Spectrum Monitoring Using Energy Ratio Algorithm For OFDM-Based\n Cognitive Radio Networks
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a spectrum monitoring algorithm for Orthogonal Frequency\nDivision Multiplexing (OFDM) based cognitive radios by which the primary user\nreappearance can be detected during the secondary user transmission. The\nproposed technique reduces the frequency with which spectrum sensing must be\nperformed and greatly decreases the elapsed time between the start of a primary\ntransmission and its detection by the secondary network. This is done by\nsensing the change in signal strength over a number of reserved OFDM\nsub-carriers so that the reappearance of the primary user is quickly detected.\nMoreover, the OFDM impairments such as power leakage, Narrow Band Interference\n(NBI), and Inter-Carrier Interference (ICI) are investigated and their impact\non the proposed technique is studied. Both analysis and simulation show that\nthe \\emph{energy ratio} algorithm can effectively and accurately detect the\nappearance of the primary user. Furthermore, our method achieves high immunity\nto frequency-selective fading channels for both single and multiple receive\nantenna systems, with a complexity that is approximately twice that of a\nconventional energy detector.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».