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J-GLOBAL ID：201702280451588490   整理番号：17A1836617

物理層ネットワーク符号化を用いたMIMO TWRCのための重畳変調の認識におけるAdaBoost分級機の性能【Powered by NICT】

Performance of AdaBoost classifier in recognition of superposed modulations for MIMO TWRC with physical-layer network coding

著者 (3件)： Ben Chikha Wassim (SERCOM Laboratory, Tunisia Polytechnic School, Carthage University, 2078 La Marsa, Tunisia) ,  Chaoui Slim (SERCOM Laboratory, Tunisia Polytechnic School, Carthage University, 2078 La Marsa, Tunisia) ,  Attia Rabah (SERCOM Laboratory, Tunisia Polytechnic School, Carthage University, 2078 La Marsa, Tunisia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SoftCOM  ページ： 1-5  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： 変調認識アルゴリズムは最近学界や産業界で多くの注目を集めている。軍用分野での応用に加えて,これらのアルゴリズムは,再構成可能なシステムにおける民間利用,コグニティブ無線などを見出した。ほとんどの既存アルゴリズムは単一変調の認識に焦点を当てている。しかし,物理層ネットワーク符号化(PLNC)を持つ多入力多出力二ウェイ中継チャネル(MIMO TWRC)は中継で重畳配置から源変調の対の認識を必要とする。本論文では,PLNCを用いたMIMO TWRCのソース変調の認識のためのアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは二段階に分割した。第一段階は,特徴選択法として遺伝的アルゴリズムを用いた組合せに基づく特徴高次統計を用い,一方,第二段階は,分類器としてAdaBoostを採用している。シミュレーション結果は許容できる信号対雑音値で優れた認識性能を提供するために提案アルゴリズムの能力を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雑音 ,  高次統計量 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *分級機 ,  アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *畳込み ,  特徴選択
準シソーラス用語： 中継チャネル ,  コグニティブ無線 ,  再構成可能システム ,  *AdaBoost ,  *MIMO ,  *ネットワークコーディング ,  *物理層 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 物理層 ,  ネットワーク符号化 ,  MIMO ,  重畳 ,  変調 ,  AdaBoost ,  分級機