文献

J-GLOBAL ID：201702260836268977   整理番号：17A0621383

エネルギーハーベスティング型認知センサネットワークにおけるスペクトルセンシングとエネルギーハーベスティングの共同リソース割り当て

Joint Resource Allocation of Spectrum Sensing and Energy Harvesting in an Energy-Harvesting-Based Cognitive Sensor Network

著者 (5件)： LIU Xin (Dalian Univ. Technol., Dalian, CHN) ,  LU Weidang (Zhejiang Univ. Technol., Hangzhou, CHN) ,  YE Liang (Harbin Inst. of Technol., Harbin, CHN) ,  LI Feng (Zhejiang Univ. Technol., Hangzhou, CHN) ,  ZOU Deyue (Dalian Univ. Technol., Dalian, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 3  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年03月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知センサ(CS)は,スペクトルセンシングによってPUが検出されなかった場合に,プライマリユーザ(PU)にライセンスされているのと同じスペクトルでデータをコントロールセンタに送信することができる。しかし,CSのバッテリエネルギーは,小型であり,苛酷な環境での展開と長期間の作業のために限られている。本論文では,PUを感知して無線周波エネルギーを収集してデータ伝送を提供するエネルギーハーベスティング型CSを説明した。CSの伝送性能を向上させるために,単一のエネルギーハーベスティング型CSおよびエネルギーハーベスティング型認知センサネットワーク(CSN)におけるスペクトルセンシングとエネルギーハーベスティングの共同リソース割り当てを提案した。それぞれ,提案したフレーム構造に基づいて,センシング時間,ハーベスティング時間,センシングノードとハーベスティングノードの数を共同して最適化することにより,CSの伝送速度を最大化する共同最適化問題のクラスとしてリソース割り当てを定式化した。半探索法と交互方向最適化を用いて,結合最適化問題をいくつかの凸サブ最適化問題に変換することにより,準最適解を達成した。シミュレーション結果は,提案したエネルギーハーベスティング型CSおよびCSNモデルの優位性を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *エネルギー変換 ,  *センサネットワーク ,  検出 ,  *資源割付 ,  利用者 ,  信号伝送 ,  最適化問題
準シソーラス用語： *エネルギーハーベスティング ,  スペクトルセンシング ,  データ伝送 ,  プライマリユーザ ,  *リソース割当 ,  *認知センサネットワーク

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ通信  (ND11040A)

タイトルに関連する用語 (6件)： エネルギーハーベスティング ,  認知 ,  センサネットワーク ,  スペクトルセンシング ,  共同 ,  リソース割り当て