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J-GLOBAL ID：201702213325952263   整理番号：17A0369035

医学応用のためのコグニティブ無線ネットワークにおける最大接続性に基づくチャネル割当アルゴリズム【Powered by NICT】

Maximum connectivity-based channel allocation algorithm in cognitive wireless networks for medical applications

著者 (4件)： Jiang Dingde (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Wang Yuanting (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Han Yang (School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Lv Haibin (Qingdao Huanhai Marine Engineering Prospecting Institute, Qingdao 266033, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 220  ページ： 41-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチメディアとパターン認識に基づく医療技術の出現により,病気の診断,リハビリテーション,健康モニタリングなど,個々のためのスマート病院,スマート臨床,スマート医療における知能医療応用は広範な注目を集めている。しかし,これらの応用を支援する通信インフラは大きな挑戦に直面している。本論文では,これらの医療応用のためのコグニティブ無線ネットワークにおけるチャネル割当問題を研究した。チャネル割当は,コグニティブ無線ネットワークのための重要である。各認知ユーザに適切なチャネルを如何に帰属するかはかなり挑戦的である。本論文では,ネットワークノードの協力を結合することによってこの問題を研究した。協調チャネル割当モデルを構築するのに最適な目的として最大ネットワーク連結性を示した。我々のアプローチは,チャネル遊休状態と認知ユーザの伝送半径を考慮した。ボトルネックノードに空きチャネルを最初に割当て,可能な限り全ての他の認知ユーザに適したチャネルを割り当てた。このような方法で,全方向および方向アンテナによる最大ネットワーク連結性を持つ三チャネル割当戦略を提案した。も認知無線ネットワークにおけるすべての認知ユーザのためのチャネル割当を行うために対応するアルゴリズムを提案した。シミュレーション結果は,筆者らのアプローチが有望であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 指向性アンテナ ,  *チャネル ,  マルチメディア ,  *連結性 ,  無線伝送 ,  病院 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： マルチホップ ,  *コグニティブ無線 ,  全方向 ,  ネットワークノード ,  通信インフラストラクチャー ,  医療技術 ,  *チャネル割当 ,  *コグニティブ無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  知能医学への応用 ,  チャネル割当 ,  指向性アンテナ ,  マルチホップ無線通信

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 医学応用 ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  接続性 ,  チャネル割当 ,  アルゴリズム