抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本論文では,非理想的多重アクセスチャネル(MAC),すなわちRayleighフェージング,経路損失および付加雑音を考慮して,ランダムに展開されたクラスタ化無線センサネットワーク(WSN)における分散検出に対する決定融合に取り組んだ。フェージングを緩和するために,分散等価利得伝送結合(dEGTC)と分散最大比輸送結合(dMRTC)を提案した。受信信号の1次および2次統計量を確率的幾何学ツールにより解析的に計算した。次に,MAC上の受信信号の分布を,モーメントマッチングを通してGaussおよび対数正規分布によって近似した。これにより,両分布に対するモーメント整合最適融合規則(MOR)の導出が可能になった。さらに,準最適単純融合規則も提案して,その中で,すべてのCHsデータを等しく重み付けして,それはモーメントマッチング等利得融合規則(MER)と呼ばれた。シミュレーションにより,クラスタ数の増加が性能を改善することを示した。さらに,MOR-Gaussベースアルゴリズムは,自由空間伝搬の下でより良く,一方,それらの対数正規対応物は,地上反射事例においてより好適であった。また,後者のアルゴリズムは低いSNRとSN数条件でより良い結果を示した。著者らは,MACにおけるCHにおける受信電力が,自由空間伝搬と地上反射事例においてそれぞれ比例O(2R2)とO(2ln2R)であり,そこでは,SN配置強度とRがクラスタ半径であることを立証した。これは,より多くのクラスタが受信機で与えられたSNRに必要な伝送電力を減少させることを意味する。【JST・京大機械翻訳】