Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikačního výsledku
AL-SHERBAZ, A.; KUSELER, T.; ADAMS, C.; MARŠÁLEK, R.; POVALAČ, K.
Originální název
WiMAX Parameters Adaptation Through A Baseband Processor Using Discrete Particle Swarm Method
Anglický název
Druh
Článek recenzovaný mimo WoS a Scopus
Originální abstrakt
The measurements of physical level parameters can become the area where decisions about cognitive radio will have the most striking effect. FPGA enables real time analyses of physical layer data to satisfy constraints like dynamic spectrum allocations, data throughput and the coding rate. Cognitive radio will be based on simple network management techniques, using remote procedure calls. Intelligent Knowledge-Base System (IKBS) techniques will be used to search the parameter space in selecting changes to the system. WiMAX PHY-layer functions will be managed cognitively by a FPGA based controller to optimise the performance of the system. Instead of simple bit loading methods, the global multi-criteria optimisation promise possibility to adapt more parameters with respect to several objectives. In this paper the application of particle swarm optimisation to fixed WiMAX-OFDM parameter adaptation is presented and compared with the greedy bit loading algorithm.
Anglický abstrakt
Klíčová slova
WiMAX, Cognitive Radio, Particle Swarm Optimisation, PSO
Klíčová slova v angličtině
Autoři
Rok RIV
2011
Vydáno
27.04.2010
ISSN
1759-0787
Periodikum
International Journal of Microwave and Wireless Technologies
Svazek
2010 (2)
Číslo
2
Stát
Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Strany od
165
Strany do
171
Strany počet
7
BibTex
@article{BUT47686, author="Ali {Al-Sherbaz} and Torben {Kuseler} and Chris {Adams} and Roman {Maršálek} and Karel {Povalač}", title="WiMAX Parameters Adaptation Through A Baseband Processor Using Discrete Particle Swarm Method", journal="International Journal of Microwave and Wireless Technologies", year="2010", volume="2010 (2)", number="2", pages="165--171", issn="1759-0787" }