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Enregistrement W1618893912 · doi:10.1109/isit.2015.7282922

Low-complexity detection of zero blocks in wideband spectrum sensing

2015· article· en· W1618893912 sur OpenAlexaff
Zeinab Zeinalkhani, Amir H. Banihashemi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSparse and Compressive Sensing Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressed sensingBlock (permutation group theory)Computer scienceWidebandComputational complexity theoryCognitive radioAlgorithmSparse matrixContext (archaeology)Signal recoveryMatrix (chemical analysis)Set (abstract data type)MathematicsElectronic engineeringWirelessTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A low-complexity scheme for the reliable detection of zero blocks in a block sparse signal is proposed. The scheme is based on the application of verification based (VB) recovery algorithms in compressed sensing to block sparse signals, and is described in the context of wideband spectrum sensing (WSS). To apply VB algorithms to WSS, we devise a block sparse sensing matrix by designing a novel analog-to-information converter (AIC). The AIC, the sensing matrix and the VB algorithms are then optimized such that the largest number of zero blocks for a given number of measurements can be detected. This work introduces a new paradigm in the recovery of block sparse signals, where one is interested in partial detection of the complement of the support set, reliably, rather than the full recovery of the signal or its support. The analysis and simulations demonstrate significant improvement in performance/complexity over the existing block sparse recovery schemes within this new framework. An important application of the results would be in cognitive radios with limited computational resources.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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