Un método basado en aprendizaje profundo para detección de espectro con combinación de múltiples características
Autores: Zhang, Yixuan; Luo, Zhongqiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un método basado en aprendizaje profundo para detección de espectro con combinación de múltiples características
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes de radio cognitiva
Tecnologías de detección de espectro
Aprendizaje profundo
Comunicaciones inalámbricas
Condiciones de baja SNR
SenseNet
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Las redes de radio cognitiva permiten la detección y acceso oportunista a un espectro inactivo a través de tecnologías de detección de espectro, proporcionando así servicios a usuarios secundarios. Sin embargo, a un bajo cociente señal-ruido (SNR), los métodos de detección de espectro existentes, como las estadísticas de energía y la detección cícloestacionaria, tienden a fallar o volverse excesivamente complejos, limitando su precisión de detección en escenarios de aplicación complejos.
Descripción
Las redes de radio cognitiva permiten la detección y acceso oportunista a un espectro inactivo a través de tecnologías de detección de espectro, proporcionando así servicios a usuarios secundarios. Sin embargo, a un bajo cociente señal-ruido (SNR), los métodos de detección de espectro existentes, como las estadísticas de energía y la detección cícloestacionaria, tienden a fallar o volverse excesivamente complejos, limitando su precisión de detección en escenarios de aplicación complejos.