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J-GLOBAL ID：202102226628236755   整理番号：21A0227240

動的に変化する雑音による適合試験に基づくスペクトルセンシング法の周波数領域の良さ【JST・京大機械翻訳】

Frequency domain goodness of fit test based spectrum sensing method with dynamically varying noise

著者 (3件)： Gao Rui (School of Information Engineering, Yangzhou University, 88 South Daxue Road, Yangzhou 225009, China) ,  Qi Peihan (State Key Laboratory of Integrated Service Networks, Xidian University, No. 2 South Taibai Road, Xi’an 710071, China) ,  Zhang Zhenghua (School of Information Engineering, Yangzhou University, 88 South Daxue Road, Yangzhou 225009, China)
資料名： China Communications  (China Communications)
巻： 17  号： 12  ページ： 172-179  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2359A  ISSN： 1673-5447  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コグニティブ無線ネットワークにおいて,動的に変化するノイズの環境下でのスペクトルセンシングと事前情報の欠如は,従来のスペクトルセンシングアルゴリズムへの重要な挑戦である。必要な情報が実際的に得るのはむしろ困難であるので,ほとんどの既存のスペクトルセンシング法は,応用においてフェッツである。これらによって動機づけられて,本論文では,Fitテスト(FoF)ベースのスペクトルセンシング方法の周波数領域の良さを提案した。FGoFは,Guard-Bandsにおける基礎となる情報を完全に利用し,GoF試験の利点は任意の分布に対して働く。解析とシミュレーション結果により,FGoFは,動的に変化する雑音に対する不可解性の固有利点を有する認知無線におけるロバストスペクトルセンシング法であることを示した。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  *雑音 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  *周波数領域
準シソーラス用語： 事前知識 ,  コグニティブ無線 ,  スペクトル検出 ,  コグニティブ無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  適合試験 ,  スペクトルセンシング ,  周波数領域