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J-GLOBAL ID：201802258210179660   整理番号：18A2036540

分散コグニティブ無線ネットワークにおけるスペクトル再構成のための生物学にヒントを得た採餌法の使用【JST・京大機械翻訳】

Using Biologically-Inspired Foraging Approach for Spectrum Reconfiguration in Distributed Cognitive Radio Network

著者 (4件)： Oki Olukayode A. (Department of Computer Science, University of Zululand, Richards Bay, South Africa) ,  Mudali Pragsen (Department of Computer Science, University of Zululand, Richards Bay, South Africa) ,  Adigun Matthew (Department of Computer Science, University of Zululand, Richards Bay, South Africa) ,  Olwal Thomas O. (Department of Electrical Engineering/F’SATI, Tshwane University of Technology, Pretoria, South Africa)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： 5GWF  ページ： 488-492  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： 動的スペクトル管理技術を導入して,現在の無線周波数帯域の非効率性課題に取り組んだ。認知無線(CR)技術は,動的スペクトル管理領域における最も有望な技術と見なされている。スペクトル管理の主要な側面の一つはCRユーザの意思決定能力である。分散CRネットワークにおける動作周波数とチャネル帯域幅の両方の動的再構成は,スペクトル意思決定におけるそれらの重要性にもかかわらず十分な注意を受けていない。本論文では,分散認知無線ネットワークにおける周波数とチャネル帯域幅問題の動的再構成を扱うための生物学的に触発された最適採餌モデルを提示した。生物学的に触発された採餌モデルの主な利点の一つは,その解析的な単純性と最適解である。平均チャネルスイッチング時間,成功した伝送確率,ネットワークスループット,およびエネルギー効率を測定した。MATLABシミュレーション結果は,提案した最適な採餌モデルが通信オーバーヘッドを減らし,通信性能をバランスさせ,エネルギー効率を改善することができることを示している。それは,最適なスペクトル利用を達成するのを助ける。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： *再構成 ,  *ネットワーク ,  *スペクトル ,  周波数 ,  エネルギー効率 ,  チャネル ,  帯域幅 ,  意思決定 ,  周波数帯 ,  スループット
準シソーラス用語： 最適解 ,  動的再構成 ,  *コグニティブ無線 ,  *ワイヤレス ,  *採餌 , 【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 ,  スペクトル ,  再構成 ,  生物学 ,  ヒント ,  採餌