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J-GLOBAL ID：202202215757766047   整理番号：22A0926084

非Gaussインパルス雑音の存在下におけるKendallのタウに基づくコグニティブ無線のためのスペクトルセンシング【JST・京大機械翻訳】

Spectrum sensing for cognitive radio based on Kendall’s tau in the presence of non-Gaussian impulsive noise

著者 (4件)： Xu Weichao (Department of Automatic Control, School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, Guangdong, 510006, China) ,  Lai Huadong (Department of Automatic Control, School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, Guangdong, 510006, China) ,  Dai Jisheng (School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, 212013, China) ,  Zhou Yanzhou (Department of Automatic Control, School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou, Guangdong, 510006, China)
資料名： Digital Signal Processing  (Digital Signal Processing)
巻： 123  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1600A  ISSN： 1051-2004  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Gauss雑音に対して最適化した従来のスペクトルセンシング技術は,非Gauss雑音が存在するとき,厳しい性能劣化を受ける可能性がある。このような欠点を克服するために,本論文では,汚染Gaussモデル(CGM)によって特性化された付加的非Gauss雑音における一次信号を検出するための新しいKendallのタウ(KT)ベースの検出器を提案した。提案した検出器は,観測された生データからの基礎的情報よりむしろ通常の情報を利用するが,大規模異常値に対して計算上効率的でロバストである。KTの期待値と分散に関する解析的表現を,この特定のCGMの下で最初に確立して,それは実際に頻繁に遭遇するシナリオをエミュレートした。性能解析は,誤警報確率,検出確率および受信者操作特性(ROC)曲線に関してさらに実行した。従来のエネルギー検出(ED)と3つの他の最先端の検出器との比較結果は,以下を含むKTの優位性を示した。1)EDと比較してインパルス雑音に対するロバスト性,2)雑音分布に関する事前情報のない誤り警報確率の正確な制御,3)Gauss型または非Gauss型バックグラウンド雑音のいずれかを有する3つの一般的な検出器に対するより良い検出性能。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *雑音 ,  正規分布 ,  期待値 ,  Gauss雑音 ,  *インパルス雑音 ,  エミュレーション ,  非Gauss雑音 ,  *無線伝送 ,  異常値 ,  性能分析 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 事前知識 ,  誤警報 ,  *コグニティブ無線 ,  *スペクトル検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Kendallのタウ(KT) ,  汚染Gaussモデル(CGM) ,  分数低次モーメント(FLOM) ,  対数モーメント(LM) ,  エネルギー検出(ED) ,  極性一致相関器(PCC)

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

タイトルに関連する用語 (3件)： インパルス雑音 ,  コグニティブ無線 ,  スペクトルセンシング