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Low Storage, but Highly Accurate Measurement-Based Spectrum Database via Mesh Clustering Stockage faible, mais base de données de spectre basée sur des mesures très précises via le clustering maillé

Rei HASEGAWA, Keita KATAGIRI, Koya SATO, Takeo FUJII

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Résumé:

Des bases de données sur le spectre sont nécessaires pour faciliter le processus d'estimation de la propagation radioélectrique pour le partage du spectre. En particulier, une base de données de spectre basée sur des mesures permet un partage de spectre très efficace en stockant les informations sur l'environnement radio observées, telles que la puissance du signal transmis par un utilisateur principal. Cependant, lorsque la puissance moyenne du signal reçu est calculée dans un maillage carré donné, le biais des emplacements d'observation au sein du maillage dégrade fortement la précision des statistiques en raison de l'influence du terrain et des bâtiments. Cet article propose une méthode pour déterminer les statistiques en utilisant le clustering de maillage. La méthode proposée regroupe les vecteurs de caractéristiques des données mesurées en utilisant le k-moyennes et méthodes de modèle de mélange gaussien. Les résultats de simulation montrent que la méthode proposée peut réduire l'erreur entre la valeur mesurée et la valeur traitée statistiquement même si seule une petite quantité de données est disponible dans la base de données spectrale.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E101-B No.10 pp.2152-2161
Date de publication
2018/10/01
Publicisé
2018/04/13
ISSN en ligne
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2017NEP0007
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Wireless Distributed Networks for IoT Era)
Catégories

Auteurs

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

Mots-clés

Table des matières