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J-GLOBAL ID：201702266305206792   整理番号：17A1255323

周波数領域エネルギー検出に基づくスペクトルセンシングのための異なるウェーブレットセグメンテーション法の解析【Powered by NICT】

Analysis of different wavelet segmentation methods for frequency-domain energy detection based spectrum sensing

著者 (5件)： Angrisani L. (DIETI University of Naples, “Federico II”, via Claudio 21, 80125 Naples, Italy) ,  Capriglione D. (DIIN, University of Salerno, via Giovanni Paolo II 132, 84084 Fisciano (SA), Italy) ,  Cerro G. (DIEI University of Cassino and Southern Lazio, via G. Di Biasio 43, 03043 Cassino (FR), Italy) ,  Ferrigno L. (DIEI University of Cassino and Southern Lazio, via G. Di Biasio 43, 03043 Cassino (FR), Italy) ,  Miele G. (DIEI University of Cassino and Southern Lazio, via G. Di Biasio 43, 03043 Cassino (FR), Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： I2MTC  ページ： 1-6  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： 通常コグニティブ無線のためのエネルギー検出に基づくスペクトルセンシング技術は,予備操作として,各サブバンドよりもむしろ全スパンにわたる試験統計法を適用するために,小さいサブバンドにおけるスペクトルセグメンテーションは,出力の感度と選択性改善をもたらす必要がある。一様分割は最も容易な方法であるにもかかわらず,この問題はセンシング目的を達成するための最適サブバンド幅に存在する。本論文では,ウェーブレット変換に基づく三つの異なる手法を周波数領域エネルギー検出方式の予備段階として提案した。ウェーブレットに基づくセグメンテーションを用いたにおける利点である(i)スペクトルはその不規則性に照らしたセグメント,(ii)セグメンテーションは均一でなく,シナリオに適応,(iii)サブバンドの数は通常均一である場合よりも少なく,(iv)は,通常の最適化手法よりも少ない自由度と数学的ツールを採用し,(v)を,完全自動化することができた。得られた結果により確認されたように,検討した方法は,異なるレベルの精度を保証し,それらの全ては,分析性能指数に対してよい結果を提供する。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： *スペクトル ,  ウェーブレット変換 ,  *周波数領域 ,  性能指数 ,  *波束 ,  最適化手法 ,  スパン ,  *セグメンテーション ,  自由度 ,  統計的方法
準シソーラス用語： 不規則性 ,  サブバンド ,  コグニティブ無線 ,  *スペクトル検出 ,  *エネルギー検出 , 【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 (6件)： 周波数領域 ,  エネルギー検出 ,  スペクトルセンシング ,  ウェーブレット ,  セグメンテーション ,  解析