Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks With Noncoherent Transmission
Notice bibliographique
Résumé
The problem of decision fusion for cooperative spectrum sensing in cognitive radio (CR) networks is studied when fading channels are present between the CRs and the fusion center (FC). The CRs perform spectrum sensing using energy detection and transmit their binary decisions to the FC for a final decision on the absence or presence of the primary user activity. Considering the limited resources in CR networks, which makes it difficult to acquire the instantaneous channel-state information, noncoherent transmission schemes with on-off keying (OOK) and binary frequency-shift keying (BFSK) are employed to transmit the binary decisions to the FC. For each of the transmission schemes considered, energy- and decoding-based fusion rules are developed first. Then, the detection threshold at the CR nodes and at the FC, the combining weights (in the case of the energy-based fusion rule), and the sensing time are optimized to maximize the achievable secondary throughput of the CR network. Simulation results verify the theoretical analysis. It is also shown that the energy-based fusion rule outperforms the decoding-based fusion rule when the signal-to-noise ratios (SNRs) of the reporting channels are low, whereas the opposite is true for high SNRs. For the simpler energy-based fusion rule, BFSK achieves higher secondary throughput than OOK, at the expense of a larger transmission bandwidth.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».