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Low Storage, but Highly Accurate Measurement-Based Spectrum Database via Mesh Clustering 저장 공간은 적지만 메시 클러스터링을 통한 매우 정확한 측정 기반 스펙트럼 데이터베이스

Rei HASEGAWA, Keita KATAGIRI, Koya SATO, Takeo FUJII

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요약 :

스펙트럼 공유를 위한 무선 전파 추정 프로세스를 지원하려면 스펙트럼 데이터베이스가 필요합니다. 특히, 측정 기반 스펙트럼 데이터베이스는 주요 사용자로부터 전송된 신호 전력 등 관측된 무선 환경 정보를 저장하여 매우 효율적인 스펙트럼 공유를 달성합니다. 그러나 주어진 정사각형 메쉬에서 평균 수신 신호 전력을 계산할 때 메쉬 내 관측 위치의 편향은 지형 및 건물의 영향으로 인해 통계의 정확도를 크게 저하시킵니다. 본 논문에서는 메쉬 클러스터링을 이용하여 통계치를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 측정된 데이터의 특징 벡터를 클러스터링한다. k-평균 및 가우스 혼합 모델 방법. 시뮬레이션 결과, 제안하는 방법은 스펙트럼 데이터베이스에 존재하는 데이터의 양이 매우 적더라도 측정값과 통계적으로 처리된 값 사이의 오차를 줄일 수 있음을 보여주었다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E101-B No.10 pp.2152-2161
발행일
2018/10/01
공개일
2018/04/13
온라인 ISSN
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2017NEP0007
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Wireless Distributed Networks for IoT Era)
범주

작성자

Rei HASEGAWA
  the University of Electro-Communications
Keita KATAGIRI
  the University of Electro-Communications
Koya SATO
  the Tokyo University of Science
Takeo FUJII
  the University of Electro-Communications

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