Sensing OFDM Signal: A Deep Learning Approach

Spectrum sensing plays a critical role in dynamic spectrum sharing, a promising technology to address the radio spectrum shortage. In particular, sensing of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals, a widely accepted multi-carrier transmission paradigm, has received paramount intere...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE transactions on communications Jg. 67; H. 11; S. 7785 - 7798
Hauptverfasser:	Cheng, Qingqing, Shi, Zhenguo, Nguyen, Diep N., Dutkiewicz, Eryk
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York IEEE 01.11.2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Accuracy Algorithms Carrier frequencies Computer simulation Deep learning Delay Delays Detection Feature extraction Frequency domain analysis Machine learning OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing Radio spectra Sensors Signal classification Spectrum sensing stacked autoencoder SAE Uncertainty
ISSN:	0090-6778, 1558-0857
Online-Zugang:	Volltext
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