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J-GLOBAL ID:201702289329751231   整理番号:17A1274071

スペクトル相関と神経回路網を用いた広帯域無線のためのジャマー検出アルゴリズム【Powered by NICT】

Jammer detection algorithm for wide-band radios using spectral correlation and neural networks
著者 (5件):
資料名:
巻: 2017  号: IWCMC 2017  ページ: 246-251  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)
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コグニティブ無線(CR)は,認可されたバンドの使用を改善するために将来の無線スペクトル割当のための有望な技術である。しかし,認知無線技術が直面しているセキュリティ挑戦はまだホットな研究トピック。一般的な課題の一つは,無線周波数ジャミング攻撃である,敵対者が進められているジャミング戦略を工夫し,展開するためにコグニティブ無線のオンザフライ再構成可能性ポテンシャルと学習機構を利用することができた。ジャミング攻撃は有意に無線通信システムの性能に影響を与えると電力消費の再送と増加の点で顕著なオーバヘッドをもたらす可能性がある。これに関連して,広帯域(WB)コグニティブ無線のための巡回スペクトル解析と人工神経回路網(ANN)を用いて提案した新しい妨害検出アルゴリズム。提案されたアプローチは,種々の狭帯域(NB)信号により占有されたWBスペクトル,正当なまたはジャミング信号のいずれかを仮定している。二次統計量,すなわち,スペクトル相関関数(SCF)とANNは正当なまたはジャミング信号として各NB信号を分類するために用いた。アルゴリズム性能をシミュレーションの助けを借りて示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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無線通信一般 

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