A pilot‐aided detector for spectrum sensing of Digital Video Broadcasting—Terrestrial signals in cognitive radio networks
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this paper, the main properties of digital television broadcasting signals based on the Digital Video Broadcasting—Terrestrial (DVB‐T) standard are analyzed, and these properties are utilized to design a new pilot‐aided detector for spectrum sensing in cognitive radio networks. The proposed detector consists of a processing unit and a combination and decision unit. In the processing unit, multiple statistics that correspond to different enhanced pilot components are computed. In the combination and decision unit, three newly proposed combination schemes are adopted to combine these statistics, and then, a final decision on the presence or absence of the DVB‐T signals is made on the basis of the Neyman–Pearson criterion. The proposed pilot‐aided detector exploits both the periodic continual and scattered pilots that are intrinsic in the DVB‐T signals, processes the observed data timely, experiences short sensing duration, and requires no time synchronization information. Furthermore, the proposed pilot‐aided detector is able to distinguish DVB‐T signals from interference. Theoretical analysis and simulation results show that spectrum bands that are not currently occupied by the DVB‐T systems can be detected accurately by using the proposed pilot‐aided detector. Simulation results also demonstrate the significant performance gain of the proposed detector compared with the counterparts.Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».