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J-GLOBAL ID：202002282117871048   整理番号：20A0040771

コグニティブ無線におけるクラスタリングに基づくエネルギー逐次協調検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

CLUSTERING-BASED ENERGY SEQUENTIAL COLLABORATIVE DETECTION ALGORITHM IN COGNITIVE RADIO

著者 (2件)： Ma Chong (江蘇科技大学電子与信息学院 江蘇鎮江212001) ,  Wang Qiang (中国船舶重工集団公司723所 江蘇揚州225001)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 36  号： 10  ページ： 95-100  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： コグニティブ無線システムにおいて,スペクトルセンシング技術は,スペクトル資源割当てとネットワークパラメータ再構成のための前提条件である。複雑なチャネル環境の低SNRにおける従来のスペクトルセンシング技術の知覚性能劣化,知覚時間変化,および認証ユーザ位置の固定適応性が悪いという問題に照準を定めて,クラスタに基づく並列エネルギー逐次検出法を提案した。この方法は,地理的位置情報に従ってクラスタを分割し,伝送誤差を減少し,伝送電力を節約する原理に従ってクラスタヘッドを選択し,各クラスタセグメントの並列計算尤度比統計量による逐次検出を行い,どのクラスタ内の判定が成功すれば検出も終了した。シミュレーション結果により,低SNRの場合,本アルゴリズムは,従来のマルチノード逐次検出および単一ノード逐次検出と比較して,検出時間を効果的に短縮することができた。提案したアルゴリズムの総合性能に対するクラスタ数の影響を解析し,その結果は,SNRが低いほど,クラスタ数が大きいほど,検出時間を短縮できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計量 ,  スペクトル ,  地理学 ,  計算機シミュレーション ,  位置情報 ,  認証 ,  チャネル ,  逐次検出 ,  電力 ,  経時変化 ,  シミュレーション ,  再構成 ,  並列演算 ,  *クラスタ ,  *アルゴリズム ,  資源割付

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (6件)： コグニティブ無線 ,  クラスタリング ,  エネルギー ,  逐次 ,  協調 ,  検出アルゴリズム