Novel Cooperative Automatic Modulation Classification Using Unmanned Aerial Vehicles
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
Automatic modulation classification (AMC) has been intriguing many researchers as it has many civil and military applications. Recently, cooperative AMC (CAMC) using a dynamic or ad hoc sensor network becomes appealing and challenging. As the unmanned aerial vehicles (UAVs) can facilitate three-dimensional communication/sensor network, we propose a novel CAMC approach based on a dynamic (ad hoc) UAV network. In our proposed new CAMC approach, the local classification decisions, which are made by spatially distributed nodes (UAVs) using our previously proposed graph-based modulation classifier, are gathered to reach an overall decision by a new weighted voting mechanism pertinent to individual received signal qualities. Note that the fusion center does not have to be a fixed UAV and it can be dynamically reassigned to any UAV within the same network in each sensing interval. The corresponding weights to individual UAVs are to be determined according to their cumulative states and the temporal discount factor. As a result, our proposed new CAMC approach can be fully distributed as no control center (or hub) is necessary. Besides, our new CAMC scheme can accommodate realistic ad hoc network variations to allow the existing UAVs to depart and/or the new UAVs to join in any sensing interval. Monte Carlo simulation results demonstrate that our proposed new CAMC scheme is quite robust and outperforms the existing CAMC method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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