Distributed Spectrum Sharing Using Blockchain: A Hyperledger Fabric Implementation
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic Spectrum Sharing (DSS) is proposed as a solution to the spectrum scarcity and under-utilization problem in a world of ever-increasing spectrum demand. Enabling DSS, however, requires overcoming many technical, regulatory, and economic challenges. Cognitive Radio (CR) provided a solution for some of the technical issues of DSS by equipping wireless devices with intelligent sensing and decision making capabilities to enable dynamic sharing of the surrounding spectrum between devices. However, CR alone has been unable to provide a fully dynamic ecosystem for spectrum sharing that guarantees protection for spectrum owners. This has led multiple spectrum regulators to implement frameworks that enable DSS through a centralized spectrum management system that complements the CR capabilities to ensure compliance with spectrum access policies and regulations. However, these frameworks require trusting a third party to manage spectrum access and do not provide intrinsic mechanisms to incentives spectrum owners to share their spectrum. Blockchain technology provides a distributed platform for autonomous asset trading that can be utilized to implement a fully dynamic spectrum sharing system, ensuring transparency and trust between devices without the need for a third party. This paper provides a blockchain-based model for a DSS that represents spectrum access rights as tokenized assets and enables trading of these spectrum tokens between multiple users on a distributed ledger using smart contracts. The proposed model is implemented using Hyperledger Fabric (HLF) as a permissioned blockchain network and the details of the implemented Chaincode transactions are outlined.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».