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J-GLOBAL ID：201702250099025903   整理番号：17A0024237

圧縮センシングに基づくアンダーレイ認知無線網のための埋め込まれた一次ユーザ同定とチャネル推定【Powered by NICT】

Embedded primary users identification and channel estimation for underlay cognitive radio network based on compressive sensing

著者 (3件)： Sahnoun Imen (Higher School of Communication of Tunis, University of Carthage, Tunisia) ,  Kammoun Ines (National School of Engineers of Sfax, University of Sfax, Tunisia) ,  Siala Mohamed (Higher School of Communication of Tunis, University of Carthage, Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： PIMRC  ページ： 1-5  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： スペクトル共有性のために,CRネットワークは必然的に干渉集中環境で動作する。1つの課題は,許容できるしきい値レベル以下の主ネットワークに対する認知伝送により生成されたintereferencesを維持するかである。本論文では,最初に効率的な一次ユーザ同定を提案し,圧縮センシング(CS)を用いた。著者らの焦点は,到着の方向(DOA)からアンテナアレイに衝突するプライマリユーザ源信号の未知数を与えられた受信信号の角度スパース性である。多重スナップショットが与えられると,多重測定ベクトル(MMV)は二次基地局で利用可能であり,正則化M-FOCUSSアルゴリズムを用いた角度領域上の一次チャンネル検出のために考慮した。,自己相関行列特性に基づく経路分離と一次チャネル推定のための新しい方法を開発した。シミュレーションにより,真の育種価と推定一次チャネル間の誤警報と平均最小二乗誤差(MES)の観点から提案アプローチの回復性能,最小固有値(MME)検出器に通常の最大よりも優れていることを示した。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： ベクトル ,  基地局 ,  自己相関 ,  *チャネル推定 ,  固有値 ,  正則化 ,  アレイアンテナ ,  最小平均二乗誤差 ,  誤警報 ,  受信信号 ,  *コグニティブ無線 ,  *圧縮センシング
準シソーラス用語： スナップショット ,  スパース性 ,  スペクトル共用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圧縮センシング ,  認知無線 ,  同定 ,  チャネル推定