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Enregistrement W2397858136 · doi:10.1186/s13638-016-0635-z

Cooperative spectrum-sensing algorithm in cognitive radio by simultaneous sensing and BER measurements

2016· article· en· W2397858136 sur OpenAlex
Yingqi Lu, Donglin Wang, M. Fattouche

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesResearch Services, University of CalgaryUniversity of Calgary
Mots-clésCognitive radioComputer scienceTransmission (telecommunications)Spectrum (functional analysis)AlgorithmScheme (mathematics)Bit error rateReal-time computingSIGNAL (programming language)WirelessTelecommunicationsDecoding methodsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers spectrum utilization, the probability of detection in cognitive radio (CR) model based on cooperative spectrum sensing with both simultaneous adaptive sensing and transmission at a transmitting secondary user (TSU), and the bit error rate (BER) detection with variation checking at a receiving user (RSU). In this paper, a novel detecting model is proposed in the being considered scenario for the full-duplex TSU’s simultaneous sensing and transmitting. A spectrum sensing scheme with an adaptive sensing window is designed to improve the spectrum utilization with a high SNR. At RSU, the BER variation is used further to detect whether a PU is active or not. Data fusion based on the proposed adaptive sensing scheme and the BER detection is processed for better decison on the spectrum holes. Simulation results show that (1) simultaneous spectrum sensing with an adaptive window improves the spectrum utilization compared with a periodical sensing and (2) cooperative spectrum sensing with the BER-assisted detection improves the probability of detection and spectrum utilization compared with the single simultaneous sensing at TSU.

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.

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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,239 · 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