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Enregistrement W2236894404 · doi:10.1002/wcm.2650

Cognitive information delivery in geo‐location database based cognitive radio networks

2016· article· en· W2236894404 sur OpenAlexaff
Zhiyong Feng, Zhiqing Wei, Qixun Zhang, Wei Li, Xin Wang, Yi Qian

Notice bibliographique

RevueWireless Communications and Mobile Computing · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive radioComputer scienceWhite spacesCognitive networkRedundancy (engineering)CognitionDatabaseOverhead (engineering)Interference (communication)Computer networkTelecommunicationsWirelessChannel (broadcasting)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For the problem of spectrum scarcity and wastage, cognitive radio (CR) technology provides a solution to utilizing the vacant spectrum more efficiently. As one of the most promising techniques to obtain the cognitive information in TV white spaces, geo‐location database approach has attracted a lot of recent attentions, with its goal of enhancing the efficiency of spectrum usage and avoiding the interference to TV receivers. However, existing works mainly focus on the construction and applications of geo‐location database, and seldom consider how to deliver the cognitive information from the database to TV band devices. In this paper, we investigate the tradeoff between increasing the accuracy of cognitive information delivery and reducing the overhead. We design two mesh fusion algorithms to reduce the redundancy of cognitive information and improve the efficiency of cognitive information delivery. Finally, we verify our analysis and evaluate the efficiency of the proposed mesh fusion algorithms through numerical studies. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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