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J-GLOBAL ID：201602289473066238   整理番号：16A0807140

スペクトル認識のためのWelch FFTセグメントサイズの選択法に関する研究【Powered by NICT】

A study on Welch FFT segment size selection method for spectrum awareness

著者 (5件)： Iwata Hiroki (Tokyo University of Agriculture and Technology, 24-16 Naka-cho, Koganei-shi, 184-8588 Japan) ,  Umebayashi Kenta (Tokyo University of Agriculture and Technology, 24-16 Naka-cho, Koganei-shi, 184-8588 Japan) ,  Tiiro Samuli (Tokyo University of Agriculture and Technology, 24-16 Naka-cho, Koganei-shi, 184-8588 Japan) ,  Suzuki Yasuo (Tokyo University of Agriculture and Technology, 24-16 Naka-cho, Koganei-shi, 184-8588 Japan) ,  Lehtomaki Janne J (Centre for Wireless Communications, University of Oulu, P. O. BOX 4500 FIN-90014, Finland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WCNCW  ページ： 252-257  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： スマートスペクトルアクセス(SSA)との関連におけるスペクトル認識のためのWelch FFTセグメントサイズ選択法,デューティサイクル(DC)のような,一次ユーザ(PU)のスペクトル利用情報は二次ユーザ(SU)による利用を調べた。Welch FFTに基づくエネルギー検出器(ED)はブロードバンド環境におけるPUの信号の存在を効率的に検出でき,DCは検出結果に基づいて推定することができる。Welch FFTセグメントサイズの検出性能と周波数分解能間のトレードオフが存在する。最適セグメントサイズが信号対雑音比(SNR)に依存し,そのために実験的セグメントサイズ設定は困難である。本論文では,二つの実際的なセグメントサイズ選択法:それは網羅的探索を採用しているので第一の方法は,正確なスペクトル依存性を達成することができ,相対的に大きな計算量を必要とするが,を示すであろうと,限られた探索を使用するため,第二のものは低い計算量で合理的なスペクトル認識性能を達成することができる。数値評価は限定された探索を用いた方法は,全数探索法に匹敵するスペクトル認識性能を達成できる大幅に低い計算量を必要とすることを示した。Copyright 2016 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： 計算量 ,  利用者 ,  *スペクトル ,  SN比 ,  広帯域 ,  スペクトル依存性 ,  検出能
準シソーラス用語： 周波数分解能 ,  エネルギー検出器 ,  デューティサイクル ,  *選択法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スペクトル ,  FFT ,  セグメント ,  サイズ ,  選択法 ,  研究