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J-GLOBAL ID：201402216334539657   整理番号：14A0523155

集中化/非集中化認知無線ネットワークの最適化

Optimization for Centralized and Decentralized Cognitive Radio Networks

著者 (5件)： HASEGAWA Mikio (Tokyo Univ. Sci., Tokyo, JPN) ,  HIRAI Hiroshi (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN) ,  NAGANO Kiyohito (Future Univ. Hakodate, Hakodate, JPN) ,  HARADA Hiroshi (National Inst. Information and Communications Technol., Yokosuka, JPN) ,  AIHARA Kazuyuki (Univ. Tokyo, Tokyo, JPN)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 102  号： 4  ページ： 574-584  発行年： 2014年04月 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  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： 移動通信への需要を充足するためには無線ネットワークの容量を増やす必要があるが,移動通信に適した周波数帯域の殆どは既存無線サービスに割当済みである。それ故,無線資源利用の最適化が重要な課題となる。異種認知無線ネットワークの最適化(無線資源の意思決定)アルゴリズムを定義した。サービス品質を向上させるための負荷均衡問題を紹介し,2つの最適化アルゴリズムを提案した。集中化サーバによって管理されるネットワークに関して,最小費用流問題としてモデリングすることにより厳格なアルゴリズムを実現した。サーバによって管理されないネットワークについては,Hopfield-Tankニューラルネットワークに基づく分散アルゴリズムを適用した。提案アルゴリズムを実験用無線ネットワーク,認知無線クラウドシステムに実装し,分散アルゴリズムがIEEE1900.4アーキテクチャに基づくプロトコル設計を用いて正しく機能することを示した。

シソーラス用語： *無線伝送 ,  *ニューラルネットワーク ,  *最小費用流問題 ,  *最適化 ,  資源管理 ,  移動通信 ,  意思決定 ,  負荷分散 ,  クライアントサーバシステム ,  分散アルゴリズム ,  プロトコル ,  認知モデル
準シソーラス用語： 認知無線 ,  Hopfieldニューラルネットワーク ,  負荷均衡

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 集中化 ,  非集中化 ,  認知無線 ,  最適化