文献

J-GLOBAL ID：201802282751469618   整理番号：18A0520380

圧縮センシングに基づくエネルギー検出の性能【Powered by NICT】

Performance of compressive sensing based energy detection

著者 (2件)： Lagunas Eva (Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg, Luxembourg) ,  Rugini Luca (Department of Engineering, University of Perugia Perugia, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIMRC  ページ： 1-5  発行年： 2017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： 本論文では,圧縮センシング(CS)ベースのエネルギー検出器(ED)の性能を評価するために閉形式表現研究した。ED検定統計量の確率密度関数を近似するための従来の方法は,中心極限定理をとGauss決定変数を考慮した。が,この手法は試料の数が十分に大きい場合に限って良好な近似を提供した。これは通常ではないCSフレームワークの場合,目的は,サンプルサイズを低く保つことである。さらに,減少した測定数ので作動するコグニティブ無線応用における一般的なスペクトルセンシングのための実際的関心事である,センシングのための使用済みいつが検出されアイドルチャネル上のデータ伝送に使用できないので,検出時間は十分に短くしなければならない。本論文では,一次元GaussQ関数の代数的変換に基づく低複雑度近似を利用した。より正確には,本論文は,圧縮比と信号対雑音比(SNR)の関数としてCSベースED性能の正確な評価のための新しい閉形式表現を提供した。シミュレーション結果は,既存の研究と比較して提案した方程式の精度を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *近似法 ,  確率密度関数 ,  中心極限定理 ,  SN比 ,  圧縮比 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： データ伝送 ,  スペクトル検出 ,  コグニティブ無線 ,  決定変数 ,  検定統計量 ,  閉形式 ,  エネルギー検出器 ,  *エネルギー検出 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： 圧縮センシング ,  エネルギー検出