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J-GLOBAL ID：201902271232879211   整理番号：19A0526114

コグニティブ無線ネットワークにおけるマルチレート二次ユーザのための公平で効率的な重み付き総和率最大化【JST・京大機械翻訳】

Fair and efficient weighted sum rate maximization for multi-rate secondary users in cognitive radio network

著者 (3件)： Chowdhury Sakil Ahmed (Dept. of Electrical Engineering, University of Mississippi University, MS, USA) ,  Benslimane Abderrahim (CERI/LIA Laboratory - BP 1228, University of Avignon, 84911 AVIGNON CEDEX 9, France) ,  Akhter Farzana (Dept. of Electrical Engineering, Brac University, Dhaka, Bangladesh)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-6  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： 免許のない利用者の間の少ないスペクトル資源の分布は,認知無線ネットワーク(CRN)研究コミュニティのための魅力的な研究領域であった。公平性を強調する資源分配技術は,それらのデータ速度にかかわらず,すべての二次ユーザ(SU)に対する資源の配分を確実にし,CRNに対する効率損失を引き起こす可能性がある。一方,スループットに基づく資源割当アプローチは,高いデータ速度だけでSUsを考慮し,結果として,低いデータ速度を持つSUは,それらが資源からスタートするので,負の経験に直面する。本研究の目的は,CRNの公平性と効率のバランスをとることである。非線形凸関数である目的関数を定式化し,SUsに対する最大加重和率を達成し,一方,公平性を保証した。著者らは,最適化問題を解決し,CRNの公平性とスループットの間のバランスを得るために,重み因子を定義するために,一次二重入力点法を用いた。最後に,一次ユーザ(PUs)にQoSを保証しながら,SUの加重和率を最大化するオンライン反復アルゴリズムを提示した。数値結果は,著者らの方法が,他の従来の公平性方式と比較して,SUsに対する適切な公平性を確保しながら,より高いスループットを達成することを示した。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】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  スループット ,  公平性 ,  目的関数 ,  スペクトル ,  資源割付 ,  最適化問題 ,  コミュニティ ,  定式化
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  オンライン ,  加重 ,  データレート ,  *コグニティブ無線 ,  *マルチレート , 【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 (4件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  マルチレート ,  総和 ,  最大化