A Review of Recent Deep Learning Methods in Spectrum Sensing

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47344/2trfzg43
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This paper reviews cognitive radio spectrum sensing techniques. With high demand for wireless communications, there is a lack of spectrum resources due to the fixed use policy. The idea of cognitive radio (CR) networks has been the subject of numerous research works as a way of utilizing spectrum resources efficiently. Spectrum sensing (SS) techniques have been proposed, and effective spectrum utilization methods have been established. Deep learning techniques for spectrum sensing have been proven to be better than conventional techniques when combined with cognitive radio technology. A review and comparison of the merits and drawbacks of each technique are given. A description of the use of deep learning techniques in spectrum sensing is given next. Lastly, the challenges of deep learning techniques and potential areas of future research are reviewed.