CNN-Enabled Multiple Power-Levels Identification in Cognitive Radio Networks
Notice bibliographique
Résumé
Spectrum sensing with transmit power identification can greatly facilitate the application of the hybrid spectrum access strategy in cognitive radio (CR) networks. Conventional model-driven methods suffer from severe performance degradation in low signal-to-noise ratio (SNR) regime. In this paper, we propose a multiple transmit power levels identification network (TPIN) which consists of three components. In the data preprocessing components, the covariance matrix (COV) of the received data is first employed as the observation data. Then, the residual network (ResNet) based feature extractor components is used to construct the test statistic by extracting high-dimensional features of the observation data. Furthermore, the likelihood ratio test (LRT) criterion is leveraged to design the cost function for obtaining the maximum posterior probability in the classifier components. Different from the assumption in conventional method, the prior probability of each transmit power levels is unknown to the TPIN, and the array of training set is randomly disturbed. In addition, in order to verify the ability of TPIN in data features extraction, a comparison reference experiment using a general test statistic (e.g., higher-order cumulative) as the observation data is introduced. Finally, simulation results demonstrate the identification performance of the COV-based (COV-TPIN) scheme.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».