Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Deep Learning-based SNR Estimation for Multistage Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2022, nr 4
Pobierz

Tytuł: Deep Learning-based SNR Estimation for Multistage Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2022, nr 4

Autor:

Patil, Vilaskumar ; Jeevangi, Sanjeevkumar ; Jawaligi, Shivkumar

Data wydania:

2022, nr 4

Typ zasobu:

artykuł

Opis:

Vacant frequency bands are used in cognitive radio (CR) by incorporating the spectrum sensing (SS) technique. Spectrum sharing plays a central role in ensuring the effectiveness of CR applications. Therefore, a new multi-stage detector for robust signal and spectrum sensing applications is introduced here. Initially, the sampled signal is subjected to SNR estimation by using a convolutional neural network (CNN). Next, the detection strategy is selected in accordance with the predicted SNR levels of the received signal. Energy detector (ED) and singular value-based detector (SVD) are the solutions utilized in the event of high SNR, whilst refined non-negative matrix factorization (MNMF) is employed in the case of low SNR. CNN weights are chosen via the Levy updated sea lion optimization (LU-SLNO) algorithm inspired by the traditional sea lion optimization (SLNO) approach. Finally, the outcomes of the selected detectors are added, offering a precise decision on spectrum tenancy and existence of the signal.

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

oai:bc.itl.waw.pl:2248 ; ISSN 1509-4553, on-line: ISSN 1899-8852

DOI:

10.26636/jtit.2022.164922

eISSN:

1899-8852

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Język:

ang

Prawa:

Biblioteka Naukowa Instytutu Łączności

Temat i słowa kluczowe:

cognitive radio spectrum sensing optimized CNN improved NMF LU-SLNO system

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

6 cze 2024

Data dodania obiektu:

7 lut 2023

Liczba wyświetleń treści obiektu:

41

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://bc.itl.waw.pl/publication/2557

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Jawaligi, Shivkumar, Deep Learning-based SNR Estimation for Multistage Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2022, nr 4 6 cze 2024

Obiekty Podobne
Optimal Voting Rule and Minimization of Total Error Rate in Cooperative Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 1

Bachan, P. Trankatwar, Sachin Ravikant Ghosh, Samit Kumar

2021, nr 1
artykuł
Optimization of Spectrum Sensing Parameters in Cognitive Radio Using Adaptive Genetic Algorithm, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2017, nr 1

Roy, Jibendu Sekhar Bhattacharya, Partha Pratim Dutta, Swaham Chatterjee, Subhajit

2017, nr 1
artykuł
Suboptimal Approach to Distributed Detection in Cognitive Radio Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2021, nr 1

Kumari, Shweta Praveena, Sirimilla

2021, nr 1
artykuł
2023, nr 3, JTIT-artykuły
2023, nr 3, JTIT-artykuły
An Efficient Cooperative Spectrum Sensing Method Using Renyi Entropy Weighted Optimal Likelihood Ratio for CRN, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2023, nr 3

Poshattiwar, Sadhana D. Shrote, Sandip B.

2023, nr 3
artykuł
Mobility-Aware, Correlation-Based Node Grouping and Selection for Cooperative Spectrum Sensing, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2014, nr 2

Bogucka, Hanna Benedetto, Maria Gabriella Di Cichoń, Krzysztof Nardis, Luca De

2014, nr 2
artykuł
Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks: A Survey on Machine Learning-based Methods, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2020, nr 3

Khamayseh, Sundous Halawani, Alaa

2020, nr 3
artykuł
Optimal Spectrum Sensor Assignment in Multi-channel Multi-user Cognitive Radio Networks, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2018, nr 4

K. S., Nandini Hariprasad, S. A.

2018, nr 4
artykuł
2024, nr 4, JTIT-artykuły
2024, nr 4, JTIT-artykuły
Optimizing Cognitive Radio Networks with Deep Learning-Based Semantic Spectrum Sensing, Journal of Telecommunications and Information Technology, 2024, nr 4

Mahesh, Kumar N Arthi, R

2024, nr 4
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Instytut Łączności – Państwowy Instytut Badawczy ul. Szachowa 1 04-894 Warszawa

Telefon

(+48) 5128 696

E-Mail

biblioteka@il-pib.pl

Odwiedź nas!

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji