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J-GLOBAL ID：201802247789732318   整理番号：18A1145698

エラーからの学習:WiFiネットワークにおける交差技術干渉の検出【JST・京大機械翻訳】

Learning From Errors: Detecting Cross-Technology Interference in WiFi Networks

著者 (5件)： Croce Daniele (DEIM, Universita` di Palermo, Palermo, Italy) ,  Garlisi Domenico (DEIM, Universita` di Palermo, Palermo, Italy) ,  Giuliano Fabrizio (DEIM, Universita` di Palermo, Palermo, Italy) ,  Inzerillo Nicola (DEIM, Universita` di Palermo, Palermo, Italy) ,  Tinnirello Ilenia (DEIM, Universita` di Palermo, Palermo, Italy)
資料名： IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking  (IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking)
巻： 4  号： 2  ページ： 347-356  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2454A  ISSN： 2332-7731  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： 本論文では,受信機誤差の統計を監視することにより,商品WiFiデバイスを用いて技術間干渉を認識できることを示した。実際に,WiFi標準フレームに対して,誤り確率は,不均一符号化で保護された異なるフレーム場(PHY,MACヘッダ,ペイロード)におけるフレーム受信時に変化し,復調器が外因性干渉信号を受信しようとする時間の間,任意の点でランダムに現れる可能性がある。そこで,受信機誤差(悪いPLCP,悪いFCS,無効なヘッダなど)のシーケンスを監視することにより,オフザシェルWiFiカード上の交差技術干渉を検出し,同定し,人工ニューラルネットワークと隠れMarkov連鎖に基づく干渉源を認識する2つの方法を提案した。結果は非常に印象的で,ZigBee,マイクロ波,LTE(無免許スペクトル)干渉の認識において95%以上の平均精度に達した。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： スペクトル ,  ニューラルネットワーク ,  符号化 ,  受信機 ,  Markov連鎖 ,  復調器 ,  ペイロード ,  *ネットワーク ,  マイクロ波 ,  *学習 ,  *干渉
準シソーラス用語： ZigBee規格 ,  誤り確率 ,  *WiFi , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： エラー ,  学習 ,  WiFi ,  交差 ,  干渉