认知无线电：信道状态预测方法综述
网络与互联网体系结构
2013-11-13 v1
摘要
鉴于无线频谱用于通信的物理稀缺性，本文讨论了具备认知无线电能力的必要性。文章介绍了认知无线电技术的背景，并聚焦于“信道状态预测”这一方面。隐马尔可夫模型（HMM）传统上被用于建模无线信道行为，但其存在某些局限性。我们讨论了几种利用机器学习方法进行信道状态预测的技术，并将条件随机场（CRF）过程扩展至该领域。
引用
@article{arxiv.1311.2869,
title = {Cognitive Radios: A Survey of Methods for Channel State Prediction},
author = {Ashish Kumar and Lakshay Narula and S. P. Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.2869},
year = {2013}
}
备注
10 pages, 5 figures