Spectrum and Operational Efficiency Optimization Using Airborne Communication Network Capacity Modeling for Cognitive Radios
Notice bibliographique
Résumé
The radio spectrum is one of the most important elements in current communications; nevertheless, it is a limited resource and must be used in a responsible way to host emerging technologies. These technologies include Airborne Communication Networks (ACN), which has attracted much attention of researchers and industry over the last years. The drivers of ACN are mainly to fulfill the mobile communications requirements from passengers, and support the constant growth in aeronautical communications needs. In this paper, requirements of communication channel capacity for future airborne network are studied in order to simulate an airborne network in North Atlantic Tracks (NAT), which cover up to 80% of all oceanic and aerial traffic. To this end, the main aircraft models that fly over this air space as well as the estimation of the future capacity channel of each aircraft are contemplated in order to reduce the spectrum demand and optimize the operational efficiency in the ACN. This paper also presents the use of cognitive radios for the implementation of ACN due to its flexibility for switching to other wireless protocols, integrating new standards in aircraft without substantial cost, developing monitoring tools to guarantee QoS, processing signals for more efficiently use of spectrum and ensuring the scalability and reconfigurability of system. Finally, the simulations results obtained will be used to determine the dimensions of the ACN in terms of number of frequencies and channel capacity, as well as its implementation in cognitive radio on board aircraft
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».