Prediction and Modeling of Spectrum Occupancy for Dynamic Spectrum Access Systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
In a dynamic spectrum allocation (DSA) system, reliable prediction of spectrum occupancy based on a spectrum consumption model (SCM) is critical for system design, performance analysis, and evaluation. In this article, we focus on a low-level abstracted measured dataset from a massive campaign and investigate the occupancy of representative frequency bands. First, we apply an autoregressive-moving-average (ARMA) model combined with a low-pass filter, given the stationarity of the channel measurement dataset and thanks to the computational simplicity of the model. The average received power and off-state probability are extracted from the measured data. According to the results, the measured and predicted data are in good agreement. Comparing the proposed model-based ARMA with the popular long short-term memory learning algorithm, they have similar error accuracy with pre-processed data, while ARMA has a much lower training complexity. In the second step, we develop an SCM describing the spectrum usage for designing and examining the DSA system. We extract the periodic, aperiodic low-frequency, and burst components of the time series. Also, a binary sequence is extracted from a sparse occupancy channel, and modelled by a non-homogeneous Markov chain. Results show that the model-generated data can maintain the same statistics as the measured data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle