认知无线电网络中机器学习算法应用综述
信号处理
2021-06-22 v1
摘要
在本文中，我们呈现一篇关于机器学习（ML）算法在认知无线电网络（CRN）中应用的综述。我们首先从高层概述 CRN 中的一些主要挑战，并提及可用于缓解这些挑战的 ML 架构与算法。具体而言，我们的关注点在于 CRN 中的两个基础应用，即频谱感知——包含非协作与协作场景，以及动态频谱接入——包含频谱拍卖与预测。我们详细研究了针对这些应用的 CRN 中 ML 领域的最新进展，并简要讨论了 CRN 中 ML 技术实时实现所面临的一组挑战。
引用
@article{arxiv.2106.10413,
title = {A Survey on Machine Learning Algorithms for Applications in Cognitive Radio Networks},
author = {Akshay Upadhye and Purushothaman Saravanan and Shreeram Suresh Chandra and Sanjeev Gurugopinath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.10413},
year = {2021}
}