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Unser Hauptaugenmerk im gesamten Buch lag auf der Erforschung von auf Energiedetektoren basierenden kooperativen Spectrum-Sensing-Methoden im Bereich der CR.Die wichtigste Aufgabe bestand darin, einen nahezu optimalen LLR-basierten Detektor zu entwickeln, der dann für PU-Signale für verschiedene Werte des Signal-Rausch-Verhältnisses simuliert wurde. Die Erkennungsleistung von drei verschiedenen Verfahren wurde für feste CR-Nutzer, die untereinander Informationen austauschen, mit Pfa- vs. Pd-Kurven als Leistungsstandard durchgeführt. Um die Daten, die in einem unsicheren Bereich liegen,…mehr

Produktbeschreibung
Unser Hauptaugenmerk im gesamten Buch lag auf der Erforschung von auf Energiedetektoren basierenden kooperativen Spectrum-Sensing-Methoden im Bereich der CR.Die wichtigste Aufgabe bestand darin, einen nahezu optimalen LLR-basierten Detektor zu entwickeln, der dann für PU-Signale für verschiedene Werte des Signal-Rausch-Verhältnisses simuliert wurde. Die Erkennungsleistung von drei verschiedenen Verfahren wurde für feste CR-Nutzer, die untereinander Informationen austauschen, mit Pfa- vs. Pd-Kurven als Leistungsstandard durchgeführt. Um die Daten, die in einem unsicheren Bereich liegen, effektiv zu machen, haben wir SPRT implementiert, was die Erkennungsleistung erhöht. Dann haben wir hart-weich kombinierte optimale LLR-basierte CSS implementiert, die die Erkennungsleistung mit höherer Zuverlässigkeit verbessert.
Autorenporträt
Abhishek Kumar é um autor técnico emergente. As suas principais áreas de investigação incluem a IoT, a aprendizagem automática e a computação em nuvem. Recebeu o prémio "Technical Genius Award" da Associação de Engenheiros e Técnicos Informáticos. Como investigador associado de um projeto financiado pelo DRDO, co-inventou o KGSAN (uma estrutura IoT premiada pelo Yahoo R&D).