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J-GLOBAL ID：201802230049499793   整理番号：18A1678307

コグニティブ無線ネットワークにおけるクリギング補間による正確な無線環境マップの構築【JST・京大機械翻訳】

Constructing accurate Radio Environment Maps with Kriging Interpolation in Cognitive Radio Networks

著者 (6件)： Mao Danlei (college of Communication Engineering Army Engineering, University of PLA, Nanjing, 210007, China) ,  Shao Wei (college of Communication Engineering Army Engineering, University of PLA, Nanjing, 210007, China) ,  Qian Zuping (college of Communication Engineering Army Engineering, University of PLA, Nanjing, 210007, China) ,  Xue Hong (college of Communication Engineering Army Engineering, University of PLA, Nanjing, 210007, China) ,  Lu Xin (Nanjing Electronic Equipment Institute, Nanjing, 210007, China) ,  Wu Hongsheng (Nanjing Electronic Equipment Institute, Nanjing, 210007, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CSQRWC  ページ： 1-3  発行年： 2018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： 情報産業と関連する無線通信サービスの開発の増加は,スペクトル管理問題を解決するためにより挑戦的にしている。無線環境マップ(REM)は,スペクトル不足とスペクトルアクセス問題を解決するための強力なツールであり,文脈意識資源配分をより効率的にする。著者らは,認知無線ネットワークにおけるクリギング補間と呼ばれる地球統計ツールを用いてREMの精度を最適化することができた。本論文では,提案したREM構築法は,残留最大尤度ベースの無線伝搬パラメータ推定をクリギングベースの送電電力予測と組み合わせた。さらに,構築したREMsの性能を,3つの方法における二乗平均二乗誤差(RMSE)の測定値と比較した。経路損失ベースの方法,経路損失モデルの適合のないクリギングに基づく方法,および提案した方法である。モンテカルロシミュレーションにより,この結果は,経路損失ベースの方法が最も不満足な性能を提供し,内挿精度を提案方法で2dB改善することができることを示した。それは,著者らの方式が時間と空間の両方で無線スペクトル利用の共有条件を効果的に決定できることを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 無線伝送 ,  資源割付 ,  *クリギング ,  *内挿法 ,  *ネットワーク ,  スペクトル ,  最適化 ,  最尤法 ,  パラメータ推定 ,  予測
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  経路損失 ,  平均二乗誤差 ,  *ワイヤレス ,  *コグニティブ無線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  クリギング ,  補間 ,  無線環境 ,  マップ ,  構築