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J-GLOBAL ID：202002248315376899   整理番号：20A1710187

様々な検出基準を持つコグニティブ無線ネットワークにおける周期定常特徴検出を用いたユーザ検出【JST・京大機械翻訳】

User Detection Using Cyclostationary Feature Detection in Cognitive Radio Networks with Various Detection Criteria

著者 (3件)： Kumar Budati Anil (Gokaraju Rangaraju Institute of Engineering and Technology, Hyderabad, India) ,  Hima Bindu V. (Gokaraju Rangaraju Institute of Engineering and Technology, Hyderabad, India) ,  Swetha N. (Gokaraju Rangaraju Institute of Engineering and Technology, Hyderabad, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1166  ページ： 1013-1029  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コグニティブ無線(CR)における非協調検出法を用いてユーザの存在を同定するために,使用したネットワークは,エネルギー検出(ED),Matchedフィルタ検出(MFD),およびCyclocational Fature Detection(CFD)である。信号電力閾値は,利用者がスペクトル中に存在または存在しないかどうかを識別するための臨界パラメータである。文献では,種々の著者は,静的で定義された動的閾値を有するCFDを用いたスペクトルセンシングに関する研究を提案した。本論文では,一般化尤度比試験(GLRT)とNeyman-Pearson(NP)オブザーバ検出基準を用いて推定した動的閾値に対する逆共分散アプローチ法による新しいCFDを提案した。結果は,既存の方法と比較して,検出確率(P_D)が増加して,誤り警報確率(P_fa)と見逃し検出(P_md)が低減することを示した。結果をMatlabソフトウェアを用いてシミュレートして,結果を3つのパラメータの間で解析した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 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 ,  共分散 ,  スペクトル ,  検出法 ,  ソフトウェア ,  臨界パラメータ
準シソーラス用語： 一般化尤度比検定 ,  尤度比 ,  MATLAB ,  誤警報 ,  *コグニティブ無線 ,  検出確率 ,  エネルギー検出 ,  *コグニティブ無線ネットワーク ,  *特徴検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CFD ,  CR ,  スペクトルセンシング ,  GLRT ,  NPオブザーバ

分類 (3件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  周期 ,  特徴検出