promieni jest wykorzystywane do uzyskiwania pozycji VT i profilu opóźnienia mocy (PDP) kanału wielościeżkowego w pozycji wielu odbiorników w przestrzeni. Z otrzymanego PDP wybiera się trzy VT o najwyższej odbieranej mocy, aby przeprowadzić późniejszą metodę liniową najmniejszych kwadratów (LLS) i nieliniową metodę najmniejszych kwadratów (NLLS). Analiza pokazuje, że NLLS zapewnia znacznie lepszą dokładność oszacowania w porównaniu z LLS. Niska dokładność estymacji w płaszczyźnie Z przyczynia się do wysokiego RMSE estymacji pozycji. Wyniki można wykorzystać jako punkt odniesienia dla techniki szacowania pozycjonowania w pomieszczeniach. Dzięki dodatkowej analizie metoda ta zostanie udoskonalona w celu uzyskania większej dokładności.
5
Content available remote An evaluation of wireless real-time data of solar tracking system
EN
Sunlight and heat use various continually changing techniques, including solar thermal and artificial photosynthesis. These mechanisms change their orientation throughout the day as the sun maximizes energy absorption. Solar panels are directed towards the sun by the trackers that can increase solar energy compared to the fixed-angle system. Modification efficiency is improved in any solar system when the tracking system is continuously adjusted to the most favorable angle as the sun crosses the sky. The project presents the development of a solar tracking system using Arduino-UNO that allows the panel to move towards high-intensity sunlight via two LDRs. The monitoring system is implemented to record the data of solar energy parameters and factors affecting its deficiencies using ThingSpeak platform. The result shows the tracking system has efficiencies of 54.74% higher than a fixed system. The monitoring system is practical for analyzing the real-time solar panel competent environmental factors.
PL
Światło słoneczne i ciepło wykorzystują różne stale zmieniające się techniki, w tym fotosyntezę termiczną i sztuczną. Mechanizmy te zmieniają swoją orientację w ciągu dnia, gdy słońce maksymalizuje absorpcję energii. Panele słoneczne są kierowane w stronę słońca przez urządzenia śledzące, które mogą zwiększyć energię słoneczną w porównaniu z systemem o stałym kącie. Efektywność modyfikacji poprawia się w każdym układzie słonecznym, gdy system śledzenia jest stale dostosowywany do najkorzystniejszego kąta, gdy słońce przecina niebo. Projekt przedstawia rozwój systemu śledzenia słońca z wykorzystaniem Arduino-UNO, który umożliwia panelowi poruszanie się w kierunku światła słonecznego o dużej intensywności za pośrednictwem dwóch LDR. Zaimplementowano system monitoringu do rejestracji danych parametrów energii słonecznej oraz czynników wpływających na jej niedobory za pomocą platformy ThingSpeak. Wynik pokazuje, że system śledzenia ma wydajność o 54,74% wyższą niż system stały. System monitorowania jest praktyczny do analizy właściwych czynników środowiskowych panelu słonecznego w czasie rzeczywistym.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.