Wyniki 1-1 spośród 1 dla zapytania: authorDesc:"Małgorzata Wasilewska"

METODY UCZENIA MASZYNOWEGO DLA POPRAWY JAKOŚCI DETEKCJI SYGNAŁU LTE DOI:10.15199/59.2019.6.31


  1. WSTĘP Jednym z głównych atrybutów systemów radia kognitywnego (ang. Cognitive Radio - CR) jest nadanie urządzeniom radiowym cech umożliwiających uczenie się i adaptację do warunków zewnętrznych. Działanie takie ma zwiększyć wykorzystanie zasobów radiowych, w obliczu ciągle wzrastającej liczby użytkowników i urządzeń radiowych. Świadomość otoczenia radiowego, a w szczególności stanu zajętości pasma częstotliwości i warunków nadawania, umożliwia dynamiczny dostęp do tych zasobów, tak aby maksymalizować wydajność działania CR przy jednoczesnym niezakłócaniu transmisji użytkowników systemów licencjonowanych (ang. Primary Users - PUs). Do tego celu służy detekcja zajętości pasm częstotliwości (z angielskiego: sensing), w wyniku której decyduje się o obecności transmisji w danym paśmie, ale również o rodzaju tych sygnałów [1]. Radio kognitywne powinno również w sposób inteligentny podejmować decyzje o swoim działaniu i uczyć się na podstawie dotychczasowych doświadczeń. Tę 1PracapowstaławramachprojektuCERTAIN(nrrej.2017/27/L/ST7/ 03166) finansowanego ze środków Narodowego Centrum Nauki. funkcję radia kognitywnego umożliwiają metody nazywane metodami uczenia maszynowego. Celem pracy jest przedstawienie stopnia zwiększenia prawdopodobieństwa detekcji, jaki można uzyskać wykorzystując metody ML jako element wspomagający podstawowe algorytmy sensingu użytych przez stację bazową (eNodeB) bloków zasobów (ang. resource blocks - RBs). Ostatecznym celem zastosowania wspomnianych metod jest wysoka niezawodność detekcji RBs wykorzystanych przez system LTE (LTE-RBs) i stworzenie możliwości nadawania sygnału CR w standardzie 5G z elastycznym wyborem RBs ortogonalnych do LTERBs. W niniejszym artykule omówiono wpierw detekcję energii jako metodę sensingu. Została ona użyta do detekcji sygnałów LTE nadawanych na danym obszarze przez eNodeB. Ponieważ ruch telekomunikacyjny w rozważanej sieci podlega pewnym typowym zmianom czasowym (np. d[...]

 Strona 1