| TÃtulo : |
Data-Driven Wireless Networks : A Compressive Spectrum Approach |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Gao, Yue, ; Qin, Zhijin, |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XIX, 93 p. 35 ilustraciones en color. |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-00290-9 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Idioma : |
Inglés (eng) |
| Palabras clave: |
Sistemas de comunicación inalámbrica. Sistemas de comunicación móviles. Telecomunicación Comunicación inalámbrica y móvil IngenierÃa en Comunicaciones Redes |
| Clasificación: |
621.384 |
| Resumen: |
Este SpringerBrief analiza las aplicaciones de la representación de repuesto en las comunicaciones inalámbricas, con especial atención a los enfoques habilitados para la detección de compresión (CS) desarrollados más recientemente. Con la ayuda de la propiedad de dispersión, se puede lograr un muestreo sub-Nyquist en redes de radio cognitivas de banda ancha mediante la adopción de detección de compresión, que se ilustra en este informe y comienza con una descripción general completa de los principios de detección de compresión. Posteriormente, los autores presentan un marco completo para la detección de espectro por compresión basada en datos en redes de radio cognitivas, que garantiza robustez, baja complejidad y seguridad. En particular, se proponen una detección de espectro compresivo robusta, una detección de espectro compresivo de baja complejidad y una detección de usuarios maliciosos basada en una detección de compresión segura para abordar los diversos problemas de las redes de radio cognitivas de banda ancha. En consecuencia, las señales y los datos del mundo real recopilados mediante experimentos llevados a cabo durante la prueba piloto de espacios en blanco de televisión permiten la detección del espectro por compresión basada en datos. Los datos recopilados se analizan y utilizan para verificar nuestros diseños y proporcionar información importante sobre el potencial de aplicar la detección por compresión a la detección de espectro de banda ancha. Este SpringerBrief proporciona a los lectores una imagen clara sobre cómo aprovechar la detección de compresión para procesar señales inalámbricas en redes de radio cognitivas de banda ancha. Los estudiantes, profesores, investigadores, cientÃficos, profesionales e ingenieros que trabajan en los campos de la detección de compresión en comunicaciones inalámbricas encontrarán este SpringerBrief muy útil como breve referencia o guÃa de estudio. Los gerentes de la industria y los empleados de agencias de investigación gubernamentales que también trabajan en los campos de detección de compresión en comunicaciones inalámbricas también encontrarán útil este SpringerBrief. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This SpringerBrief discusses the applications of spare representation in wireless communications, with a particular focus on the most recent developed compressive sensing (CS) enabled approaches. With the help of sparsity property, sub-Nyquist sampling can be achieved in wideband cognitive radio networks by adopting compressive sensing, which is illustrated in this brief, and it starts with a comprehensive overview of compressive sensing principles. Subsequently, the authors present a complete framework for data-driven compressive spectrum sensing in cognitive radio networks, which guarantees robustness, low-complexity, and security. Particularly, robust compressive spectrum sensing, low-complexity compressive spectrum sensing, and secure compressive sensing based malicious user detection are proposed to address the various issues in wideband cognitive radio networks. Correspondingly, the real-world signals and data collected by experiments carried out during TV white space pilot trial enables data-driven compressive spectrum sensing. The collected data are analysed and used to verify our designs and provide significant insights on the potential of applying compressive sensing to wideband spectrum sensing. This SpringerBrief provides readers a clear picture on how to exploit the compressive sensing to process wireless signals in wideband cognitive radio networks. Students, professors, researchers, scientists, practitioners, and engineers working in the fields of compressive sensing in wireless communications will find this SpringerBrief very useful as a short reference or study guide book. Industry managers, and government research agency employees also working in the fields of compressive sensing in wireless communications will find this SpringerBrief useful as well. |
| Enlace de acceso : |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
Data-Driven Wireless Networks : A Compressive Spectrum Approach [documento electrónico] / Gao, Yue, ; Qin, Zhijin, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XIX, 93 p. 35 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-00290-9 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés ( eng)
| Palabras clave: |
Sistemas de comunicación inalámbrica. Sistemas de comunicación móviles. Telecomunicación Comunicación inalámbrica y móvil IngenierÃa en Comunicaciones Redes |
| Clasificación: |
621.384 |
| Resumen: |
Este SpringerBrief analiza las aplicaciones de la representación de repuesto en las comunicaciones inalámbricas, con especial atención a los enfoques habilitados para la detección de compresión (CS) desarrollados más recientemente. Con la ayuda de la propiedad de dispersión, se puede lograr un muestreo sub-Nyquist en redes de radio cognitivas de banda ancha mediante la adopción de detección de compresión, que se ilustra en este informe y comienza con una descripción general completa de los principios de detección de compresión. Posteriormente, los autores presentan un marco completo para la detección de espectro por compresión basada en datos en redes de radio cognitivas, que garantiza robustez, baja complejidad y seguridad. En particular, se proponen una detección de espectro compresivo robusta, una detección de espectro compresivo de baja complejidad y una detección de usuarios maliciosos basada en una detección de compresión segura para abordar los diversos problemas de las redes de radio cognitivas de banda ancha. En consecuencia, las señales y los datos del mundo real recopilados mediante experimentos llevados a cabo durante la prueba piloto de espacios en blanco de televisión permiten la detección del espectro por compresión basada en datos. Los datos recopilados se analizan y utilizan para verificar nuestros diseños y proporcionar información importante sobre el potencial de aplicar la detección por compresión a la detección de espectro de banda ancha. Este SpringerBrief proporciona a los lectores una imagen clara sobre cómo aprovechar la detección de compresión para procesar señales inalámbricas en redes de radio cognitivas de banda ancha. Los estudiantes, profesores, investigadores, cientÃficos, profesionales e ingenieros que trabajan en los campos de la detección de compresión en comunicaciones inalámbricas encontrarán este SpringerBrief muy útil como breve referencia o guÃa de estudio. Los gerentes de la industria y los empleados de agencias de investigación gubernamentales que también trabajan en los campos de detección de compresión en comunicaciones inalámbricas también encontrarán útil este SpringerBrief. |
| Tipo de medio : |
Computadora |
| Summary : |
This SpringerBrief discusses the applications of spare representation in wireless communications, with a particular focus on the most recent developed compressive sensing (CS) enabled approaches. With the help of sparsity property, sub-Nyquist sampling can be achieved in wideband cognitive radio networks by adopting compressive sensing, which is illustrated in this brief, and it starts with a comprehensive overview of compressive sensing principles. Subsequently, the authors present a complete framework for data-driven compressive spectrum sensing in cognitive radio networks, which guarantees robustness, low-complexity, and security. Particularly, robust compressive spectrum sensing, low-complexity compressive spectrum sensing, and secure compressive sensing based malicious user detection are proposed to address the various issues in wideband cognitive radio networks. Correspondingly, the real-world signals and data collected by experiments carried out during TV white space pilot trial enables data-driven compressive spectrum sensing. The collected data are analysed and used to verify our designs and provide significant insights on the potential of applying compressive sensing to wideband spectrum sensing. This SpringerBrief provides readers a clear picture on how to exploit the compressive sensing to process wireless signals in wideband cognitive radio networks. Students, professors, researchers, scientists, practitioners, and engineers working in the fields of compressive sensing in wireless communications will find this SpringerBrief very useful as a short reference or study guide book. Industry managers, and government research agency employees also working in the fields of compressive sensing in wireless communications will find this SpringerBrief useful as well. |
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https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
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