Automatic spectrum sensing technique using support vector machine in cognitive radio network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746635
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMAD ILYAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Kullanıcı, Makine öğrenmesi, Radyo, Spektrum, Sınıflandırma, User, Machine learning, Radio, Spectrum, Classification
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Spektrum kullanımı için Bilişsel Radyo (CR) ağı kurulmuştur. Bu teknoloji, lisanssız kullanıcıların spektrumu lisanslı kullanıcılarla paylaşmasına olanak tanır. Böyle bir işlemi gerçekleştirmek için beyaz (lisanslı) spektrumdaki boşlukları bulmak için spektrumun periyodik olarak taranması gerekir. Bu yazıda otomatik spektrum algılama yaklaşımları önerilmiştir. Derin öğrenme sınıflandırıcısı yani Neural Network a Multilayer Perceptron (MLP) ve Gradient Boosting (GB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (L_R), K-nearest Neighbor (KNN) ve Bagging algoritması gibi makine öğrenme yaklaşımları. SVM tabanlı spektrum algılama, bu teknik kullanılarak elde edilen %94.01 spektrum algılama doğruluğu ile daha iyi performans gösterir.
Özet (Çeviri)
Cognitive Radio (CR) network is established for spectrum utilization. This technology allows unlicensed users to share the spectrum with licensed users. In order to perform such a process, the spectrum needs to be periodically scanned in order to find the voids in the white (licensed) spectrum. Automatic spectrum sensing approaches are proposed in this paper. Deep learning classifier namely Neural Network a Multilayer Perceptron (MLP) and machine learning approaches such as Gradient Boosting (GB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (L_R), K-nearest Neighbor (KNN) and Bagging algorithm. SVM-based spectrum sensing is outperformed with 94.01 % spectrum sensing accuracy was achieved using this technique
Benzer Tezler
- Körfezlerdeki su kalitesinin uydu görüntü verileri yardımıyla incelenmesi
The Evaluation of water-quality in the bays by satellite images
FİLİZ SUNAR
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Üniversitelerdeki öğrenci işlerinin mikrobilgisayarlar yardımı ile çözümlenmesine ilişkin bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SAİT ESLEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HALİL ŞENGONCA
- Kısa zincirli bazı alkil aromatik hidrokarbonların yüzey aktif madde olarak kullanım alanlarının incelenmesi
Performance of short-chain alkyl aromatic sulphonates in light duty foaming detersents
BİKEM ÖVEZ
- Elma suyu aroma maddeleri üzerine çalışmalar
Başlık çevirisi yok
DOĞAN YÜKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. COŞKAN ILICALI