Performance Evaluation of the K-Means-LSTM Hybrid Model for Optimization of Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks
Notice bibliographique
Résumé
CR (cognitive radio) technology has become an attractive field of research owing to the increased demand for spectrum resources.One of the duties of this technology is spectrum sensing which involves the opportunistic identification of vacant frequency bands for occupation by unlicensed users.Various traditional and state of art Machine-Learning algorithms have been proposed for sensing these vacant frequency bands.However, the common drawbacks of the proposed traditional techniques are degraded performance at low signal-to-noise ratios (SNR) as well as the requirement for prior information about the licensed user signal characteristics.More so, several Machine-Learning / Deep Learning techniques depend on simulated, supervised, and static (batch) spectrum datasets with synthesized features, which is not the case with real-world networks.Hence, this study aims to optimize realtime and dynamic spectrum sensing in wireless networks by establishing and evaluating a K-means-LSTM novice model (artifact) that is robust to low SNR and doesn't require a supervised spectrum dataset.Firstly, the unsupervised spectrum dataset was collected by an RTL-SDR dongle and labelled by the K-means algorithm in MATLAB.The labelled spectrum dataset was utilized for training the LSTM algorithm.The resultant LSTM model's performance was evaluated and compared to other commonly used spectrum detection models.Findings revealed that the proposed model established from the K-Means and LSTM algorithms yielded a Pd (detection probability) of 94%, Pfa (false-alarm probability) of 71%, and an accuracy of 97% at low SNR such as -20 dB, a performance which was superior to other models' performance.Using our proposed model, it is possible to optimize real-time spectrum sensing at low SNR without a prior supervised spectrum dataset.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».