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J-GLOBAL ID：201702269205979420   整理番号：17A1032688

ακμフェージングチャネル上のエネルギーに基づくBayesスペクトルセンシング【Powered by NICT】

Energy-based Bayesian spectrum sensing over α-κ-μ fading channels

著者 (2件)： Gurugopinath Sanjeev (Dept. of Electronics and Communication Engg., PES University, Bengaluru 560085, India) ,  Shobitha S. (Dept. of Telecommunication Engg., PES Institute of Technology, Bengaluru 560085, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： COMSNETS  ページ： 95-100  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,ακμフェージングチャネル上のスペクトルセンシングのためのエネルギー検出の問題を考察し,Bayesフレームワーク。ακμフェージング分布は,特別な場合として,Rayleigh,Rice,Nakagami-m,Weibull,片側Gauss,α-μ,κ-μおよびκ-μ極分布のような一般的なモデルを含んでいる。総合誤差,すなわち,誤警報の確率と信号検出の確率の凸結合の確率のための高速収束無限級数表式を提示した。も誤差の確率を最小化する最適検出しきい値を解析した。数値法によるフェージングパラメータの種々の値に対してこの検出器の性能を検討し,モンテカルロシミュレーションによりこの解析を検証した。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： 検出器 ,  モデル ,  高速度 ,  *信号検出
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  無限級数 ,  誤警報 ,  エネルギー検出 ,  *スペクトル検出 ,  *フェージングチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： フェージングチャネル ,  エネルギー ,  スペクトルセンシング