Belief Propagation on Factor Graphs for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio
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
In this paper, we present a probabilistic inference approach for cooperative spectrum sensing. We probabilistically model the cooperative sensing system on a representative factor graph, and approach the decision fusion problem as one of probabilistic inference on a factor graph that can be tackled by message passing algorithms like belief propagation. This approach allows for the rigorous modeling of all unknown quantities, such as channel effects, and correlations among random variables in the cooperative sensing system. Using belief propagation, we compute the likelihoods of the null and alternative hypotheses based on all observations at the fusion center, and apply the likelihood ratio test (LRT) based on the Neyman-Pearson (NP) theorem for optimal decision making. Unlike most studies in this field, we consider non-ideal transmission channels between secondary users and fusion center, as well as the presence of fading in links between primary and secondary users. We apply the proposed approach for both hard and soft local decisions and through simulation results illustrate the performance improvement achieved by the proposed NP-based LRT cooperative sensing scheme. A useful side result is that the well-known M-out-of-K collaborative sensing method is shown to be optimal for identical independent channels from the primary transmitter to each secondary user, and from each secondary user to the fusion center.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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