| 講演名 | 2016-07-22 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), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Cognitive radio network / cyclostationarity detection based spectrum sensing / maximum cyclic autocorrelation selection |
| 資料番号 | SR2016-49 |
| 発行日 | 2016-07-13 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / RCC / ASN / NS / SR |
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| 開催期間 | 2016/7/20(から3日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 村田 英一(京大) / 原 晋介(阪市大) / 東條 弘(NTT) / 戸出 英樹(阪府大) / 藤井 威生(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Hidekazu Murata(Kyoto Univ.) / Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Hiroshi Tohjo(NTT) / Hideki Tode(Osaka Pref. Univ.) / Takeo Fujii(Univ. of Electro-Comm.) |
| 副委員長氏名（和） | 田野 哲(岡山大) / 眞田 幸俊(慶大) / 福田 英輔(富士通研) / 林 和則(京大) / 三浦 龍(NICT) / 関屋 大雄(千葉大) / 岡田 啓(名大) / 山野 悟(NEC) / 岡崎 義勝(NTT) / 梅林 健太(東京農工大) / 有吉 正行(NEC) / 亀田 卓(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Satoshi Denno(Okayama Univ.) / Yukitoshi Sanada(Keio Univ.) / Eisuke Fukuda(Fujitsu Labs.) / Kazunori Hayashi(Kyoto Univ.) / Ryu Miura(NICT) / Hiroo Sekiya(Chiba Univ.) / Hiraku Okada(Nagoya Univ.) / Satoru Yamano(NEC) / Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Kenta Umebayashi(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) / Masayuki Ariyoshi(NEC) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 旦代 智哉(東芝) / 須山 聡(NTTドコモ) / 石井 光治(香川大) / 小林 孝一(北大) / 塩川 茂樹(神奈川工科大) / 清水 芳孝(NTT) / 塚本 和也(九工大) / 前田 英樹(NTT) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Tomoya Tandai(Toshiba) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Shigeki Shiokawa(Kanagawa Inst. of Tech.) / Yoshitaka Shimiza(NTT) / Kazuya Tsukamoto(Kyushu Inst. of Tech.) / Hideki Maeda(NTT) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 西村 寿彦(北大) / 石原 浩一(NTT) / 村岡 一志(NEC) / 衣斐 信介(阪大) / 加川 敏規(NICT) / 小林 健太郎(名大) / 五十嵐 悠一(日立) / 内藤 克浩(愛知工大) / 服部 聖彦(NICT) / 藤田 裕志(富士通研) / 米澤 拓郎(慶大) / 鎌村 星平(NTT) / 矢野 一人(ATR) / 稲森 真美子(東海大) / 芝 宏礼(NTT) / Gia Khanh Tran(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Koichi Ishihara(NTT) / Kazushi Muraoka(NEC) / Shinsuke Ibi(Osaka Univ.) / Toshinori Kagawa(NICT) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Katsuhiro Naito(Aichi Inst. of Tech.) / Kiyohiko Hattori(NICT) / Hiroshi Fujita(Fujitsu Labs.) / Takuro Yonezawa(Keio Univ.) / Shohei Kamamura(NTT) / Kazuto Yano(ATR) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Hiroyuki Shiba(NTT) / Gia Khanh Tran(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Reliable Communication and Control / Technical Committee on Ambient intelligence and Sensor Networks / Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Smart Radio |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 成枝 秀介 / Shusuke Narieda |
| 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) |
| 発表年月日 | 2016-07-22 |
| 資料番号 | SR2016-49 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | SR-148 |
| ページ範囲 | pp.97-102(SR), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-07-13 (SR) |