| 大会名称 |
|---|
| 2017年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2017S |
| 開催年 |
| 2017 |
| 発行日 |
| セッション番号 |
| B-17 |
| セッション名 |
| スマート無線 |
| 講演日 |
| 2017/9/14 |
| 講演場所(会議室等) |
| 2号館 22A |
| 講演番号 |
| B-17-13 |
| タイトル |
| 逐次学習による無線規格識別のための正規化手法 |
| 著者名 |
| ◎朝倉健太, 市川晴久, 川喜田佑介, |
| キーワード |
| コグニティブ無線, 逐次学習, 周波数共用 |
| 抄録 |
| コグニティブ無線における周波数共有技術の中で、干渉を避ける目的で非権利ユーザーが権利ユーザーの無線アクセス技術(RAT)を識別することは重要である。一方で、多種多様な無線通信を利用したサービスの出現により、無線規格が多様化・複雑化している。そのため、無線規格の多様化・複雑化に容易に対応可能なRAT識別システムを、コグニティブ無線に用いる事が望ましい。本研究では、逐次学習を用いて同一周波数帯に複数存在する信号のRATの識別を目的とした。そして、類似する特徴量を持つ信号のRATに対する識別精度の向上を課題とし、信号情報の正規化手法の提案を行った。提案手法を用いて作成したRAT識別器に対して、ROCカーブの算出によって評価を行った。評価結果より、提案手法の利用により、RAT識別器のAUCが0.37上昇することが明らかになった。 |
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