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J-GLOBAL ID：201902279761102121   整理番号：19A2696311

UAVベースのコグニティブ無線システムのエネルギー効率最適化【JST・京大機械翻訳】

Energy-Efficiency Optimization of UAV-Based Cognitive Radio System

著者 (6件)： Pan Yu (Graduate College, Air Force Engineering University, Xi’an, China) ,  Da Xinyu (Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi’an, China) ,  Hu Hang (Information and Navigation College, Air Force Engineering University, Xi’an, China) ,  Zhu Zhengyu (School of Information Engineering, Zhengzhou University, Zhengzhou, China) ,  Xu Ruiyang (Graduate College, Air Force Engineering University, Xi’an, China) ,  Ni Lei (Graduate College, Air Force Engineering University, Xi’an, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 155381-155391  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： データ伝送とセンシング設備を装備した無人航空機(UAV)は,その小型化と移動性のために,異なる応用においてより人気を獲得している。本論文では,UAVが二次ユーザ(SU)として使用されるUAVベースのオーバレイ認知無線(CR)ネットワークを研究した。本論文では,UAVの性能を改善するための効率的なエネルギー管理ソリューションを提案した。SUsが一次ネットワークの免許スペクトルを適切に利用するとき,スペクトルセンシングはデータを伝送するか否かを決定するために必要であるため,センシング時間と二次送信電力を共同で最適化する必要がある。この非凸最適化問題を多重制約に従って定式化し,システムの性能に及ぼすセンシング時間と送信電力の影響を調べた。この問題は取り組むことが困難であり,次に,交互最適化と二分法の技術を適用するアルゴリズムを提案した。さらに,提案したアルゴリズムを粒子群最適化(PSO)アルゴリズムと比較し,その性能を検証した。数値結果は,著者らの提案したアルゴリズムがPSOアルゴリズムより優れていて,UAVベースのCRシステムのエネルギー効率を著しく強化することを示した。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： 多重化 ,  ネットワーク ,  小型化 ,  定式化 ,  無人機 ,  スペクトル ,  *エネルギー効率 ,  ライセンス ,  *最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  送信電力 ,  スペクトル検出 ,  データ伝送 ,  *コグニティブ無線 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： UAV ,  コグニティブ無線 ,  エネルギー ,  効率最適化