Study on collaborative spectrum sensing of multi-satellite low orbit satellites based on multi-satellite collaborative beamforming and intelligent algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Low earth orbit satellites can help narrow the digital divide and provide low latency and high-speed Internet connections.However, they are extremely fast and cannot stay over a single place.In addition, during the process of circumnavigating the ground, it can only be exposed to a ixed location for a short period of time.In response to the above issues, a collaborative spectrum sensing algorithm based on fuzzy integration is proposed, and an intelligent algorithm is obtained by combining alliance game algorithm.Finally, a multi-satellite low orbit satellite collaborative spectrum sensing method based on multi-satellite cooperative beamforming and intelligent algorithm is designed.The research results indicated that the correct detection probability of intelligent algorithms was positively correlated with the signal-to-noise ratio.At a signal-to-noise ratio of -11dB, the probability of correct detection reached a steady state of 1.Under strong interference conditions, when the number of participating satellites in the array was 10, the detection probability of the research method approached 1, and the optimal satellite array power utilization rate obtained was 93.4%.The above results indicate that the research method can reduce the impact of strong ground interference signals and fully tap into the spatial resources available for low orbit satellites.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».