文献

J-GLOBAL ID：201702238253431589   整理番号：17A0329896

ジャミング下での通信認知衛星のためのスペクトル学習とアクセス【Powered by NICT】

Spectrum learning and access for cognitive satellite communications under jamming

著者 (2件)： Shi Yi (Intelligent Automation, Inc., Rockville, MD, USA) ,  Sagduyu Yalin E. (Intelligent Automation, Inc., Rockville, MD, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE CNS  ページ： 472-479  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知ジャマーの存在下で操作する一次ユーザ(PU)と二次ユーザ(SU)の衛星通信(SATCOM)システムのためのロバストな動的スペクトルアクセス(DSA)意思決定フレームワークを提案した。異なるレベルの不確実性が衛星通信遅延とジャミング効果の下でのチャネルアベイラビリティを考慮した。スペクトル不確実性はスペクトル占有率のMarkovモデルと衛星通信遅延下での将来のチャネル状態の予測のためのパラメータ推定に関する定量化した。これら不確実性モデルに基づいて,最適スペクトルセンシング手法は,利用可能なチャネルを同定した。オフラインとオンライン両方のアルゴリズムは,DSAに使用されている。オフラインアルゴリズムは最初にスペクトル動力学を学習し,DSAが,オンライン学習はこの過程を繰り返しながら,高速スペクトル動力学への適応を適用した。結果は,スペクトル不確実性を考慮しない場合に比べDSAの性能利得を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *スペクトル ,  利得 ,  パラメータ推定 ,  意思決定 ,  *学習 ,  衛星通信 ,  不確実性 ,  *通信
準シソーラス用語： オンライン ,  オフライン ,  Markovモデル ,  通信遅れ ,  ダイナミックスペクトルアクセス ,  *ジャミング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： ジャミング ,  認知 ,  衛星 ,  スペクトル ,  学習 ,  アクセス