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J-GLOBAL ID:201602292162279271   整理番号:16A0603754

を可能にしたコグニティブ無線のための歴史的スペクトルセンシングデータマイニングVehicularアドホックネットワーク【Powered by NICT】

Historical Spectrum Sensing Data Mining for Cognitive Radio Enabled Vehicular Ad-Hoc Networks
著者 (6件):
資料名:
巻: 13  号:ページ: 59-70  発行年: 2016年 
JST資料番号: W1410A  ISSN: 1545-5971  CODEN: ITDSCM  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:
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車両アドホックネットワーク(VANET)では,通信の信頼性は,運転安全性と関連している。しかし,研究は,VANETにおける安全性メッセージ伝送を,幾つかの緊急連絡ケースの下で密集したかもしれないことを示す。よりスペクトル資源が送電の渋滞を解決するための有効な方法である。ここでは,コグニティブ無線(CR)VANET(CR-VANET)を可能にしたを導入し,CRデバイスは,VANET通信の可能なアイドルスペクトルを検出し,タイムリーな放送安全メッセージに支援することができる。車両の高速移動度とチャネルの動的変化の利用可能性に鑑みて,アベイラビリティの最大確率,緊急通信のサービス品質(QoS)要求の品質を満たし,ライセンスを受けたユーザーと葛藤を効果的に避けることができる,チャネルを見つけ出すために提案した新しい予測アルゴリズム。特に,歴史的スペクトルセンシングデータの間の時空間的相関はチャンネルのアベイラビリティ確率の事前知識を形成するために利用されている,ベイズ推論は,チャンネルアベイラビリティの事後確率を導いた。他のスペクトル検出法と比較して,提案したアルゴリズムは,誤警報確率0.2で8%以上検出性能改善を持ち,ライセンスを受けたユーザーとアクセス競合を避ける劇的にできる。さらに,提案したアルゴリズムは常に従来のVANET放送と比較して大きなパケット受信確率(PRP)と低い伝送遅延を持っている。,提案したアルゴリズムは安全メッセージ伝送の信頼性を改善し,運転の安全性を高めることができる。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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無線通信一般  ,  マイクロ波・ミリ波通信 
タイトルに関連する用語 (3件):
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