Optimizing Spectrum Efficiency in Hybrid Cognitive Radios Through Unsupervised Learning
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demand for data transmissions in next-generation wireless networks necessitates effective spectrum utilization, a challenge addressed by cognitive radio (CR) through enhancing spectral efficiency. In hybrid underlay-interweave CR, secondary users (SUs) adapt their transmissions when primary users (PUs) are active to avoid causing interference and operate at full power during idle spectrum periods. The primary network's tolerance for interference is directly influenced by the currently active PUs. Consequently, the primary network's interference threshold exhibits a dynamic characteristic. By accurately determining the channel activity of the primary network, SUs can effectively optimize spectrum usage. This strategy enables the SUs to have higher transmit power when permitted, resulting in higher performance gains. Therefore, we propose an unsupervised learning framework for sensing in cooperative hybrid CR networks to precisely determine the channel state of the primary network. Our unsupervised approach utilizes principal component analysis (PCA) for feature preprocessing and dimensionality reduction and a Gaussian mixture model (GMM) for channel state identification. Furthermore, our approach requires no prior knowledge and learns on a small amount of unlabeled sensing data. Our findings suggest that our proposed CR network can accurately and efficiently determine primary network channel states based on a variety of performance metrics. Moreover, we demonstrate that the proposed unsupervised framework outper-forms popular supervised learning techniques. Furthermore, it is shown that the proposed learning approach offers reduced complexity and is robust to low signal-to-noise ratios.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».