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J-GLOBAL ID：202102292168158041   整理番号：21A0302456

コグニティブ無線ネットワークにおけるスループットを改善するためのエネルギー効率的で干渉を意識したスペクトルセンシング技術【JST・京大機械翻訳】

Energy Efficient and Interference-aware Spectrum Sensing Technique for Improving the Throughput in Cognitive Radio Networks

著者 (2件)： Ramchandran M (Ph. D Scholar, Department of Electronics and Communication Engineering, Vels University) ,  Ganesh E N (Dean, Engineering and Technology, Vels University)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 993  号： 1  ページ： 012092 (10pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  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(CRN)は,無線ネットワークのスペクトル効率を改善するために,日和見スペクトルアクセスとスペクトルセンシングに依存する。スループット最大化は,高いエネルギー消費をもたらすので,スペクトルセンシング技術は,エネルギースループットトレードオフに対処するべきである。各二次ユーザ(SU)の残留電池エネルギーを考慮して,スペクトルセンシング時間を決定する必要がある。一次ユーザ(PU)干渉は全ネットワークのスループットを劣化させる。したがって,PU干渉とSU電池エネルギーを考慮して,送信電力レベルを決定するべきである。本論文では,CRNにおけるスループットを改善するために,エネルギー効率および干渉意識スペクトルセンシング(EEISS)技術を提案した。本研究では,SUsの電池エネルギーレベルに基づいてセンシング時間を動的に推定し,SUsのPU信号と電池エネルギーレベルに依存して送信電力を決定した。これらの制約に基づいてスループットを最大化するためにゲーム理論モデルを定式化した。実験結果は,EEISSがスループットを改善し,検出確率が高く,残留エネルギーが高いことを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー準位 ,  *干渉 ,  電池 ,  ゲーム理論 ,  *ネットワーク ,  *スループット ,  定式化 ,  エネルギー効率 ,  周波数利用効率
準シソーラス用語： 送信電力 ,  *無線ネットワーク ,  検出確率 ,  スペクトル検出 ,  *コグニティブ無線ネットワーク ,  スループット最大化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (6件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  スループット ,  エネルギー効率 ,  干渉 ,  意識 ,  スペクトルセンシング