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J-GLOBAL ID：201602236753156658   整理番号：16A1014764

スペクトルピークの特徴を利用した狭帯域スペクトル感知法を【JST・京大機械翻訳】

Spectrum Sensing Method of Narrow-Bands Based on Peak Feature of Spectrums

著者 (4件)： Shen Lianteng (Institute of Information Engineering, PLA Information Engineering University) ,  Gong Kexian (Institute of Information Engineering, PLA Information Engineering University) ,  Pan Yiwei (Institute of Information Engineering, PLA Information Engineering University) ,  Fan Lei (Institute of Information Engineering, PLA Information Engineering University)
資料名： Xi’an Jiaotong Daxue Xuebao  (Xi'an Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 6  ページ： 68-74  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0363A  ISSN： 0253-987X  CODEN： HCTPDW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 全ブラインド条件下で狭スペクトル帯域低信号対雑音比のときに感知性能が理想的でないの問題に対して,1つのスペクトルピークが局所密度のスペクトルに基づくと(MTSE-MLD)を感知する方法を提案した。この方法では受信信号に対してマルチテーパスペクトル(MTSE)パワースペクトルを推定し,その最大値を抽出したピークの配列組成を採用して,クラスタリングの思想では,検出統計量としてスペクトルピークの局所密度の最大値(MLD)を利用した参考理論から導出し,そして,そのII型極値分布に従うを検証し,シミュレーションした。そのために,所定の誤警報確率での検出しきい値を,信号のブラインド検出を達成するを得た。実験結果は示した。MTSE-MLD方法の如何なる先験的情報,雑音分散に対して敏感ではない,付加的白色ガウス雑音チャネルとマルチパスフェージングチャネルにおける通信信号の検出への適用;データ量が同じ条件の下で,固有値のエネルギー法と,性能比は1DB向上した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Gauss雑音 ,  固有値 ,  スペクトルバンド ,  チャネル ,  パワースペクトル ,  SN比 ,  通信信号 ,  クラスタ化 ,  *狭帯域 ,  雑音 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： ブラインド検出 ,  誤警報確率 ,  受信信号 ,  *スペクトル検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： spectrum sensing ,  clustering ,  extreme value distribution ,  multitaper spectral estimation

分類 (1件)： レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： スペクトル ,  狭帯域 ,  スペクトル感知