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J-GLOBAL ID：201702267170280396   整理番号：17A0212872

移動コグニティブ無線ネットワークのための評判ベース協調スペクトルセンシングアルゴリズム【Powered by NICT】

Reputation-based cooperative spectrum sensing algorithm for mobile cognitive radio networks

著者 (5件)： Wang Xinyu (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Jia Min (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Guo Qing (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Gu Xuemai (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China) ,  Zhang Guangyu (Research Center of Satellite, Harbin Institute of Technology, Harbin 150080, China)
資料名： China Communications  (China Communications)
巻： 14  号： 1  ページ： 124-134  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2359A  ISSN： 1673-5447  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コグニティブ無線ネットワーク(CRN)における悪意のあるユーザの同定正確に優れた検出性能のための保証である。しかし,既存アルゴリズムは二次ユーザの移動性を考慮できない。移動CRN(コグニティブ無線ネットワーク)における直接適用すれば,従来アルゴリズムは過度に非常に悪いまたは良い位置で信頼性のある利用者を罰する,検出性能の明らかな減少に導く。この問題を克服するために,いくつかのセルに関心の全面積を分割ネットワークの位置多様性を考慮する。各ユーザの評判スコアは各検出スロット後に更新され,それが悪意のあるかどうか同定するための使用されている。そうであれば,それは除去される。次に著者らのアルゴリズムは,大きな信号対雑音比(SNR),良好なチャネル状態を含む細胞におけるユーザを割り当てるより大きな重み係数を持つ,SNRの事前情報を必要としない。提案アルゴリズムの妥当性に関する詳細な解析を提示した。シミュレーション結果は60移動二次ユーザのいるCRN,そのうち18は悪意のある,誤警報確率は0.1であるならば,提案解は0.97,dBとscore3.57dB検出確率の改善を持つことを示し,従来の信頼値ベースアルゴリズムと移動CRNのための信頼できる協調スペクトルセンシングと比較した。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： SN比 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  信頼性 ,  チャネル ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 検出確率 ,  誤警報確率 ,  事前知識 ,  重み係数 ,  スコア ,  移動性 ,  検出能 ,  *協調スペクトルセンシング ,  *コグニティブ無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  評判 ,  協調スペクトルセンシング ,  アルゴリズム