| 講演名 | 2014-10-30 N重マルコフ連鎖を用いたプライマリシステムON/OFF状態の予測(Poster session,国際ワークショップ) 中西 亮太, 太田 真衣, 太郎丸 真, |
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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. |
| 抄録(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 times 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 |
| キーワード(英) | Markov Chain / Maximum Likelihood Estimation / Spectrum Sensing / Cognitive Radio |
| 資料番号 | SR2014-66 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
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| 開催期間 | 2014/10/23(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Smart Radio(SR) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | N重マルコフ連鎖を用いたプライマリシステムON/OFF状態の予測(Poster session,国際ワークショップ) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Next ON/OFF State of Primary System by Nth-order Markov Chain(Poster session) |
| サブタイトル（和） | |
| 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 |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中西 亮太 / Ryota Nakanishi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福岡大学大学院 Graduate School of Fukuoka Univercity |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 太田 真衣 / Mai Ohta |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福岡大学 Fukuoka Univercity |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 太郎丸 真 / Makoto Taromaru |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 福岡大学 Fukuoka Univercity |
| 発表年月日 | 2014-10-30 |
| 資料番号 | SR2014-66 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 284 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | |