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コグニティブMIMOメッシュネットワークコグニティブ無線における電力に基づくSignal detectionの基礎検討

机译:认知无线电中基于功率的信号检测的认知MIMO Mesh网络基础研究

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摘要

コグニティブMIMOメッシュネットワークは,時間·空間·周波数·電力などの無線資源をダイナミックに割当てることで既存システムとのオーバーレイを可能とする.更に,コグニティブMIMOメッシュネットワークは将来において高速かつ南信椀性を兼ね備えた無線ネットワークを柔軟にかつ低コストで実現する可能性をもち,近年注目を浴びていいる.本報告では,その中でも電波環境を認知しダイナミックに無線資源割当を行うコダニティブ無線(Cognitve Radio: CR)技術に注目し,特にCRに重要な検出技術について論じる.ここでは従来の1ユーザによる電力基準検出手法,複数ユーザ間による観測結果を重み付け無しでの協力型電力基準検出法,そして提案手法であ畠複数ユーザ間の観測結果をNeyman-Pearson定理に基づき重み付けをした電力基準検出法の比較検討を行う.特に最後の手法は受信レベルが既知という仮定においては最適な検出手法となることを示した.計算機シミュレーションにより提案手法が他の2方式に比べて検出能力が高いことを示した.
机译:认知MIMO网状网络通过动态分配无线资源(例如时间,空间,频率和功率)来实现与现有系统的覆盖。此外,认知MIMO网状网络有潜力以灵活和低成本实现未来既高速又南向可靠的无线网络,并且近年来受到关注。在本报告中,我们重点介绍认知无线电(CR)技术,该技术可识别无线电环境并动态分配无线电资源,并讨论对CR尤为重要的检测技术。这里,传统的单用户功率标准检测方法,不对多个用户之间的观测结果进行加权的协作功率标准检测方法,以及基于Neyman-Pearson定理而提出的方法Hathat,对多个用户之间的观测结果进行加权。我们将比较并研究基于功率的检测方法。特别地,假定接收电平已知,最后一种方法被显示为最佳检测方法。计算机仿真表明,该方法具有比其他两种方法更高的检测能力。

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