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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-10-30 13:00 ［ポスター講演］Prediction of Next ON/OFF State of Primary System by N-order Markov Chain ○Ryota Nakanishi・Mai Ohta・Makoto Taromaru（Fukuoka Univ.）  SR2014-66 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では, センシング回数を抑制するために, N重マルコフ連鎖を用いた最尤推定法により次におこるプライマリシステム（PS）のON/OFF状態を予測する手法の提案を行う. コグニティブ無線(CR)では周辺の無線環境を把握するためセンシングする必要があるが, センシングノードはセンシングにより電力を消費する. そこでPSの状態系列を推定することによってセンシング回数を抑制することを考える. セカンダリシステム(SS)はPSが使用していないホワイトスペースを検知する際, SSはエネルギー検出を用いて周辺の無線環境を観測し, PSの状態系列を蓄積する. その後, SSは蓄積データを分析し, 次のON/OFF状態を予測する. 本稿では, 最尤推定法により2^N個の状態にモデル化することで, N重数の増加に伴いより信頼性の高い予測を可能とする. その結果, SSは所望検出精度を維持しつつスペクトラムセンシングの回数を減らすことができ, センシングのための消費電力を抑制することができる. その際, 所望の信頼度を満足できる状態系列長に関して評価する. そこで本研究では, コンピュータシミュレーションによりN重に対する予測状態系列の成功率を示し, 抑制できるセンシング回数を評価した. |
| （英） | In this study, we propose a method that predicts the next ON/OFF state of a primary system (PS) by Nth-order Markov chain with a maximum likelihood estimation method in order to reduce the number of spectrum sensing. Cognitive radio (CR) needs to sense the surrounding wireless environment. Because spectrum sensing consumes power, we consider reducing the times of the spectrum sensing by the prediction of the state sequence. A secondary system (SS) detects a white space (WS) where the PS does not use the channel. The SS observes the surrounding wireless environment by using an energy detection and garners the state sequence. Then, the SS analyzes the accumulated data and predicts the next ON/OFF states. We model PS as from two-states to 2^N states with the maximum likelihood estimation method and the SS can obtain reliable predictions without the spectrum sensing. The larger N is, the more SS can obtain reliable predictions. Because, the SS can decrease the times of spectrum sensing, as a result, the proposed method can reduce power consumption due to the sensing and the result transmission maintaining the required accuracy. Therefore, it is important that we know the state sequence length for the reliable predictions. In this paper, we show the correct prediction probability in each Nth-order Markov chain and evaluate the times of spectrum sensing by computer simulation. | |
| キーワード | （和） | マルコフ連鎖 / 最尤推定法 / スペクトラムセンシング / コグニティブ無線 / / / / |
| （英） | Markov Chain / Maximum Likelihood Estimation Method / Spectrum Sensing / Cognitive Radio / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 284, SR2014-66, pp. 35-36, 2014年10月. | |
| 資料番号 | SR2014-66 | |
| 発行日 | 2014-10-23 (SR) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SR2014-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2014-10-30 - 2014-10-31 |
| 開催地（和） | I2R, シンガポール |
| 開催地（英） | I2R, Singapore |
| テーマ（和） | 国際ワークショップ (1種研) |
| テーマ（英） | International Workshop (SmartCom 2014) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2014-10-SR |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Next ON/OFF State of Primary System by N-order Markov Chain |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルコフ連鎖 / Markov Chain |
| キーワード(2)（和/英） | 最尤推定法 / Maximum Likelihood Estimation Method |
| キーワード(3)（和/英） | スペクトラムセンシング / Spectrum Sensing |
| キーワード(4)（和/英） | コグニティブ無線 / Cognitive Radio |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中西 亮太 / Ryota Nakanishi / ナカニシ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 真衣 / Mai Ohta / オオタ マイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太郎丸 真 / Makoto Taromaru / |
| 第3著者 所属（和/英） | 福岡大学 (略称： 福岡大) Fukuoka University (略称： Fukuoka Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-10-30 13:00:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2014-66 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.284 |
| ページ範囲 | pp.35-36 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2014-10-23 (SR) |
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