SVM Assisted Primary User-Detection for ...

Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
DOI :
10.1109/ISCC50000.2020.9219601
Titre :
SVM Assisted Primary User-Detection for Non-Cooperative Cognitive Radio Networks
Auteur(s) :
Bouallegue, Kais [Auteur]
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Crussière, Matthieu [Auteur]
Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique [IETR]
Kharbech, Sofiane [Auteur]
Institut de Recherche sur les Composants logiciels et matériels pour l'Information et la Communication Avancée - UAR 3380 [IRCICA]
Université de Tunis El Manar [UTM]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Titre de la manifestation scientifique :
2020 IEEE Symposium on Computers and Communications, ISCC 2020
Ville :
Rennes
Pays :
France
Date de début de la manifestation scientifique :
2020-07-07
Titre de la revue :
Proceedings - IEEE Symposium on Computers and Communications
Éditeur :
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Date de publication :
2020
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Cognitive radio
eigenvalue decomposition
spectrum sensing
supportvector machines
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'ingénieur [physics]
Résumé en anglais : [en]
This paper presents a new blind spectrum sensing (SS) algorithm based on a machine learning model: the radial basis function support-vector machines (RBF-SVM). As features, the introduced approach uses statistical tests ...
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Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Harvested from HAL