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J-GLOBAL ID:201902223421794863   整理番号:19A0514237

近最適で実用的なジャミング耐性エネルギー効率の良いコグニティブ無線通信【JST・京大機械翻訳】

Near-Optimal and Practical Jamming-Resistant Energy-Efficient Cognitive Radio Communications
著者 (5件):
資料名:
巻: 12  号: 11  ページ: 2807-2822  発行年: 2017年 
JST資料番号: W1570A  ISSN: 1556-6013  CODEN: ITIFA6  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:
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本論文では,エネルギー効率(EE)認知無線通信のためのジャミング耐性スペクトル集約とアクセス(SAA)の問題を研究した。著者らは,ジャマが時間にわたって任意に変化する戦略ですべての利用可能なチャネルを攻撃するかもしれない様々なジャミング挙動を考慮して,ある時間スロットでチャネルの部分集合を攻撃するか,または,異なる知能,すなわち,obviousまたは適応可能な敵などを持っている。チャネルとジャマに関する事前知識なしで,最適EE目標に達するために,効率的で実用的なジャミング耐性SAAアルゴリズムを設計することは非常に挑戦的である。本論文では,様々なジャミング挙動の最適検出を容易にするために,マルチアーム化された帯域ベースのオンライン学習フレームワークにおける高度マルチンゲール集中不等式を利用した。最初に,実際に分散スペクトルプール上でスケーラブルなSAAを容易にするために,不連続直交周波数分割多重化のための新しいEEモデルを定義した。次に,妨害耐性動的チャネルアクセス問題を,レジスタ最小化問題として定式化した。一方,送信電力を割り当てるために,帯域フィードバック手順によるオンライン確率勾配降下を採用した。提案したアルゴリズムは環境特徴を自律的に検出し,各攻撃シナリオにおいて準最適解を見出すことができる。著者らのアルゴリズムは,いくつかの実用的なジャミングシナリオの下で,低い複雑さと複数のユーザで実行される。広範な数値研究は,いくつかの実用的ジャミングシナリオの下で,著者らのアルゴリズムが固定学習期間にわたって45.3%のEE改善を有し,既存のアプローチと比較して学習期間に関して82.5%の改善を有することを示した。Copyright 2019 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】
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分類 (1件):
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無線通信一般 
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