Miękkie grupowanie dla systemu kooperacyjnej detekcji

• Autorzy: Cichoń Krzysztof

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2020.7-8.34

Warianty tytułu

EN

Soft grouping for cooperative detection systems

• Konferencja: Krajowa Konferencja Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji (17-18.09.2020 ; Łódź, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono analizę efektywności kooperacyjnej detekcji sygnałów dla gwarantowanego poziomu jakości detekcji i minimalizacji zużycia energii. Kryteria uwzględnione w analizie są dwojakie: typ wymienianych wiadomości oraz metody grupowania węzłów (według ‘miękkich’ lub ‘twardych’ kryteriów). Wyniki przeprowadzonych symulacji wskazują, że przy gwarantowanym globalnym prawdopodobieństwie detekcji na poziomie 0.85, minimalny poziom energii jest gwarantowany dla algorytmu miękkiego grupowania.

EN

In the article the analysis of efficient cooperative signal detection is prepared with minimization of energy usage under the constraint of global probability of detection. Two types of criteria have been considered in the analysis: type of exchanged messages and type of grouping (conducted in ‘soft’ or ‘hard’ manner). Provided simulations have shown that for minimum global probability criterion of 0.85, the minimum energy usage is observed when soft grouping scheme is applied.

Słowa kluczowe

PL

detekcja sygnałów; grupowanie; organizacja sieci; uczenie maszynowe

EN

signal detection; clustering; network organisation; machine learning

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2020
• Tom: nr 7-8
• Strony: 286--290, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys.

Twórcy

autor

Cichoń Krzysztof

• Instytut Radiokomunikacji, Politechnika Poznańska, ul. Polanka 3, 60-965 Poznań

Bibliografia

• [1] Ericsson, “Erricsson mobility report, November 2019”. https://www.ericsson.com/4acd7e/assets/local/mobility-report/documents/2019/emr-november-2019.pdf, 2019. Dostęp: 20/03/2020.
• [2] A. Ahmad, S. Ahmad, M. H. Rehmani, N. U. Hassan, “A survey on radio resource allocation in cognitive radio sensor networks” IEEE Communications Surveys Tutorials, tom 17, str. 888–917, 2015.
• [3] B. Aazhang, P. Ahokangas, H. Alves, M.-S. Alouini, J. Beek, H. Benn, M. Bennis, J. Belfiore, E. Strinati, F. Chen, K. Chang, F. Clazzer, S. Dizit, K. DongSeung, M. Giordiani, W. Haselmayr, J. Haapola, E. Hardouin, E. Harjula, P. Zhu, “Key drivers and research challenges for 6G ubiquitous wireless intelligence” (white paper). 09 2019, http://jultika.oulu.fi/files/isbn9789526223544.pdf. Dostęp: 20/03/2020 r.
• [4] J. Mitola, J. Maguire, G.Q., “Cognitive radio: making software radios more personal”. IEEE Personal Communications, tom 6, str. 13–18, 1999.
• [5] T. Yucek, H. Arslan, “A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications”. IEEE Communications Surveys Tutorials, tom 11, str. 116–130, 2009.
• [6] K. Cichoń, A. Kliks, H. Bogucka, “Energy-efficient cooperative spectrum sensing: A survey”. IEEE Communications Surveys Tutorials, tom 18, str. 1861–1886, 2016.
• [7] J. Ma, G. Zhao, Y. Li, “Soft combination and detection for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks”. IEEE Transactions on Wireless Communications, tom 7, str. 4502–4507, 2008.
• [8] M. Ben Ghorbel, H. Nam, M.-S. Alouini, “Exact performance of cooperative spectrum sensing for cognitive radios with quantized information under imperfect reporting channels”. IEEE 78th Vehicular Technology Conference (VTC Fall), str. 1–5, wrzesień 2013.
• [9] D. J. MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, 2002.
• [10] K. Cichoń, H. Bogucka, “An energy-efficient cooperative spectrum sensing”. IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom), str. 24–28, maj 2015.
• [11] K. Cichoń, A. Kliks, H. Bogucka, “Energy-efficient cooperative spectrum sensing with a merged clustering measure”. 2017 IEEE 13th International Conference on Wireless andMobile Computing, Networking and Communications (WiMob), str. 38–43, paźdzeirnik 2017.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).