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J-GLOBAL ID：201802238656830615   整理番号：18A0339620

改良型人工的ミツバチコロニーアルゴリズムを用いたマルチバンド協調スペクトルセンシングの最適化【Powered by NICT】

Optimization of multiband cooperative spectrum sensing with modified artificial bee colony algorithm

著者 (3件)： Li Min (State Key Lab. of ISN, Xidian University, Xi’an, China) ,  Hei Yongqiang (State Key Lab. of ISN, Xidian University, Xi’an, China) ,  Qiu Zhuo (State Key Lab. of ISN, Xidian University, Xi’an, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 57  ページ： 751-759  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,コグニティブ無線ネットワークにおけるmultaiband協調スペクトルセンシング問題を検討し,これは重み係数と決定しきい値の同時最適化による1次ユーザへの干渉の制約の下で全体のスループットを最大にすることに焦点を当てた。この最適化問題の非凸状な特性のために,改良型人工的ミツバチコロニー(MABC)アルゴリズムは,この問題に対処するために提案し,その中でいくつかの改良された機構・突然変異・クロスオーバ因子のような多様性を強化し,探索能力を改善するためにABCを紹介した。PSO,GA,ABCとEA ABCと比較した場合,古典的ベンチマーク関数はMABCの探索能力を評価した。シミュレーション結果を古典的なベンチマーク関数とマルチバンド協調スペクトルセンシングシナリオの両方に適用した場合,他の知的進化アルゴリズムよりもMABCの有望な性能を検証するために提供されている。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： スループット ,  凸形 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  ベンチマーク ,  最適化問題
準シソーラス用語： コグニティブ無線 ,  *スペクトル検出 ,  進化的アルゴリズム ,  同時最適化 ,  重み係数 ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  *協調スペクトルセンシング ,  *マルチバンド , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コグニティブ無線 ,  マルチバンド ,  スペクトルセンシング ,  人工蜂コロニー ,  MABC

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工 ,  マルチバンド ,  協調スペクトルセンシング ,  最適化