Dans ce livre, nous nous sommes principalement intéressés à l'exploration des méthodes de détection coopérative du spectre basées sur un détecteur d'énergie dans le domaine de la CR.Le rôle principal consistait à exécuter un détecteur basé sur le LLR quasi-optimal qui a ensuite été simulé pour le signal PU pour différentes valeurs du rapport signal/bruit. La performance de détection de trois schémas différents a été réalisée pour des utilisateurs CR fixes échangeant des informations entre eux, avec des courbes Pfa vs Pd comme norme de performance. Une technique permettant de rendre efficaces les données se trouvant dans une région incertaine, nous avons mis en oeuvre la technique SPRT qui augmente ainsi les performances de détection. Ensuite, nous avons mis en oeuvre un système CSS basé sur la combinaison hard soft et LLR optimale qui améliore les performances de détection avec une plus grande fiabilité.

Autorentext

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).

Klappentext

Dans ce livre, nous nous sommes principalement intéressés à l'exploration des méthodes de détection coopérative du spectre basées sur un détecteur d'énergie dans le domaine de la CR.Le rôle principal consistait à exécuter un détecteur basé sur le LLR quasi-optimal qui a ensuite été simulé pour le signal PU pour différentes valeurs du rapport signal/bruit. La performance de détection de trois schémas différents a été réalisée pour des utilisateurs CR fixes échangeant des informations entre eux, avec des courbes Pfa vs Pd comme norme de performance. Une technique permettant de rendre efficaces les données se trouvant dans une région incertaine, nous avons mis en uvre la technique SPRT qui augmente ainsi les performances de détection. Ensuite, nous avons mis en uvre un système CSS basé sur la combinaison hard soft et LLR optimale qui améliore les performances de détection avec une plus grande fiabilité.