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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 1,236 - 1,239 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.9.1236
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A sliding window-based spectrum sensing method determines the presence or absence of a primary user by comparing the maximum of the received signal energies from multiple sliding windows with a threshold. In this letter, aiming to enhance this scheme, we present a deep learning-based approach for exploiting the pattern of the received signal energies from sliding windows and investigate its sensing performance.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Sliding Window-Based Spectrum Sensing
Ⅲ. Simulation Results
References
참고문헌 (4)
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M. Parvini, et al., “Spectrum sharing schemes from 4G to 5G and beyond: Protocol flow, regulation, ecosystem, economic,” IEEE Open J. Commun. Soc., vol. 4, pp. 464-517, 2023. (https://doi.org/10.1109/OJCOMS.2023.3238569)
C. H. Lim, et al., “Spectrum sensing techniques for detection of radar signals in radar bands,” J. KICS, vol. 43, no. 12, pp. 2048-2056, Dec. 2018. (https://doi.org/10.7840/kics.2018.43.12.2048)
C. H. Lim, et al., “GLRT-Based spectrum sensing techniques for pulse radar signals,” IEEE Commun. Lett., vol. 24, no. 2, pp. 447-450, Feb. 2020. (https://doi.org/10.1109/LCOMM.2019.2954307)
Y. Noh, et al., “Adaptive-sliding-window-based detection for noncooperative spectrum sensing in radar band,” IEEE Syst. J., vol. 16, no. 3, pp. 3878-3881, Sep. 2022. (https://doi.org/10.1109/JSYST.2021.3099349)
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