A Review of Recent Deep Learning Methods in Spectrum Sensing
Artykuł przeglądowy (review)
MNiSW
5
spoza listy
| Status: | |
| Autorzy: | Utepova Aizhan, Smailov Nurzhigit, Komada Paweł |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2025 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 1 |
| Wolumen/Tom: | 1 |
| Strony: | 74 - 80 |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Otwarte czasopismo |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 30 czerwca 2025 |
| Abstrakty: | angielski |
| This paper reviews cognitive radio Spectrum sensing (SS) techniques. With increasing demand forwireless spectrum resources cognitive radio (CR), there is a lack of spectrum resources due to the fixeduse policy. The idea of cognitive radio (CR) networks has been the subject of numerous research works asa way of utilizing spectrum resources efficiently. Spectrum sensing (SS) techniques have been proposed,and various effective spectrum utilization methods have been developed. Deep learning techniques haveoutperformed conventional methods for Spectrum sensing (SS). high demand for wireless communicationsAreview and comparison of the merits and drawbacks of each technique are given. A description of the useof deep learning techniques in Spectrum sensing (SS) is given next. Lastly, the challenges of deep learningtechniques and potential areas of future research are reviewed. |
