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Enregistrement W2743118857 · doi:10.4236/wsn.2017.97012

Media Access with Spatial Reuse for Cooperative Spectrum Sensing

2017· article· en· W2743118857 sur OpenAlexaff
Xiao Shao, H. Leib

Notice bibliographique

RevueWireless Sensor Network · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCognitive radioRician fadingFadingComputer networkSpectrum managementReuseWirelessWireless intrusion prevention systemTime division multiple accessFrequency allocationWireless sensor networkWireless networkChannel (broadcasting)Distributed computingTelecommunicationsKey distribution in wireless sensor networks

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing interest for wireless communication services and scarcity of radio spectrum resources have created the need for a more flexible and efficient usage of the radio frequency bands. Cognitive Radio (CR) emerges as an important trend for a solution to this problem. Spectrum sensing is a crucial function in a CR system. Cooperative spectrum sensing can overcome fading and shadowing effects, and hence increase the reliability of primary user detection. In this paper we consider a system model of a dedicated detect-andforward wireless sensor network (DetF WSN) for cooperative spectrum sensing with k-out-of-n decision fusion in the presence of reporting channels errors. Using this model we consider the design of a spatial reuse media access control (MAC) protocol based on TDMA/OFDMA to resolve conflicts and conserve resources for intra-WSN communication. The influence of the MAC protocol on spectrum sensing performance of the WSN is a key consideration. Two design approaches, using greedy and adaptive simulated annealing (ASA) algorithms, are considered in detail. Performance results assuming a grid network in a Rician fading environment are presented for the two design approaches.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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