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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-08 09:50 A Study on Joint Probability Distribution Property of Busy/Idle Duration and its Impact on the Performance of Auto-regressive Based Predictor over Real Environmental Channel ○Yafei Hou（Okayama Univ.）・Kazuto Yano（ATR）・Satoshi Denno（Okayama Univ.）・Yoshinori Suzuki（ATR）  SR2018-137 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | For improving the spectrum efficiency (SE), one of efficient methods is allocating multiple bands for simultaneous wireless transmission with cognitive radio technique. To realize such purpose, the important and difficult is to analyze and predict the start and end points of busy/idle duration of channel occupancy status in a low-complexity way. This paper will study the probability distribution of succeeding busy/idle status durations and its impact on the prediction performance of a low-complexity auto-regressive (AR) based predictor using the real environment data collected at a railway station. We first analyze the probability distribution of succeeding busy/idle status durations captured at 2.4~GHz and 5~GHz bands obtained by the adaptive kernel density estimation (AKDE). The analysis shows that, by setting the previous status durations into different ranges, the final status durations can be divided into different categorization with different range. Based on these properties, we evaluate the prediction performance of the low-complexity linear AR based predictor with B/I duration categorization by separating busy/idle duration data into different streams. The proposed predictor can largely improve the prediction performance of some streams after data categorization. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Autoregressive predictor / busy/idle duration prediction / heavy wireless traffic environment / adaptive kernel density estimation / data categorization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 475, SR2018-137, pp. 89-96, 2019年3月. | |
| 資料番号 | SR2018-137 | |
| 発行日 | 2019-02-27 (SR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SR2018-137 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2019-03-06 - 2019-03-08 |
| 開催地（和） | YRP 横須賀リサーチパーク |
| 開催地（英） | YRP |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2019-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Joint Probability Distribution Property of Busy/Idle Duration and its Impact on the Performance of Auto-regressive Based Predictor over Real Environmental Channel |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Autoregressive predictor |
| キーワード(2)（和/英） | / busy/idle duration prediction |
| キーワード(3)（和/英） | / heavy wireless traffic environment |
| キーワード(4)（和/英） | / adaptive kernel density estimation |
| キーワード(5)（和/英） | / data categorization |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 侯 亜飛 / Yafei Hou / コウ アヒ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学自然科学研究科 (略称： 岡山大) Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢野 一人 / Kazuto Yano / ヤノ カズト |
| 第2著者 所属（和/英） | ATR波動工学研究所 (略称： ATR) ATR Wave Engineering Laboratories (略称： ATR) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田野 哲 / Satoshi Denno / デンノ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学自然科学研究科 (略称： 岡山大) Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 義規 / Yoshinori Suzuki / スズキ ヨシノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | ATR波動工学研究所 (略称： ATR) ATR Wave Engineering Laboratories (略称： ATR) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-08 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2018-137 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.475 |
| ページ範囲 | pp.89-96 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2019-02-27 (SR) |
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