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J-GLOBAL ID：201602218894360553   整理番号：16A0215994

スペクトル測定のための単純な一次ユーザ信号領域推定

Simple Primary User Signal Area Estimation for Spectrum Measurement

著者 (8件)： UMEBAYASHI Kenta (Graduate School of Engineering, Tokyo Univ. of Agriculture and Technol.) ,  MORIWAKI Kazuki (Graduate School of Engineering, Tokyo Univ. of Agriculture and Technol.) ,  MIZUCHI Riki (Graduate School of Engineering, Tokyo Univ. of Agriculture and Technol.) ,  IWATA Hiroki (Graduate School of Engineering, Tokyo Univ. of Agriculture and Technol.) ,  TIIRO Samuli (Graduate School of Engineering, Tokyo Univ. of Agriculture and Technol.) ,  J. LEHTOMAEKI Janne (Centre for Wireless Communications, Univ. of Oulu) ,  LOPEZ-BENITEZ Miguel (Dep. of Electrical Engineering and Electronics, Univ. of Liverpool) ,  SUZUKI Yasuo (Graduate School of Engineering, Tokyo Univ. of Agriculture and Technol.)
資料名： IEICE Transactions on Communications (Web)  (IEICE Transactions on Communications (Web))
巻： E99.B  号： 2  ページ： 523-532 (J-STAGE)  発行年： 2016年 
JST資料番号： U0467A  ISSN： 1745-1345  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ,本論文は,動的スペクトルアクセスに対する広帯域長持続時間スペクトル測定のための信号領域(SA)推定方法を検討する。SAは,一次ユーザ信号により占有される領域(時間/周波数領域における)を表示する。従来のSA推定にFourier変換(FT)とエネルギー検出器(ED)だけを利用する方法は,計算量は低いが推定性能はあまり高くない。この課題に対し,本論文は,後処理を適用してFT利用EDの性能を改善する。この提案した単純SA(S-SA)推定方法は,近傍タイル間のスペクトル状態の相関と,SAは典型的には長方形形状を有するという事実を活用し,通常の輪郭トレースSA(CT-SA)法と比べ,高精度と比較的低い計算量によりSAを測定する。数値結果は,S-SA推定法がより良い検出性能を達成できることを示す。このSA推定と処理は,測定情報の記憶/伝送に必要なビット数をFT利用EDに比べ削減できる。従って検出性能の改善に加え,この方法はデータ圧縮も行う。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *回線接続 ,  広帯域 ,  継続時間 ,  信号推定 ,  通信信号 ,  *無線伝送 ,  Fourier変換 ,  検出器 ,  計算量 ,  後処理 ,  相関 ,  周波数領域 ,  データ圧縮 ,  *通信測定 ,  *スペクトル測定 ,  *コグニティブ無線 ,  時間領域
準シソーラス用語： *動的スペクトルアクセス ,  RF信号 ,  エネルギー検出器

分類 (1件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

引用文献 (29件)：

• [1] I.F. Akyildiz, W.-Y. Lee, M.C. Vuran, and S. Mohanty, “A survey on spectrum management in cognitive radio networks,” IEEE Commun. Mag., vol.46, no.4, pp.40-48, April 2008.
• [2] J. Mitola and G.Q. Maguire, “Cognitive radio: Making software radios more personal,” IEEE Pers. Commun., vol.6, no.4, pp.13-18, Aug. 1999.
• [3] Q. Zhao and B.M. Sadler, “A survey of dynamic spectrum access,” IEEE Signal Process. Mag., vol.24, no.3, pp.79-89, May 2007.
• [4] I.F. Akyildiz, W.-Y. Lee, M.C. Vuran, and S. Mohanty, “NeXt generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: A survey,” Computer Networks, vol.50, no.13, pp.2127-2159, Sept. 2006.
• [5] T. Yucek and H. Arslan, “A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol.11, no.1, pp.116-130, 2009.

タイトルに関連する用語 (2件)： スペクトル測定 ,  推定