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J-GLOBAL ID：202002288720726950   整理番号：20A1120396

チャネル推定におけるデューティサイクルベースDTMCモデルの経験的検証と性能【JST・京大機械翻訳】

Empirical validation and performance of duty cycle-based DTMC model in channel estimation

著者 (3件)： Bepari Dipen (Department of Electronics and Communication Engineering, Vaagdevi College of Engineering, Warangal, Telangana, India) ,  Koley Santasri (Department of Electronics and Communication Engineering, DIT University, Dehradun, Uttarakhand, India) ,  Mitra Debjani (Department of Electronics Engineering, Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, Jharkhand, India)
資料名： Annals of Telecommunications  (Annals of Telecommunications)
巻： 75  号： 5-6  ページ： 229-240  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0416A  ISSN： 0003-4347  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本論文は,認知無線(CR)システムのためのUSRP-LabVIEWプラットフォームを通して,GSM-900バンドのリアルスペクトルデータの時間的相関を捕捉して,一次ユーザ(PU)活動パターンを予測することにおいて,隠れMarkovモデル(HMM)の学習能力を調査した。長時間にわたる一次チャネルの占有パターンの推定における広く使われている定常Markovモデルの能力は検証されていない。代替デューティサイクル(DC)ベースの2状態離散時間Markov連鎖(DTMC-DC)モデルを提案した。実験データの解析により,非定常DTMC-DCモデルに必要なDCは台形形状により良く近似でき,DTMC-DCを用いて推定したPUスペクトル使用パターンは,実際のチャネルの統計的挙動を正確に学習できることを示した。Copyright Institut Mines-Telecom and Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Markov連鎖 ,  スペクトル ,  チャネル ,  隠れMarkovモデル ,  *チャネル推定
準シソーラス用語： スペクトルデータ ,  Markovモデル ,  *デューティサイクル ,  非定常性 ,  コグニティブ無線 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： コグニティブ無線 ,  スペクトル測定 ,  デューティサイクル ,  隠れMarkovモデル

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： チャネル推定 ,  デューティサイクル ,  DTMC ,  モデル ,  経験 ,  検証