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J-GLOBAL ID：202102270533243011   整理番号：21A0539910

コグニティブ無線ネットワークにおけるマルチメディア伝送のためのセンシング-伝送トレードオフ【JST・京大機械翻訳】

Sensing-Transmission Tradeoff for Multimedia Transmission in Cognitive Radio Networks

著者 (2件)： Sheng Xiang (Nanjing University,School of Electronic Science and Engineering,Nanjing,China,210023) ,  Wang Shaowei (Nanjing University,School of Electronic Science and Engineering,Nanjing,China,210023)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 効率的なプロービングスペクトルホールは,コグニティブ無線(CR)ネットワークにおける二次ユーザ(SU)のための最も挑戦的なタスクの1つである。本論文では,各時間スロットでのセンシングの持続時間が可変である新しいスペクトルセンシングフレームワークを導入した。より多くのチャネルはスペクトルホールを見つける確率を増加させるが,それは必然的にセンシングのためにより多くの時間を費やし,与えられた時間スロットでのデータ伝送の時間を減らす。センシング-伝送トレードオフを考慮して,スペクトルセンシング戦略の最適化目標を,SUの期待される達成可能なスループットを最大化するために設定し,これを部分観測可能なMarkov決定プロセス(POMDP)として定式化した。この最適化問題に対する最適解を見出すことは,その大きな状態空間と大きな動作空間のために計算上高価である。深層強化学習に基づく新しいスペクトルセンシング戦略を開発し,高速に収束し,複雑なシナリオを扱うことができる。数値結果は,提案戦略がシステムスループットを著しく改良できることを示した。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： 最適化 ,  最適化問題 ,  *ネットワーク ,  スペクトル ,  スループット ,  チャネル ,  継続時間 ,  定式化 ,  *マルチメディア
準シソーラス用語： 最適解 ,  データ伝送 ,  タイムスロット ,  *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)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  マルチメディア ,  センシング ,  トレードオフ