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J-GLOBAL ID：202202246102773726   整理番号：22A0411664

一次ユーザ検出のためのアンサンブルモデルを用いたコグニティブ無線ネットワークにおける適応協調センシング【JST・京大機械翻訳】

Adaptive cooperative sensing in cognitive radio networks with ensemble model for primary user detection

著者 (2件)： Prasad Venkata Vara (Department of ECE, Aditya College of Engineering, Madanapalle, India) ,  Rao Polipalli Trinatha (Department of ECE, GITAM Deemed to be University, Hyderabad, India)
資料名： International Journal of Communication Systems  (International Journal of Communication Systems)
巻： 35  号： 2  ページ： e4247  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0595A  ISSN： 1074-5351  CODEN： IJCYEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 重要なスペクトル共有能力は,コグニティブ無線ネットワークにおけるより高いスペクトル利用を可能にする。ネットワーク中の一次ユーザの存在を検出することは,認知ユーザが一次ユーザに干渉のあるスペクトルを使用することができないので,コグニティブ無線ネットワークにおける最も重要な機能性である。一次ユーザ検出用に提案されたほとんどの解決策は,マルチパスフェージングとシャドウ効果から生じる隠れ端末問題に悩まされる。本研究は,コグニティブ無線において同等の非フェージングAWGNチャネルを持つRayleighとNakagamiフェージングチャネルに焦点を当てた。本研究では,高い信頼度を持つ一次ユーザの存在を検出するアンサンブルモデルを提案した。この手法は,一次ユーザの有無におけるエネルギーベクトルによる訓練機械学習モデルに基づいている。次に,訓練モデルを用いて,エネルギーベクトルに基づく一次ユーザを予測した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  学習モデル ,  信頼度 ,  *ネットワーク ,  スペクトル ,  チャネル ,  AWGN通信路
準シソーラス用語： 仲上フェージング ,  マルチパスフェージング ,  *コグニティブ無線 ,  隠れ端末問題 ,  *コグニティブ無線ネットワーク ,  スペクトル共用 ,  *協調センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コグニティブ無線ネットワーク ,  異なる分類法 ,  エネルギー検出 ,  SNR ,  スペクトルセンシング ,  ウェーブレット特徴

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： アンサンブルモデル ,  コグニティブ無線ネットワーク ,  適応 ,  協調センシング