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J-GLOBAL ID：201802210394858371   整理番号：18A0585838

スペクトル利用の効率的時間領域決定論的確率論的モデル【Powered by NICT】

Efficient Time Domain Deterministic-Stochastic Model of Spectrum Usage

著者 (3件)： Umebayashi Kenta (Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo, Japan) ,  Kobayashi Masanao (EE and Vehicle Control Department, Isuzu Motors Limited, Kanagawa, Japan) ,  Lopez-Benitez Miguel (Department of Electrical Engineering and Electronics, University of Liverpool, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Wireless Communications  (IEEE Transactions on Wireless Communications)
巻： 17  号： 3  ページ： 1518-1527  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1329A  ISSN： 1536-1276  CODEN： ITWCAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 動的スペクトルアクセスとの関連で共有する効率的なスペクトルを達成するために,認可されたユーザ[一次ユーザ(PU)]による理解スペクトル使用,二次ユーザ(SU)にとって重要である。デューティサイクル(DC)はスペクトル利用の決定論的側面と確率論的側面を表現するために使用されてきた。特に,デューティサイクル(M DC)の平均のための決定論的モデルは,以前の研究で提案されている。MDCの決定論的側面は,社会的行動と利用者の一般的な習慣によって影響され,それは細胞系において確認することができた。一方,短い時間中に観察されたDC(O DC)はランダム性を持ち,確率モデルがより適している,例えばODCの分布。本論文では,著者らは,決定論的あるいは確率論的アスペクトのみを考察した, 確率論的結合(DS)モデル,での決定論的側面と確率論的側面の両方を表す従来手法を拡張した。ODCの分布については,ベータ分布を確率モデルとして使用されてきたが,ベータ分布の混合物を採用した。ベータ分布よりも高い数のパラメータを持つので混合ベータ分布はより高い精度を達成することができるが,スペクトル利用測定におけるデータ蓄積のためのより大きな容量を必要とする。この問題のために,精度を維持しながらこの方法はパラメータの数を減らすことができるので,DSモデルにおける回帰分析を採用した。IEEE802.11ベースの無線ローカルエリアネットワークと長期的進化上り回線における消耗スペクトル測定に基づいたDSモデルの妥当性を示した。Copyright 2018 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： データ蓄積 ,  回帰分析 ,  *確率論 ,  *確率モデル ,  *スペクトル ,  無線LAN ,  アップリンク ,  β分布 ,  社会的行動 ,  決定論的モデル ,  *決定論 ,  *時間領域 ,  *数学モデル
準シソーラス用語： ランダム性 ,  デューティサイクル ,  ダイナミックスペクトルアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G) ,  通信理論一般  (ND02010V)

タイトルに関連する用語 (3件)： スペクトル ,  時間領域 ,  確率論的モデル