MACD-Based Motion Detection Approach in Heterogeneous Networks

Chen, Yung-Mu; Chung, Tein-Yaw; Lai, Ming-Yen; Hsu, Chih-Hung

doi:10.1155/2008/540873

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“…The motion-aware methods use the MN's location and motion information to trigger handoff. There are several location, tracking and motion detection technologies [20,[22][23][24][25][26][27][28][29][30][31], such as GPS, Assisted-GPS (A-GPS), time of arrival (TOA), time difference of arrival (TDOA), angle of arrival (AOA), OTDOA, cellular ID, smart antenna and pattern matching (network fingerprint [32]), have been proposed. However, these motion detection mechanisms require additional hardware and cost.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…The performance of MRSS-based handoff method and DMRSS-based handoff method were compared with various RSS threshold-based handoff algorithms [9,10], the geographic-based handoff algorithm [23] and the MACD-based handoff algorithm [27]. The RSS threshold-based handoff algorithms use two mechanisms, hysteresis (H) and dwell-time (D), to avoid the ping-pong effect.…”

Section: Evaluation Of Mrss-based Handoff Algorithmmentioning

confidence: 99%

“…In the past, several network discovery schemes have been proposed to reduce the handoff delay and the packet loss rate. These network discovery schemes can be classified into received signal strength (RSS) threshold-based methods [7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19] and motion-aware methods [20][21][22][23][24][25][26][27].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Adaptive Momentum-Based Motion Detection Approach and Its Application on Handoff in Wireless Networks

Chung

Chen

Hsu

2009

Sensors

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Positioning and tracking technologies can detect the location and the movement of mobile nodes (MNs), such as cellular phone, vehicular and mobile sensor, to predict potential handoffs. However, most motion detection mechanisms require additional hardware (e.g., GPS and directed antenna), costs (e.g., power consumption and monetary cost) and supply systems (e.g., network fingerprint server). This paper proposes a Momentum of Received Signal Strength (MRSS) based motion detection method and its application on handoff. MRSS uses the exponentially weighted moving average filter with multiple moving average window size to analyze the received radio signal. With MRSS, an MN can predict its motion state and make a handoff trigger at the right time without any assistance from positioning systems. Moreover, a novel motion state dependent MRSS scheme called Dynamic MRSS (DMRSS) algorithm is proposed to adjust the motion detection sensitivity. In our simulation, the MRSS- and DMRSS-based handoff algorithms can reduce the number of unnecessary handoffs up to 44% and save battery power up to 75%.

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Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Section: Evaluation Of Mrss-based Handoff Algorithmmentioning

confidence: 99%

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Adaptive Momentum-Based Motion Detection Approach and Its Application on Handoff in Wireless Networks

Chung

Chen

Hsu

2009

Sensors

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“…Isto significa que a linha composta com um α maior responde com maior velocidade a pequenas variações na série de preços. No entanto, ao se utilizar um α mais próximo de 0 (zero), uma maior ênfase será dada ao último valor obtido da média, tornando a média mais estável em relação a perturbações oriundas da série de preços [7].…”

Section: -Macdunclassified

“…Também faz parte do indicador MACD uma linha formada pela média móvel exponencial do próprio valor do MACD, chamada linha do Sinalizador. Essa linha permite a visualização do melhor momento de compra ou venda [7] [8].…”

Section: Introductionunclassified

Análise de Lucros em Investimentos a partir do MACD com o Emprego de Algoritmos Genéticos e Lógica Fuzzy

Marques¹,

Gomes²,

Almeida³

2009

L&NLM

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-A new methodology for the parameterization of the technical analysis of the financial market indicator coinedMoving Average Convergence-Divergence (MACD) is presented in this paper. The architecture of the MACD involves the use of exponential moving averages that in turn use different time windows, tracking securities prices trends and signalising the right moment to purchase and sale shares. By using genetic algorithms, it was possible to establish an optimal value for the time window which could yield higher profits, when compared to the time window used in literature. The use of fuzzy logic indicates the best moment for purchasing and sale of shares, raising the security of each transaction, thus resulting in the increase of the success rate. The methodology proposed was validated by taking into account the Petrobras shares (PETR4) in the period between February 2005 and August 2008, achieving a profit higher than that in the usual parameterisation.Keywords -Genetic Algorithm, Fuzzy Logic, Financial Time Series. Resumo -Uma nova metodologia de parametrização do indicador de análise técnica do mercado financeiro chamadoMoving Average Convergence-Divergence (MACD) é apresentada neste artigo. A composição do MACD envolve o uso de médias móveis exponenciais que, por sua vez, utilizam janelas temporais diferentes, acompanhando a tendência dos preços dos valores mobiliários e indicando o melhor momento de compra e venda. Com o uso da técnica de algoritmos genéticos foi possível a escolha de janelas temporais que gerassem melhores lucros, quando comparados às janelas temporais utilizadas em diversas literaturas. A utilização de lógica fuzzy possibilitou a classificação das ordens de compra elevando a segurança de cada operação, traduzida no aumento da taxa de acerto. Para o trabalho aqui proposto entende-se com taxa de acerto a percentagem de operações de compra e venda que geraram rentabilidade positiva. A metodologia proposta foi validada utilizando as ações da Petrobras PETR4 no período entre novembro de 2006 e agosto de 2008, alcançando um lucro superior a parametrização usual.Palavras-chave -Algoritmo Genético, Lógica Fuzzy, Séries Temporais Financeiras. IntroduçãoA predição de dados em séries temporais é de extrema relevância para diversas áreas do conhecimento científico e vem sendo estudada desde o início do século XX quando alguns modelos matemáticos foram empregados. Até 1920, a predição de dados em séries temporais era basicamente realizada através da extrapolação dos dados por meio de um ajuste global no domínio do tempo. Entretanto, somente a partir de 1926 é que iniciou-se o que poderíamos chamar de moderna predição de séries, quando a técnica auto-regressiva foi publicada por Yule [1].Na área financeira, a análise de séries temporais tem grande importância no estudo dos fenômenos sócio-econômicos [2] nos quais não se é possível determinar a dinâmica de evolução dos processos envolvidos em sua composição.Muitos estudos têm sido desenvolvidos nesta área. Chen e colaboradores propuseram um mode...

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