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J-GLOBAL ID：202002275577688411   整理番号：20A2142223

ハイブリッドD2DおよびUAVネットワークのための3Dスペクトル共有【JST・京大機械翻訳】

3D Spectrum Sharing for Hybrid D2D and UAV Networks

著者 (5件)： Shang Bodong (Bradley Department of ECE, Wireless@VT, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA) ,  Liu Lingjia (Bradley Department of ECE, Wireless@VT, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA) ,  Rao Raghunandan M. (Bradley Department of ECE, Wireless@VT, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA) ,  Marojevic Vuk (Department of ECE, Mississippi State University, Starkville, MS, USA) ,  Reed Jeffrey H. (Bradley Department of ECE, Wireless@VT, Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 68  号： 9  ページ： 5375-5389  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  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： 本論文では,デバイスツーデバイス(D2D)と無人航空機(UAV)通信の間の三次元(3D)スペクトル共有を研究した。UAVsは,地上ユーザのD2D通信により占有される認可されたチャネルを日和見的にアクセスする空間スペクトルセンシングを行う。考察された3Dスペクトル共有ネットワークの目的は,D2Dネットワークの必要な最小ASEを保証しながら,UAVネットワークの面積スペクトル効率(ASE)を最大化することである。機械学習からのツールを用いて,著者らは,空間誤り警報の確率とUAVにおける空間見逃し検出の確率を得て,それは,アクティブUAVの密度を特性評価するのを助ける。次に,Neyman-Pearson判定基準に基づいて,著者らはさらに,確率的幾何学からツールを活用することによって,D2DとUAV通信のカバレージ確率を引き出した。さらに,D2DとUAVネットワークのASEも得た。シミュレーション結果は,UAVsの空間スペクトルセンシング半径の減少がUAV通信のカバレッジ確率を減らすが,UAVネットワークのASEを改善することを示した。さらに,提案ツールは,あるネットワークパラメータを与えるUAVの最適空間スペクトルセンシング半径を得ることを可能にした。Copyright 2020 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： 幾何学 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  無人機 ,  通信 ,  *三次元 ,  キャラクタリゼーション ,  チャネル ,  判定基準 ,  機械学習 ,  周波数利用効率
準シソーラス用語： 誤警報 ,  スペクトル検出 ,  *スペクトル共用 ,  *D2D , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： D2D ,  UAV ,  3D ,  スペクトル共有