論文の概要: Cross-Technology Interference: Detection, Avoidance, and Coexistence Mechanisms in the ISM Bands
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06446v1
- Date: Sat, 11 Jan 2025 05:58:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:21:13.701805
- Title: Cross-Technology Interference: Detection, Avoidance, and Coexistence Mechanisms in the ISM Bands
- Title(参考訳): 相互技術干渉:ISMバンドにおける検出・回避・共存機構
- Authors: Zegeye Mekasha Kidane, Waltenegus Dargie,
- Abstract要約: 不均質な無線ネットワークは、ISM(Industry, Scientific, and Medicine)の無線帯域に指定されている無許可の帯域を共有している。
同時に活動すると、相互に技術間干渉(CTI)を引き起こす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0789257770465417
- License:
- Abstract: A large number of heterogeneous wireless networks share the unlicensed spectrum designated as the ISM (Industry, Scientific, and Medicine) radio band. These networks do not adhere to a common medium access rule and differ in their specifications considerably. As a result, when concurrently active, they cause cross-technology interference (CTI) on each other. The effect of this interference is not reciprocal, the networks using high transmission power and advanced transmission schemes often causing disproportionate disruptions to those with modest communication and computation resources. CTI corrupts packets, incurs packet retransmission cost, introduces end-to-end latency and jitter, and make networks unpredictable. The purpose of this paper is to closely examine its impact on low-power networks which are based on the IEEE 802.15.4 standard. It discusses latest developments on CTI detection, coexistence and avoidance mechanisms as well on messaging schemes which attempt to enable heterogeneous networks directly communicate with one another to coordinate packet transmission and channel assignment.
- Abstract(参考訳): 多数の異種無線ネットワークがISM(Industry, Scientific, and Medicine)の無線帯域に指定されている無許可帯域を共有している。
これらのネットワークは共通の媒体アクセス規則に準拠せず、仕様によってかなり異なる。
結果として、同時にアクティブになると、相互に技術間干渉(CTI)を引き起こす。
この干渉の効果は相反するものではなく、高い伝送電力と高度な伝送方式を用いたネットワークは、しばしば控えめな通信と計算資源を持つネットワークに不均等な破壊を引き起こす。
CTIはパケットを破損させ、パケット再送信コストを発生させ、エンドツーエンドのレイテンシとジッタを導入し、ネットワークを予測不能にする。
本研究の目的は,IEEE 802.15.4 標準に基づく低消費電力ネットワークへの影響を詳細に検討することである。
CTI検出, 共存・回避機構, および異種ネットワークが相互に直接通信し, パケット送信とチャネル割り当てを協調するメッセージング方式について述べる。
関連論文リスト
- AI Flow at the Network Edge [58.31090055138711]
AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。
この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T12:51:17Z) - Benchmarking Semantic Communications for Image Transmission Over MIMO Interference Channels [11.108614988357008]
一般マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)干渉チャネルに対するインターフェクト・ロバスト・セマンティック通信(IRSC)方式を提案する。
このスキームはニューラルネットワーク(NN)に基づくトランシーバの開発を伴い、チャネル状態情報(CSI)を受信機のみ、または送信機と受信機の両方の端で統合する。
実験結果から、IRSC方式は干渉を緩和し、ベースラインアプローチより優れることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T11:40:22Z) - A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered by Semantic Communication [53.78269720999609]
本稿では,セマンティック通信(SemCom)を利用したAIGC(SemAIGC)の生成と伝送フレームワークを提案する。
具体的には、セマンティックエンコーダとデコーダに拡散モデルを統合し、ワークロード調整可能なトランシーバを設計する。
提案するSemAIGCフレームワークは,従来の手法に比べてレイテンシとコンテンツ品質が優れていることがシミュレーションによって検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T18:05:22Z) - Deep Reinforcement Learning for Interference Management in UAV-based 3D
Networks: Potentials and Challenges [137.47736805685457]
チャネル情報を知らなくても干渉を効果的に軽減できることを示す。
干渉を利用することにより、提案された解決策は民間UAVの継続的な成長を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-11T18:06:46Z) - Performance Limits of a Deep Learning-Enabled Text Semantic
Communication under Interference [89.91583691993071]
本稿では,(マルチインターフェラー)RFIの存在下でのDeepSCという人気テキストSemComシステムの性能限界について検討する。
本稿では,DeepSCが意味的に無関係な文を生成することを示す。
また,マルチインターフェラーRFIにおいて,DeepSCの実用限界と停止確率の低い値も導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-15T05:43:08Z) - Task-Oriented Communications for NextG: End-to-End Deep Learning and AI
Security Aspects [78.84264189471936]
NextG通信システムは,タスク指向通信などのタスクを確実に実行するために,この設計パラダイムのシフトを探求し始めている。
無線信号分類はNextG Radio Access Network (RAN) のタスクであり、エッジデバイスはスペクトル認識のための無線信号を収集し、信号ラベルを識別する必要があるNextGベースステーション(gNodeB)と通信する。
エッジデバイスとgNodeB用のエンコーダデコーダ対として、送信機、受信機、および分類器機能を共同で訓練することで、タスク指向通信を考える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-19T17:54:36Z) - Real-time Over-the-air Adversarial Perturbations for Digital
Communications using Deep Neural Networks [0.0]
逆方向の摂動は、RF通信システムによって、反応性ジャマーやインターセプションシステムを避けるために使用できる。
この研究は、クラス固有およびサンプル非依存の対向摂動を定義することによって、このギャップを埋めようとしている。
本研究は,ソフトウェア定義無線を用いて,物理的チャネルを横断する空対空攻撃の有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-20T14:50:52Z) - Semi-supervised Variational Temporal Convolutional Network for IoT
Communication Multi-anomaly Detection [3.3659034873495632]
モノのインターネット(IoT)デバイスは、巨大な通信ネットワークを構築するために構築されます。
これらのデバイスは実際には安全ではないため、通信ネットワークが攻撃者によって露出されることを意味する。
本稿では,IoT 複数異常検出のための半監視ネットワーク SS-VTCN を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-05T08:51:24Z) - Decentralized Learning for Channel Allocation in IoT Networks over
Unlicensed Bandwidth as a Contextual Multi-player Multi-armed Bandit Game [134.88020946767404]
本稿では,プライマリセルネットワークにライセンスされたスペクトルに基づいて,アドホックなモノのインターネットネットワークにおける分散チャネル割り当て問題について検討する。
本研究では,この問題をコンテキスト型マルチプレイヤー・マルチアームバンディットゲームにマッピングし,試行錯誤による純粋に分散化された3段階ポリシー学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T10:05:35Z) - Reinforcement Learning for Mitigating Intermittent Interference in
Terahertz Communication Networks [4.999585439793266]
多数のユーザによる非協調送信はテラヘルツネットワークに重大な干渉を引き起こす可能性がある。
適応型マルチスレッディング戦略を用いた強化学習に基づく新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-10T16:28:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。