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J-GLOBAL ID：201702272175289247   整理番号：17A0113551

広帯域疎スペクトルのための低複雑度検出アルゴリズム【Powered by NICT】

A Low Complexity Sensing Algorithm for Wideband Sparse Spectra

著者 (4件)： Ren Shiyu (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Zeng Zhimin (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Guo Caili (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Sun Xuekang (Beijing Laboratory of Advanced Information Networks, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 21  号： 1  ページ： 92-95  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0941A  ISSN： 1089-7798  CODEN： ICLEF6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 圧縮センシングに基づく広帯域スペクトルセンシング手法が高信号取得コストへの圧力を軽減の利点のため多くの注目を得た。これらの方法の大部分は信号やパワースペクトル,高い計算複雑度を必要とする,を回収する必要がある。スペクトルの回復(NoR),占有サブバンドの位置は最大内積法により同定されると新しい広帯域検出ないアルゴリズムを提案し,計算量を著しく低減する。既存のスペクトル回復アルゴリズムと比較して,NoRアルゴリズムはより低い計算の複雑さの数桁優れたセンシング性能を維持する。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： *アルゴリズム ,  計算量 ,  *広帯域 ,  *スペクトル ,  内積 ,  パワースペクトル
準シソーラス用語： サブバンド ,  スペクトル検出 ,  圧縮センシング ,  *検出アルゴリズム ,  *複雑度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 広帯域 ,  スペクトル ,  複雑度 ,  検出アルゴリズム