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J-GLOBAL ID：201702263196042429   整理番号：17A1270426

SMOアルゴリズムを用いたコグニティブ無線システムにおけるQoSパラメータのシミュレーション【Powered by NICT】

Simulation of QoS parameters in cognitive radio system using SMO algorithm

著者 (2件)： Rana Vibhuti (Electronics and Communication Engineering, Chandigarh Engineering College, Landran, Mohali (India)) ,  Mundra P.S. (Electronics and Communication Engineering, Chandigarh Engineering College, Landran, Mohali (India))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICCT  ページ： 292-297  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)は無線通信分野における電流成長技術であり,より適切に周波数スペクトルを利用する能力を増加させる。コグニティブ無線の主な目的は,環境を感知し,プライマリユーザの空の空間を使用し,互いにintereferenceなしに二次ユーザに分担させることである。本論文では,最適解を提示し,最小すなわちシミュレーテッドアニーリング(SA)と遺伝的アルゴリズム(GA)は,各種最適化法により誘導される他の解を比較して小さい品質サービス(QoS)のパラメータを最適化した。提案したアルゴリズムは,クモザル最適化アルゴリズム(SMO)と呼ばれる。SMOはクモザルの採餌行動上で動作する群知能技術である。SMOである仮と経過に基づく相乗反復プロセス。クモザルは核融合-核分裂社会構造(FHSS)に基づく動物として分類され,小さいサブグループと探索食品に分かれる。提案したアルゴリズムは,最小電力消費,最小ビット誤り率(BER),最大スループット,最小干渉と最大スペクトル効率の観点からQoSパラメータの性能を最適化するために使用されてきた。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムすなわちSMOにより得られるフィット性スコアはコグニティブ無線システムのQoSパラメータの最適化におけるSAとGAアルゴリズムよりも良好であった(小さい)ことを示した。提案したアルゴリズムは既存のアルゴリズムよりも優れた(小さい)。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： シミュレーテッドアニーリング ,  *シミュレーション ,  スループット ,  遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  干渉 ,  最適化 ,  電力消費 ,  周波数利用効率 ,  品質 ,  無線伝送
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  最適アルゴリズム ,  最適解 ,  *コグニティブ無線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： SMO ,  アルゴリズム ,  コグニティブ無線 ,  QOS ,  パラメータ ,  シミュレーション