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J-GLOBAL ID：201902232557630479   整理番号：19A0703026

スペクトルセンシングに基づく一次活動統計量の推定のためのサンプルサイズについて【JST・京大機械翻訳】

On the Sample Size for the Estimation of Primary Activity Statistics Based on Spectrum Sensing

著者 (5件)： Al-Tahmeesschi Ahmed (Department of Electrical Engineering and Electronics, University of Liverpool, Liverpool, U.K.) ,  Lopez-Benitez Miguel (Department of Electrical Engineering and Electronics, University of Liverpool, Liverpool, U.K.) ,  Patel Dhaval K. (School of Engineering and Applied Science, Ahmedabad University, Ahmedabad, India) ,  Lehtomaki Janne (Centre for Wireless Communications, University of Oulu, Oulu, Finland) ,  Umebayashi Kenta (Graduate School of Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology, Koganei, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking  (IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking)
巻： 5  号： 1  ページ： 59-72  発行年： 2019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： 動的スペクトルアクセス(DSA)/認知無線(CR)システムは,一次チャネルの活動統計の知識から利益を得ることができ,それは,操作環境にそれらのスペクトル利用を知的に適応させるために,この情報を使用することができる。特に関連する統計量は,オン/オフ期間,チャネルデューティサイクル,および支配分布の最小,平均および分散である。しかし,ほとんどのSAD/CRシステムは,限られた資源(電力消費,メモリ容量,計算能力)を有し,多くのオン/オフ期間観測が必要である(すなわち,観測サンプルサイズと呼ぶ)。本論文では,そのようなサンプルサイズを観測された一次活動統計の精度と結びつける閉形式表現を提案した。特定の推定精度を得るために,観測された/オフ期間の必要な数について包括的な理論解析を行った。得られた解析結果の精度を検証し,シミュレーションと実験結果の両方で確認し,完全な一致を示した。本論文において導き出した解析結果は,スペクトル認識機能がスペクトル検出に依存するDSA/CRシステムの設計と次元化において使用することができた。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】

シソーラス用語： *統計量 ,  チャネル ,  電力消費 ,  記憶容量 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 認知機能 ,  理論解析 ,  推定精度 ,  閉形式 ,  デューティサイクル ,  コグニティブ無線 ,  ダイナミックスペクトルアクセス ,  *スペクトル検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： スペクトルセンシング ,  活動 ,  統計量 ,  推定 ,  サンプルサイズ