A generic cognitive radio based on commodity hardware
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we describe the process that we undertook to build a configurable wireless platform that can be used to implement cognitive radio network (CRN) architectures. Consisting of a commodity IEEE 802.11 a/b/g (WiFi) router at the physical (PHY) layer and RF signal processing and IP traffic shaping circuitry, the resultant hybrid terminal (called the WiFi CR) becomes a building block that can implement cognitive femtocells, point to multipoint, mesh, and relay wireless networks. The IP addressable WiFi CR terminals can sense their radio environment, schedule IEEE 802.11 packet transmissions in space and time, and select channel, modulation rates, and transmit power. Intelligent operation is undertaken by a cognitive network management system (CR NMS) which controls a number of WiFi CR terminals and solicits sensor information from them. The CR NMS gathers the spectrum and sensed interference information and builds a memory map with such knowledge, thereby creating radio environment awareness for the CRN. Cognitive engines (the intelligent control algorithms) within the CR NMS use radio environment knowledge and other information (such as spectrum policy) to give the system a capability to seek white space spectrum, avoid interference, identify primary users, and take on other tasks associated with cognitive radio (CR). Designed around ISM band operation, this generic terminal, with proper RF modifications, can work in the TV bands, 3.65-3.70 GHz, and up to 60 GHz.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».