Inteligentna predykcja stanu zajętości widma z uwzględnieniem wpływu zaników
[ 1 ] Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
2022
artykuł naukowy / referat
polski
- CNN
- ML
- detekcja sygnałów
- 5G
- CNN
- ML
- spectrum sensing
- 5G
PL W pracy przedstawiono algorytm predykcji wolnych zasobów w sieciach radiowych 5G. Sygnał 5G nadawany przez użytkownika pierwotnego (PU) poddawany jest zanikom występującym w kanale, co uniemożliwia poprawną detekcję i tym samym właściwą ochronę transmisji PU. Zaproponowany algorytm wykorzystuje możliwości głębokiego uczenia maszynowego w celu rozpoznania zależności czasowo-częstotliwościowych występujących w odebranym sygnale, a także rozpoznania stopnia zaniku. Znając te informacje, algorytm dokonuje lepszej detekcji wolnych zasobów, przy jednoczesnej ochronie transmisji PU.
EN In this paper, we present a 5G spectrum resources prediction algorithm. 5G signal, transmitted by the primary user (PU) is transmitted through fading channel, which makes negatively affects prediction performance and proper protection of PU’s transmission. The proposed algorithm applies deep learning for estimating fading level and recognizing time-frequency patterns in a received signal. Having this information, the algorithm can perform better signal prediction and PU’s transmission protection.
481 - 485
witryna wydawcy
ostateczna wersja opublikowana
20