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J-GLOBAL ID：202102286131662858   整理番号：21A1811025

海上認知衛星-UAV-地上ネットワークのための電力割当【JST・京大機械翻訳】

Power Allocation for Maritime Cognitive Satellite-UAV-Terrestrial Networks

著者 (5件)： Fang Xinran (Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084) ,  Wang Yanmin (China Academy of Electronics and Information Technology,Beijing,China,100041) ,  Feng Wei (Tsinghua University,Department of Electronic Engineering,Beijing,China,100084) ,  Chen Yunfei (University of Warwick,School of Engineering,Coventry,UK,CV4 7AL) ,  Ai Bo (Beijing Jiaotong University,State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety,Beijing,China,100044)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCI*CC  ページ： 139-143  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： 本論文では,海洋カバレッジ強化のためのハイブリッド衛星無人航空機(UAV)-地上ネットワークを研究した。空中基地局(BS)サイトを提供し,ユーザ中心方式で陸上とUAV搭載BSを調整するために,係留UAVを採用した。スペクトル不足問題に取り組むために,すべての利用可能なスペクトルを,衛星,UAVおよび地上基地局(TBS)の間で共有した。これは不規則なセルフリーシステムトポロジーの下で望ましくない挑戦的な共チャネル干渉(CCI)を生成する。スペクトル状態だけでなく,船舶の位置情報も感知する認知フレームワークを確立した。認知情報に従って,ユーザ中心仮想クラスタはUAVと陸上BSのグループによって自己組織化される。そのうえ,位置依存大規模チャネル状態情報(CSI)を認知位置情報を通して得る。そこで,大規模CSIのみによる電力割当戦略を最適化し,衛星ユーザに対するクラスタ間干渉と漏洩干渉の両方をさらに緩和した。問題は非凸である。ランダム行列理論と逐次凸最適化法を用いて,それを反復法で解いた。シミュレーション結果は,提案した認知フレームワークと提示した電力割当方式の効率を確認した。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： 位相幾何学 ,  干渉 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *ネットワーク ,  船舶 ,  スペクトル ,  基地局 ,  係留 ,  クラスタ ,  無人機 ,  チャネル間干渉 ,  陸地 ,  位置情報
準シソーラス用語： *電力割当 , 【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 (6件)： 海上 ,  認知 ,  衛星 ,  UAV ,  地上 ,  電力割当