Joint wavelet‐based spectrum sensing and FBMC modulation for cognitive mmWave small cell networks
Notice bibliographique
Résumé
Millimetre‐wave (mmWave) 5G communications is an emerging technology to enhance the capacity of existing systems by thousand‐fold improvement. Heterogeneous networks employing densely distributed small cells can optimise the available coverage and throughput of 5G systems. Efficiently utilising the spectrum bands by small cells is one of the approaches that will considerably increase the available data rate and capacity of the heterogeneous networks. This challenging task can be achieved by spectrum sensing capability of cognitive radios and new modulation techniques for data transmission. In this study, a wavelet‐based filter bank is proposed for spectrum sensing and modulation in 5G heterogeneous networks. The proposed technique can mitigate the spectral leakage and interference by adapting the subcarriers according to cognitive information provided by wavelet packet based spectrum sensing (WPSS) and lowering sidelobes using wavelet‐based filter bank multicarrier modulation. The performance improvement of WPSS compared with Fourier‐based spectrum sensing is verified in terms of power spectral density comparison and probabilities of detection and false alarm. Meanwhile, the bit error rate performance demonstrates the superiority of the proposed wavelet‐based system compared with its Fourier‐based counterpart over the 60 GHz mmWave channel.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».