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J-GLOBAL ID：201802223326419110   整理番号：18A1346460

クラウド消費ベース協調スペクトルセンシングにおけるユーザ分類【JST・京大機械翻訳】

User Classification in Crowdsourcing-Based Cooperative Spectrum Sensing

著者 (3件)： Zhai Linbo (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan 250100, China) ,  Zhai Linbo (Shandong Provincial Key Laboratory for Distributed Computer Software Novel Technology, Shandong Normal University, Jinan 250014, China) ,  Wang Hua (School of Computer Science and Technology, Shandong University, Jinan 250100, China)
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 9  号： 7  ページ： 110  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,認知無線ネットワークにおける群衆に基づく協調スペクトルセンシングを研究した。スマートフォンやタブレットなどの知的モバイルユーザは無線スペクトルを感知できるので,チャネルセンシングタスクはこれらのモバイルユーザに割り当てられる。これは群衆法と呼ばれる。しかし,それら自身の目的のために,間違ったセンシング報告を意図的に送信するいくつかの悪意のあるモバイルユーザが存在する可能性がある。偽センシング報告は,チャネル状態に関する決定に影響を及ぼす。従って,不正ユーザを識別するためには,モバイルユーザを分類する必要がある。センシング報告によると,モバイルユーザは,単に2つのクラス(正直と悪意)に分割されなければならない。これには2つの理由がある。一方では,異なる位置の正直なユーザは,シャドウイング,マルチパスフェージング,および他の問題がセンシング結果に影響を及ぼす可能性があるので,異なるセンシング結果を持つ可能性がある。一方,ネットワークにおいて異なる作用をする1種類以上の不正ユーザが存在する可能性がある。したがって,モバイルユーザを2つ以上のクラスに分類することが必要である。ユーザクラスの数の事前情報の欠如のために,本論文はNP困難である動的クラスタリング問題としてモバイルユーザ分類の問題をキャストした。本論文は,適応度関数としてクラスタの距離間距離比を用いて,適応性関数を最大化することを目的とした。この最適化問題をキャストするために,本論文では,有界の近い最適解を得るために,ユーザ分類のための分散アルゴリズムを提案し,提案したアルゴリズムの近似比を解析した。シミュレーションは,分散アルゴリズムが他のアルゴリズムより高い性能を達成することを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化問題 ,  ネットワーク ,  近似法 ,  クラスタ ,  タブレット ,  *チャネル ,  分散アルゴリズム ,  スマートフォン
準シソーラス用語： 事前知識 ,  モバイルユーザ ,  最適解 ,  シャドーイング ,  コグニティブ無線 ,  *協調スペクトルセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分類 ,  クラウド消費 ,  センシング ,  分散

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (16件)：

• Cisco. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2014, Tech.; Cisco: San José, CA, USA, 2014.
• Akhtar, F.; Rehmani, M.H.; Reisslein, M. White space: Definitional perspectives and their role in exploiting spectrum opportunities. Telecommun. Policy 2016, 40, 319-331.
• Saleem, Y.; Rehmani, M.H. Primary radio user activity models for cognitive radio networks: A survey. J. Netw. Comput. Appl. 2014, 43, 1-16.
• Yucek, T.; Arslan, H. A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications. IEEE Commun. Surv. Tutor. 2009, 11, 116-130.
• Fragkiadakis, A.; Tragos, E.; Askoxylakis, I. A survey on security threats and detection techniques in cognitive radio networks. IEEE Commun. Surv. Tutor. 2012, 14, 1-18.

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウド ,  消費 ,  協調スペクトルセンシング ,  分類