Learning-Based Cooperative Spectrum Sensing in Hybrid Underlay-Interweave Secondary Networks
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 this paper, a cooperative Secondary Network (SN) is proposed that operates under a hybrid underlay-interweave model. The narrowband sensing problem under the interweave model was formulated as a binary hypothesis problem. The Fusion Center (FC) uses learning techniques, namely the Gaussian Mixture Model (GMM), Support Vector Machine (SVM), and Naive Bayes' (NB) to classify the state of the channel. An SVM kernel was chosen to best fit our hybrid network, since a nonlinear relationship exists between the energy vectors collected at the FC. Furthermore, the degree of the polynomial SVM kernel was manipulated to minimize classification errors. The multi-class SVM (MSVM) algorithm was reformulated to fit our multiple hypothesis problem in the underlay model. The performance of the hybrid network was evaluated based on the Receiver Operating Characteristics (ROC) and classification accuracy. In addition, the accuracy of the MSVM is improved through the cooperation of the SUs. Our results show that the proposed learning-based hybrid model is robust to low SNR environments, and yields an improved performance compared with traditional cooperative sensing techniques. Moreover, we show that the Gaussian SVM kernel surpasses other proposed learning algorithms achieving as high as an 80% detection rate with as low as 10% false alarm.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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