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講演抄録/キーワード
講演名 2016-07-22 09:00
演算量を削減した周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング法の一検討
成枝秀介明石高専SR2016-49
抄録 (和) 本報告では,信号検出にしきい値を用いない信号の周期定常性検出に基づくスペクトルセンシングの演算量低減手法について検討する.著者の知る限りでは,数ある信号の周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング法の中でも,信号検出のために単一のサイクリック周波数における周期自己相関関数(CAF)のみを必要とするピーク検出器(peak detector:PD)が最も演算量の少ないセンシング法である.一方で,最大周期自己相関選択(maximum cyclic autocorrelation selection:MCAS)を用いたスペクトルセンシング法が提案されている.これらを比較すると,MCASで要する演算量はPD法と比較してやや多くなるが,PD法では必要であった信号検出のためのしきい値をMCASでは必要としない.本報告で検討する手法は,信号検出のためのしきい値を必要とせず,かつ要する演算量がPD法とほぼ同じである.さらに検討手法は,従来のMCASを用いたスペクトルセンシング法とほぼ同じ信号検出確率および誤警報確率特性が得られることが明らかとなった. 
(英) This paper presents a computationally efficient cyclostationarity detection based spectrum sensing in cognitive radio. To the best of our knowledge, in several cyclostationarity detection based spectrum sensing, peak detector (PD) is the most computationally efficient technique. The reason is that the computation of a cyclic autocorrelation function (CAF) at only one cyclic frequency is required for signal detection. Besides, traditionally, maximum cyclic autocorrelation selection (MCAS) based spectrum sensing which does not use any threshold for the signal detection has been presented. By comparing both techniques, PD can be affected the noise uncertainty because PD requires the noise floor estimation to obtain the threshold for the signal detection, whereas MCAS cannot be affected by the noise uncertainty because any thresholds for sensing are not required. Furthermore, the computational complexity of MCAS is greater than that of PD. The presented technique does not require any thresholds for the signal detection and the computational complexity of the presented technique is almost the same to that of the PD. Some numerical examples are shown to validate the effectiveness of the presented technique.
キーワード (和) コグニティブ無線ネットワーク / 信号の周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング / 最大周期自己相関選択 / / / / /  
(英) Cognitive radio network / cyclostationarity detection based spectrum sensing / maximum cyclic autocorrelation selection / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 148, SR2016-49, pp. 97-102, 2016年7月.
資料番号 SR2016-49 
発行日 2016-07-13 (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 SR2016-49

研究会情報
研究会 RCS RCC ASN NS SR  
開催期間 2016-07-20 - 2016-07-22 
開催地(和) 名古屋工業大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 無線分散ネットワーク,M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),一般 
テーマ(英) Wireless Distributed Network, M2M: Machine-to-Machine, D2D (Device-to-Device),etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2016-07-RCS-RCC-ASN-NS-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 演算量を削減した周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング法の一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Computationally Efficient Spectrum Sensing Based on Cyclostationarity Detection in Cognitive Radio 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) コグニティブ無線ネットワーク / Cognitive radio network  
キーワード(2)(和/英) 信号の周期定常性検出に基づくスペクトルセンシング / cyclostationarity detection based spectrum sensing  
キーワード(3)(和/英) 最大周期自己相関選択 / maximum cyclic autocorrelation selection  
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 成枝 秀介 / Shusuke Narieda / ナリエダ シュウスケ
第1著者 所属(和/英) 明石工業高等専門学校 (略称: 明石高専)
National Institute of Technology, Akashi College, Japan (略称: NIT, Akashi College)
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講演者
発表日時 2016-07-22 09:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2016-49 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.148 
ページ範囲 pp.97-102 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SR-2016-07-13 


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