Adaptive L_p—Norm Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks
Notice bibliographique
Résumé
In cognitive radio (CR) systems, reliable spectrum sensing techniques are required in order to avoid interference to the primary users of the spectrum. Whereas most of the existing literature on spectrum sensing considers impairment by additive white Gaussian noise (AWGN) only, in practice, CRs also have to cope with various types of non-Gaussian noise such as man-made impulsive noise, co-channel interference, and ultra-wideband interference. In this paper, we propose an adaptive Lp-norm detector which does not require any a priori knowledge about the primary user signal and performs well for a wide range of circularly symmetric non-Gaussian noises with finite moments. We analyze the probabilities of false alarm and missed detection of the proposed detector in Rayleigh fading in the low signal-to-noise ratio regime and investigate its asymptotic performance if the number of samples available for spectrum sensing is large. Furthermore, we consider the deflection coefficient for optimization of the Lp-norm parameters and discuss its connection to the probabilities of false alarm and missed detection. Based on the deflection coefficient an adaptive algorithm for online optimization of the Lp-norm parameters is developed. Analytical and simulation results show that the proposed Lp-norm detector yields significant performance gains compared to conventional energy detection in non-Gaussian noise and approaches the performance of the locally optimal detector which requires knowledge of the noise distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».