Дослідження імовірнісного розподілу службових сигналів в когнітивному радіо

Автор(и)

  • В П ЛИСЕЧКО Український державний університет залізничного транспорту, Ukraine
  • Я Я ОБІХОД «Soft-review», м. Київ,
  • Т М ОЛЕФІРЕНКО Український державний університет залізничного транспорту,

DOI:

https://doi.org/10.18664/ikszt.v0i6.60195

Ключові слова:

когнітивне радіо, радіочастотний ресурс, WiMAX, LTE, нейронна мережа (НС), самоорганізаційна карта Кохонена (СКК)

Анотація

У статті розглядається нейронна мережа у вигляді самоорганізаційної карти Кохонена як метод структурування сервісних сигналів стандарту IEEE 802.22. Розглянуто нейронну мережу СКК як когнітивний рівень в класифікації службових сигналів стандарту IEEE 802.22. Було побудовано імітаційну модель в середовищі розробки MATLAB. Результат даної роботи показав, що СКК здатна кластеризувати складні сигнали, що, в свою чергу, вирішує задачу, яка була поставлена.

Біографії авторів

В П ЛИСЕЧКО, Український державний університет залізничного транспорту

к.т.н., доцент

Я Я ОБІХОД, «Soft-review», м. Київ

програміст

Т М ОЛЕФІРЕНКО, Український державний університет залізничного транспорту

студентка

Посилання

J. Mitola III and G. Q. Maguire Jr., "Cognitive Radio: Making Software Radios More Personal," IEEE Pers. Commun., vol. 6, no. 4, Aug. 1999. pp. 13-185

Ивлев А. А. Основы теории Бойда. Направления развития, применения и реализации. Монография. – Москва, 2008, 64 с.

Stevenson, C.; Chouinard, G.; Zhongding Lei; Wendong Hu; Shellhammer, S.; Caldwell, W.:«IEEE 802.22: The first cognitive radio wireless regional area network standard. Communications Magazine, IEEE». January 2009. рр. 130 – 138.

R.V. Prasad, P. Pawelczak, J. Hoffmeyer and S. Berger, Cognitive functionality in next generation wireless networks: Standardization efforts," IEEE Commun. Mag., Apr. 2008, pp. 115-129.

D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Reading, MA: Addison-Wesley, 1989. рр. 215-221.

Свергунова Ю.О.Метод квазіортогонального частотного мультиплексування на піднесних частотах [Текст]: Ю.О. Свергунова, В.П. Лисечко, Д.О. Легка // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. - 2015. - № 2. - С. 75-79

J. Mitola”Cognitive Radio Architecture: The Engineering Foundations of Radio XML”, Wiley 2006, рр. 315-317.

H. Arslan (EditorH. Arslan (Editor), "Cognitive Radio, Software Defined Radio, and Adaptive Wireless Systems", Springer, pp. 211-217.

Q. Mahmoud “Cognitive Networks”, Wiley 2007, Hardcover, рр. 57-66.

O. Mian, R. Zhou, X. Li, S. Hong, and Z. Wu, “A software-defined radio based cognitive radio demonstration over FM band,” in Proc. International Conference on Wireless Communications and Mobile Computing, June 2009, pp. 495 – 499.

Боровиков В. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. Монография. Питер - 2003.

С. 87-96.

Терехов С.А. Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. Нейроинформатика - 2006. С. 155-156.

S. Haykin, D. Thomson, and J. Reed, “Spectrum sensing for cognitive radio, Proceedings of the IEEE”, vol. 97, no. 5, May 2009, pp. 849–877

##submission.downloads##

Опубліковано

2015-12-25

Номер

№ 6 (2015): Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 В П ЛИСЕЧКО, Я Я ОБІХОД, Т М ОЛЕФІРЕНКО

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.