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Enregistrement W2012806394 · doi:10.1109/pimrc.2011.6139981

A weighted fusion scheme for cooperative spectrum sensing based on past decisions

2011· article· en· W2012806394 sur OpenAlexaff
Lamiaa Khalid, Alagan Anpalagan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusion centerCognitive radioWeightingReliability (semiconductor)Scheme (mathematics)Computer scienceFusionSignal-to-noise ratio (imaging)Sensor fusionSpectrum (functional analysis)Information fusionNoise (video)Artificial intelligenceTelecommunicationsMathematicsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooperative spectrum sensing is employed in cognitive radio networks to reliably detect the primary users' transmissions by fusing the sensed data of individual secondary users. In this paper, we propose a new weighted fusion scheme, in which the reliability of the secondary users' local decisions are considered when making a final decision at the fusion center. We use past information about the local and global decisions to estimate the reliability of the sensing decision obtained from each secondary user. This difference in reliability is reflected in the weighting of each secondary user's decision when combined at the fusion center. Simulations are provided to compare the performance of the proposed scheme to the OR, AND, Equal Weight and Signal-to-Noise Ratio (SNR) based Weight fusion schemes. Results show that our proposed scheme provides performance improvement for cooperative spectrum sensing when compared to the other fusion schemes.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,655

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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