Zobrazeno 1 - 10
of 253
pro vyhledávání: '"radio environment map"'
Publikováno v:
IEEE Open Journal of Signal Processing, Vol 5, Pp 750-765 (2024)
Radio environment maps (REMs) hold a central role in optimizing wireless network deployment, enhancing network performance, and ensuring effective spectrum management. Conventional REM prediction methods are either excessively time-consuming, e.g., r
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d76bd9371be74dc8b42b528843c256de
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 12, Pp 28109-28121 (2024)
In today’s digital age, coverage prediction is essential for optimizing wireless networks and improving user experience. While numerous path loss models and advanced machine learning algorithms have been developed to achieve high prediction perform
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dc7803adec26481bb469633b3ba468f4
Autor:
Carla E. Garcia, Insoo Koo
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 65170-65180 (2023)
In mobile communications network planning (and designing any radio system), coverage prediction helps network operators optimize cellular networks to improve customer experience. Accordingly, several path-loss models have been proposed that depend on
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/feffa07284dc49999d39281669e66854
Autor:
Ying Gao, Takeo Fujii
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 11, Pp 38136-38148 (2023)
Radio environment map (REM) provides detailed information on the coverage of the primary terminals of wireless communication systems. The spatial estimation of the channel condition is directly related to the radio environment. However, the open char
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b5c5eb357f304479a6bf798e1d79b2d5
Publikováno v:
Sensors, Vol 24, Iss 8, p 2523 (2024)
The graph neural network (GNN) has shown outstanding performance in processing unstructured data. However, the downstream task performance of GNN strongly depends on the accuracy of data graph structural features and, as a type of deep learning (DL)
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a6377a5cdff14c97a6bf2115ff52b589
Publikováno v:
Jisuanji kexue, Vol 49, Iss 9, Pp 236-241 (2022)
Radio environment map(REM) can assist cognitive users to accurately perceive and utilize spectrum holes,achieve interference coordination between network nodes,and improve the spectrum efficiency and robustness of wireless networks.However,when cogni
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/98e2c7bca8954d4ba29654132afbd71e
Autor:
Ying Gao, Takeo Fujii
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 45508-45521 (2022)
Radio environment maps (REM) are widely used to enhance communication efficiency in spatial spectrum sharing. This can be generated using reports from the terminals. However, an open characteristic environment always leads to a security problem; for
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/d9eaae62330c456a9a704e4114fb1daf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.