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J-GLOBAL ID：202102282341279094   整理番号：21A0447381

Grey Wolf最適化アルゴリズムに基づくコグニティブ無線ネットワークにおける干渉軽減【JST・京大機械翻訳】

Interference Mitigation in Cognitive Radio Network Based on Grey Wolf Optimizer Algorithm

著者 (4件)： Perkasa Gregorius Dwi (Universitas Gadjah Mada,Department of Electrical Engineering and Information Technology,Yogyakarta,Indonesia,55281) ,  Hidayati Robbi Niki Min (Universitas Gadjah Mada,Department of Electrical Engineering and Information Technology,Yogyakarta,Indonesia,55281) ,  Mustika I Wayan (Universitas Gadjah Mada,Department of Electrical Engineering and Information Technology,Yogyakarta,Indonesia,55281) ,  Widyawan (Universitas Gadjah Mada,Department of Electrical Engineering and Information Technology,Yogyakarta,Indonesia,55281)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISRITI  ページ： 135-139  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： コグニティブ無線ネットワーク(CNR)は,ユーザが干渉を最小化するために操作環境に応じて動的にスペクトル利用を調整できる動的ネットワークである。しかし,ノードにより使用されるチャネル割当に関する大きな問題がある。この問題は,チャネル割当が完全にランダムに発生するので,同じチャネルでユーザに干渉を引き起こすかもしれないので,存在する。CRNにおける資源配分問題を取り扱うために,著者らは灰色Wolf最適化器(GWO)を用いた解決策を提案した。この最適化アルゴリズムは,狩猟被食者における灰色の鉄のコロニーの挙動からのインスピレーションの源を有するメタヒューリスティックアルゴリズムに含まれる最適化である。この仕事において,アルファは最良のチャネルを見つける際の主要な候補として役立つ。このGWO最適化を用いる最終目標は,最小干渉と最大ネットワークスループットを持つように,認知無線ネットワークにおける各ノードに対する最適チャネル割当方式を得ることである。著者らは,CRNから資源の最適シェアを得るために,GWOの適応度関数と符号化方式を改良した。テストしたシミュレーションから,結果は,GWOアルゴリズムを用いたチャネル割当がスループットを増加させ,ネットワーク干渉を減らすことが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： *アルゴリズム ,  *干渉 ,  *最適化 ,  *ネットワーク ,  *最適化手法 ,  スペクトル ,  資源割付 ,  スループット ,  コロニー
準シソーラス用語： チャネル割当 ,  ヒューリスティック ,  動的ネットワーク ,  *コグニティブ無線 ,  *コグニティブ無線ネットワーク ,  *干渉軽減 , 【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 (3件)： 最適化アルゴリズム ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  干渉軽減