Analysis of area under the ROC curve of energy detection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A simple figure of merit to describe the performance of an energy detector is desirable. The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve, denoted (AUC), is such a measure, which varies between 1/2 and 1. If the detector's performance is no better than flipping a coin, then the AUC is 1/2 , and it increases to one as the detector performance improves. However, in the wireless literature, the AUC measure has gone unnoticed. In this paper, to address this gap, we comprehensively analyze the AUC of an energy detector with no-diversity reception and with several popular diversity schemes. The channel model is assumed to be Nakagami-m fading. First, the average AUC is derived for the case of no-diversity reception. Second, the average AUC is derived for diversity reception cases including maximal ratio combining (MRC), square-law combining (SLC) and selection combining (SC). Further, for Rayleigh fading channels, the impacts of channel estimation errors and fading correlations are analyzed. High SNR (signal-to-noise ratio) approximations and the detection diversity gain are also derived. The analytical results are verified by numerical computations and by Monte-Carlo simulations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle