抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スペクトルデータベースをスペクトル測定とモニタリング,将来のコグニティブ無線ネットワークにおける正確で実時間スペクトルセンシングのための基礎を敷設するにおいてますます重要な役割を果たしている。チャネル伝搬モデルの同定に成功することは,スペクトルデータベースを構築するために非常に重要である実世界環境におけるスペクトル利用の正確な描像を与えることを目的とした。本論文では,投票ベースオンライン逐次エクストリーム学習機械(VOS ELM)とスパーククラウドコンピューティングプラットフォームの背後にある原理に基づいて,新しい並列VOS ELM(PVOS ELM)アルゴリズムは,実際の伝搬環境における実時間チャネルモデル同定のための提案と実施される。電力測定,尖度および歪度などは,受信した信号から抽出された特徴として使用されるであろう。さらに,新しいデータ並列およびタスク並列処理方式をスパーククラウドコンピューティングプラットフォームに対する提案したアルゴリズムの計算効率を改善するために提案する。実世界データ試料を用いた広範なシミュレーションと実験を行う予定である。実験結果は,提案した放電に基づくPVOS ELMアルゴリズムはチャネル同定と非常に高い計算効率の大幅な精度性能改善を持っていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】