文献

J-GLOBAL ID：201702243233736648   整理番号：17A1728513

グラフ理論を用いたコグニティブ無線システムのための分散スペクトルセンシング【Powered by NICT】

Distributed spectrum sensing for cognitive radio systems using graph theory

著者 (3件)： Hlophe M. C. (Dept. of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Pretoria, Pretoria, South Africa) ,  Maharaj B. T. (Dept. of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Pretoria, Pretoria, South Africa) ,  Hamouda S. (Mediatron Lab., Sup’Com, University of Carthage, Tunis, Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AFRICON  ページ： 267-272  発行年： 2017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： 本論文では,個々のSUが幾何学的分布に従って増強盲目的複合エネルギー検出(EBCED)法を用いたスペクトルセンシングを行う,M一次ユーザ(PU)の存在下での二次ユーザ(SUs)の有限源のための分散スペクトルセンシング技術を提案した。ランダム場を用いた統計的学習およびネットワークモデリングを用いた信号検出を容易にするために,著者らは,グラフ理論を適用した。SU協調を通じてより良好なネットワークトポロジーのための近傍の定義を可能にし,Poisson次数分布を持つ均一なアタッチメントを用いた非平衡グラフモデルを形成した。著者らの結果は,分散シナリオにおける従来のエネルギー検出に比べて誤検出(P_MD)の確率を21.92%としてEBCEDは,他の方法よりも優れていることを示した。,ランダム場における距離再利用を促進する一様な付着を用い非平衡グラフは現実世界ネットワークをモデル化することができることを示した。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： 非平衡状態 ,  *グラフ理論 ,  モデリング ,  信号検出 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 誤検出 ,  グラフモデル ,  次数分布 ,  ネットワークトポロジー ,  ネットワークモデリング ,  確率学習 ,  確率場 ,  エネルギー検出 ,  *スペクトル検出 ,  *コグニティブ無線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： グラフ理論 ,  コグニティブ無線 ,  スペクトルセンシング