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J-GLOBAL ID：202102248707557020   整理番号：21A0994041

モデリングに基づく無線通信のためのスマートセンサ検出方式のシミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of a Smart Sensor Detection Scheme for Wireless Communication Based on Modeling

著者 (3件)： Koyuncu Hakan (Computer Engineering Department, Altinbas University, Istanbul 34218, Turkey) ,  Bagwari Ashish (Department of Electronics & Communication Engineering, Women Institute of Technology, Dehradun 248007, India) ,  Tomar Geetam Singh (Dept. of ECE, Birla Institute of Applied Sciences, Bhimtal 236136, India)
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 9  ページ： 1506  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： センシングと送信情報の原理は,センサを通してデータ伝送の間,空気,水などの異なったメディアにおけるあらゆる種類の通信に適用されて,最も重要な問題は検出故障問題であった。通信システムでは,センシング故障問題は一般に発生し,センサシステム性能に影響する。本研究では,センシング故障問題を検討し,通信信号を検出するスマートセンサを紹介した。これらのセンサの特性をSN比(SNR)の読み取りで識別した。提案したセンサシステムは,高性能を持ち,それは文献における多くのシステムより良い。グラフ所見は,提案スキームがデバイス効率を増加させ,エネルギー検出器(ED)とED-ADT-2013より33.5%,適応スペクトルセンシング(ASS)-2012,適応スペクトルセンシング(EDT-ASS)-2015で,エネルギー検出技術(EDT-ASS)-2015を,28.2%,エネルギー検出器,およびシクロ-2010を57.0%,そして,エネルギーSNR適応閾値(ADT)検出器-2016を,12dBのSNRで,それぞれ52.8%,エネルギー検出技術,および,エネルギー-SNR適応閾値(ADT)検出器-2016で,より性能を有することを示した。提案したセンサ検出スキームは,センシング時間に関して他の既存のセンサと比較して良好に機能した。提案方法による協同的スペクトルセンシング(CSS)は,HwQ-2012とCSS-EDT-ASS-2015を,それぞれ12dBのSNRでの確率に関して,22.70%と16.10%に上回り,19.70dBのSNRで信号を検出することがわかった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  故障 ,  *無線伝送 ,  通信方式 ,  通信信号 ,  検出器 ,  センサ ,  AD変換器
準シソーラス用語： データ伝送 ,  インテリジェントセンサ ,  コグニティブ無線 ,  スペクトル検出 ,  エネルギー検出 ,  適応閾値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (10件)： スマートセンサ ,  一次ユーザ(PU) ,  エネルギー検出器(ED) ,  SN比(SNR) ,  スペクトルセンシング(SS) ,  コグニティブ無線(CR) ,  協調スペクトルセンシング(CSS) ,  アナログディジタル変換器(ADC) ,  意思決定装置(DMD) ,  推定信号対雑音比(ESNR)

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (16件)：

• Maleki, S.; Pandharipande, A.; Leus, G. Two-stage spectrum sensing for cognitive radios. In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Dallas, TX, USA, 14-19 March 2010; pp. 2946-2949.
• Kaur, R.; Chawla, P. Analysis of Spectrum Sensing based on Cyclostationary Feature Detection and Access using OFDM and OWDM. Int. J. Eng. Dev. Res. 2017, 5, 466-474.
• Ejaz, W.; Hasan, N.; Kim, H. Snr-Based Adaptive Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks. Int. J. Innov. Comput. Inf. Control 2012, 8, 6095-6105.
• Alom, Z.; Godder, T.; Morshed, M.; Maali, A. Enhanced Spectrum Sensing Based on Energy Detection in Cognitive Radio Network using Adaptive Threshold. In Proceedings of the International Conference on Networking, Systems and Security (NSysS), Dhaka, Bangladesh, 5-8 January 2017; pp. 138-143.
• Liu, Y.; Liang, J.; Xiao, N.; Yuan, X.; Zhang, Z.; Hu, M.; Hu, Y. Adaptive double threshold energy detection based on Markov model for cognitive radio. PLoS ONE 2017, 12, 1-18.

タイトルに関連する用語 (4件)： モデリング ,  無線通信 ,  スマートセンサ ,  シミュレーション