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J-GLOBAL ID：201802212914729595   整理番号：18A0079376

適応動径基底関数を用いたスペクトル地図作成:実験的検証【Powered by NICT】

Spectrum cartography using adaptive radial basis functions: Experimental validation

著者 (5件)： Idsoe Henning (Intelligent Signal Processing and Wireless Networks (WISENET) Lab., Department of Information and Communication Technology, University of Agder, 4879, Grimstad, Norway) ,  Hamid Mohamed (Intelligent Signal Processing and Wireless Networks (WISENET) Lab., Department of Information and Communication Technology, University of Agder, 4879, Grimstad, Norway) ,  Jordbru Thomas (Intelligent Signal Processing and Wireless Networks (WISENET) Lab., Department of Information and Communication Technology, University of Agder, 4879, Grimstad, Norway) ,  Cenkeramaddi Linga Reddy (Intelligent Signal Processing and Wireless Networks (WISENET) Lab., Department of Information and Communication Technology, University of Agder, 4879, Grimstad, Norway) ,  Beferull-Lozano Baltasar (Intelligent Signal Processing and Wireless Networks (WISENET) Lab., Department of Information and Communication Technology, University of Agder, 4879, Grimstad, Norway)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPAWC  ページ： 1-4  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,筆者らは適応型Gauss動径基底関数(RBF)を用いたスペクトル地図作成のために開発したアルゴリズムの機能性を実験的に検証した。RBF(動径基底関数)は,機械学習コンテキストにおいて代表的なセントロイド位置を中心とした戦略である。送信機もそれらの位置のパワースペクトル密度(PSD)もに関する事前知識を仮定しない。代わりに,各位置における受信信号電力は,異なるRBFの線形結合として推定した。RBF,それらのGauss減衰パラメータと位置の重みは最小二乗損失関数と二次正則器を用いて期待値最大化を用いて最適化した。適応RBFに基づくスペクトル地図作成の性能は,汎用ソフトウェア無線周辺,カスタマイズされたノードとLabViewフレームワークを用いた測定により示した。得られた結果は,正規化平均二乗誤差(NMSE)で測定した許容可能な性能を有するスペクトルマップを構築するための適応RBF(動径基底関数)の能力を検証した。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： *動径基底関数 ,  電力 ,  *スペクトル ,  最適化 ,  *地図作成 ,  カスタム化 ,  送信機 ,  アルゴリズム ,  正規化 ,  損失関数 ,  機械学習 ,  最小二乗法
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  EMアルゴリズム ,  事前知識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  動径基底関数 ,  スペクトル ,  地図作成 ,  実験 ,  検証