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Enregistrement W7042907016

Second-order cyclostationarity-based detection and
\nclassification of LTE SC-FDMA signals for
\ncognitive radio

2014· dissertation· en· W7042907016 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésCognitive radioDetection theoryAutocorrelationChannel (broadcasting)Telecommunications linkSIGNAL (programming language)Orthogonal frequency-division multiplexingTerm (time)Spectrum (functional analysis)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive radio (CR) was developed for utilizing the spectrum bands efficiently. Spectrum
\nsensing and awareness represent main tasks of a CR, providing the possibility
\nof exploiting the unused bands.
\nIn this thesis, we investigate the detection and classification of Long Term Evolution
\n(LTE) single carrier-frequency division multiple access (SC-FDMA) signals, which are
\nused in uplink LTE, with applications to cognitive radio. We explore the second-order
\ncyclostationarity of the LTE SC-FDMA signals, and apply results obtained for the
\ncyclic autocorrelation function to signal detection and classification (in other words,
\nto spectrum sensing and awareness). The proposed detection and classification algorithms
\nprovide a very good performance under various channel conditions, with a
\nshort observation time and at low signal-to-noise ratios, with reduced complexity. The
\nvalidity of the proposed algorithms is verified using signals generated and acquired
\nby laboratory instrumentation, and the experimental results show a good match with
\ncomputer simulation results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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