A comparison on energy detector and CNN-based detector
Yükleniyor...
Tarih
2020
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
IEEE
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/closedAccess
Özet
In today's wireless communication technology, users are classified and assigned to the spectrum by licensing method. There are two types of users in cognitive radio technology, licensed and unlicensed. While primary users use a fixed frequency band, secondary users can detect frequency gaps by different methods, enabling communication when primary users are not using it. With cognitive radio technology, it is aimed to meet the increasing user demands and to make communication faster as a result of using spectrum gaps more efficiently. In this study, energy detector and convolutional neural network (CNN) are compared and investigated which can be more efficient in spectrum sensing.
Günümüz kablosuz iletişim teknolojisinde kullanıcılar sınıflandırılarak lisans verme yöntemiyle spektrum ataması yapılmaktadır. Bilişsel radyo teknolojisinde lisanslı ve lisanssız olmak üzere iki tip kullanıcı bulunmaktadır. Birincil kullanıcılar sabit bir frekans bandı kullanırken, ikincil kullanıcılar frekans boşluklarını farklı yöntemlerle tespit ederek, birincil kullanıcıların kullanmadığı zamanlarda iletişim sağlayabilmektedir. Bilişsel radyo teknolojisi ile spektrum boşluklarının daha verimli kullanılması sonucunda artan kullanıcı taleplerinin karşılanması ve iletişimin daha hızlı yapılması amaçlanmaktadır. Bu çalışmada enerji sezici, evrişimsel sinir ağı (CNN) ile karşılaştırılarak, spektrum seziminde hangisinin daha verimli olabileceği araştırılmaktadır.
Günümüz kablosuz iletişim teknolojisinde kullanıcılar sınıflandırılarak lisans verme yöntemiyle spektrum ataması yapılmaktadır. Bilişsel radyo teknolojisinde lisanslı ve lisanssız olmak üzere iki tip kullanıcı bulunmaktadır. Birincil kullanıcılar sabit bir frekans bandı kullanırken, ikincil kullanıcılar frekans boşluklarını farklı yöntemlerle tespit ederek, birincil kullanıcıların kullanmadığı zamanlarda iletişim sağlayabilmektedir. Bilişsel radyo teknolojisi ile spektrum boşluklarının daha verimli kullanılması sonucunda artan kullanıcı taleplerinin karşılanması ve iletişimin daha hızlı yapılması amaçlanmaktadır. Bu çalışmada enerji sezici, evrişimsel sinir ağı (CNN) ile karşılaştırılarak, spektrum seziminde hangisinin daha verimli olabileceği araştırılmaktadır.
Açıklama
28th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) -- OCT 05-07, 2020 -- ELECTR NETWORK
Anahtar Kelimeler
Spectrum Sensing, Energy Detector, CNN, Spektrum Algılama, Enerji Sezici
Kaynak
2020 28th Signal Processing And Communications Applications Conference (Siu)
WoS Q Değeri
N/A
Scopus Q Değeri
N/A
Cilt
Sayı
Künye
Tokgöz, G. K., Tekbıyık, K., Kurt, G. K., & Yarkan, S. (2020). A Comparison on Energy Detector and CNN-Based Detector. 2022 30th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 1–4.
