<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод підвищення спектральної ефективності когнітивних телекомунікаційних систем

Ескіз

Файли

24396.pdf (248,78 KB)

Дата

2025

Автори


Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

The paper considers the improvement of spectral efficiency of cognitive telecommunication systems based on intelligent tuning of secondary users' operating frequencies. For this purpose, the spectrum occupancy is estimated using an adaptive energy detector and a dynamic spectrum access algorithm that takes into account large data sets and features of sparse matrices.

Опис

Ключові слова

cognitive radio , spectral efficiency , artificial neural networks , dynamic spectrum access , SDR , Big Data , spectrum forecasting

УДК

621.391

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.

ISSN

Бібліографічний опис

Олійник А. О, Грабчак Н. В., Нагорний Д. М. Метод підвищення спектральної ефективності когнітивних телекомунікаційних систем // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/24396.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/49709

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних електронних систем (2025)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (12)

  1. Wyglinski, A.M. Memory Enabled Bumblebee-Based Dynamic Spectrum Access for Platooning Environments / A. M. Wyglinski, K. S. Gill, P. Kryszkiewicz, P. Sroka, A. Kliks // IEEE Transactions on Vehicular Technology. – 2023. – Vol. 72. – Iss. 5. – P. 5612–5627.
  2. Haykin, S. Coordinated Cognitive Risk Control for Bridging Vehicular Radar and Communication Systems / S. Haykin, S. Feng // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. – 2022. – Vol. 23. – Iss. 5. – P. 4135–4150.
  3. Bokobza, Y. Deep Reinforcement Learning for Simultaneous Sensing and Channel Access in Cognitive Networks / Y. Bokobza, R. Dabora, K. Cohen // IEEE Transactions on Wireless Communications. – 2023. – Vol. 22. – Iss. 7. – P. 4930–4946.
  4. Kim, S. Multi-Agent Learning and Bargaining Scheme for Cooperative Spectrum Sharing Process / S. Kim // IEEE Access. – 2023. – Vol. 11. – P. 47863–47872.
  5. Liu, X. Reinforcement learning based dynamic spectrum access in cognitive Internet of Vehicles / X. Liu, C. Sun, M. Zhou, B. Lin and Y. Lim // China Communications. - 2021. - Vol. 18. - Iss. 7. - P. 58-68.
  6. Mosavat-Jahromi, H. Prediction and Modeling of Spectrum Occupancy for Dynamic Spectrum Access Systems / H. Mosavat-Jahromi, Y. Li, L. Cai, J. Pan // IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. - 2021. - Vol. 7. - Iss. 3. - P. 715-728.
  7. Li, X. Deep Learning for Spectrum Prediction from Spatial–Temporal–Spectral Data / X. Li, Z. Liu, G. Chen, Y. Xu, T. Song // IEEE Communications Letters. – 2021. – Vol. 25. – Iss. 4. – P. 1216–1220.
  8. Alipour-Fanid, A. Multiuser Scheduling in Centralized Cognitive Radio Networks: A Multi-Armed Bandit Approach / A. Alipour-Fanid, M. Dabaghchian, R. Arora, K. Zeng // IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. – 2022. – Vol. 8. – Iss. 2. – P. 1074–1091.
  9. Han, H. Primary-User-Friendly Dynamic Spectrum Anti-Jamming Access: A GAN-Enhanced Deep Reinforcement Learning Approach / H. Han // IEEE Wireless Communications Letters. – 2022. – Vol. 11. – Iss. 2. – P. 258–262.
  10. Baldesi, L. ChARM: NextG Spectrum Sharing Through Data-Driven Real-Time O-RAN Dynamic Control / L. Baldesi, F. Restuccia, T. Melodia // IEEE INFOCOM 2022 - IEEE Conference on Computer Communications. – 2022. – P. 240–249.