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J-GLOBAL ID：201702246384191618   整理番号：17A1780277

ランダム一次信号到着下でのスペクトルセンシングのための正規化重み付きエネルギー検出【Powered by NICT】

Normalized weighted energy detection for spectrum sensing under random primary signal arrival

著者 (3件)： Huang Pei-Hsin (Department of Electrical and Computer Engineering, Institute of Communications Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan) ,  Chang Ling-Hua (Department of Electrical and Computer Engineering, Institute of Communications Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan) ,  Wu Jwo-Yuh (Department of Electrical and Computer Engineering, Institute of Communications Engineering, National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISWCS  ページ： 13-18  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： コグニティブ無線(CR)は,将来のInternetof Things(IoT)系における高スペクトル利用効率需要達成に向けた技術として同定されている。,典型的に達成することは困難である完全なネットワーク同期不均一系である,CRベースIoTネットワークに適した新しいスペクトルセンシング方式の開発は,むしろ重要である。エネルギー検出器(ED)の低複雑性特徴に触発されて,本論文では,不完全な透過配位に起因する一次ユーザ(PU)信号のランダム到着に対応する正規化重みつきEDを提案した。提案の手法は,まず,重み係数による各受信サンプルを増加させると,原信号エネルギーに関して総重みづけエネルギーを正常化する:これは良好なPUの存在を識別することができ,特にPUはセンシング期間における非常に遅い到着した。重みづけ配列は許容誤警報確率制約を受ける検出確率を最小化することにより設計した。本設計では,Gauss近似法は,検出確率の近似式を導出するために使用され,最急降下アルゴリズムを用いて解を見出すことである。計算機シミュレーションでこの解析を検証し,提案した方式の性能優位性を確認した。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： 周波数利用効率 ,  アルゴリズム ,  重みづけ ,  Gauss近似 ,  *正規化 ,  ネットワーク ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 検出確率 ,  誤警報確率 ,  低複雑性 ,  エネルギー検出器 ,  モノのインターネット ,  コグニティブ無線 ,  *エネルギー検出 ,  *スペクトル検出 , 【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)： スペクトルセンシング ,  正規化 ,  エネルギー検出