تعزيز قاعدة بيانات الفضاء الأبيض للتلفزيون القائم على التعلم

محتوى المقالة الرئيسي

Armie E. Pakzad
Raine Mattheus Manuel
Jerrick Spencer Uy
Xavier Francis Asuncion
Joshua Vincent Ligayo
Lawrence Materum

الملخص

تشير المساحات البيضاء في التلفزيون (TVWSs) إلى الجزء غير المستخدم من الطيف تحت نطاقي الترددات العالية جدًا (VHF) والتردد الفائق (UHF). TVWS هي ترددات تخضع لمستخدمين أساسيين مرخصين (PUs) لا يتم استخدامها ومتاحة للمستخدمين الثانويين (SU). وهناك عدة طرق لتطبيق TVWS في الاتصالات ، من بينها استخدام قاعدة بيانات TVWS (TVWSDB) .وان الغرض الأساسي من TVWSDB هو حماية PU من التداخل مع وحدات التخزين. وهناك العديد من قواعد بيانات تحديد الموقع الجغرافي المتاحة لهذا الغرض. ومع ذلك ، ليس من الواضح ما إذا كانت قواعد البيانات هذه تتمتع بميزة التنبؤ التي تمنح TVWSDB القدرة على تقليل عدد الاستفسارات من وحدات النظام. مع وضع هذا في الاعتبار ، يقدم المؤلفون TVWSDB القائمة على التعلم المعزز. التعلم المعزز (RL) هو أسلوب للتعلم الآلي يركز على ما تم القيام به بناءً على تعيين المواقف للإجراءات للحصول على أعلى مكافأة. تم إجراء عملية التعلم من خلال تجربة الإجراءات للحصول على المكافأة بدلاً من إخبارك بما يجب القيام به. وقد تؤثر الإجراءات بشكل مباشر على المكافآت والمكافآت المستقبلية. استنادًا إلى النتائج ، قامت هذه الخوارزمية بالبحث بشكل فعال عن القناة الأكثر مثالية لوحدات SU في الاستعلام بأقل مدة بحث. ويقدم هذا البحث ميزة استخدام نهج التعلم الآلي في TVWSDB مع إمكانية بحث دقيقة وأسرع لقنوات TVWS المتاحة والمخصصة للنظم الخاصة.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
تعزيز قاعدة بيانات الفضاء الأبيض للتلفزيون القائم على التعلم. Baghdad Sci.J [انترنت]. 20 يونيو، 2021 [وثق 17 مايو، 2024];18(2(Suppl.):0947. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6215
القسم
article

كيفية الاقتباس

1.
تعزيز قاعدة بيانات الفضاء الأبيض للتلفزيون القائم على التعلم. Baghdad Sci.J [انترنت]. 20 يونيو، 2021 [وثق 17 مايو، 2024];18(2(Suppl.):0947. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6215

المراجع

Prata A, Oliveira ASR, Carvalho NB. An Agile Digital Radio System for UHF White Spaces. IEEE Microwave Magazine. 2014;15,92–97.

Barrie M, Delaere S, Sukarevičienė G, Gesquiere J, Moerman I. Geolocation database beyond TV white spaces? Matching applications with database requirements. 2012 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks. 2012;467–478.

Luo Y, Gao L, Huang J. Business modeling for TV white space networks. IEEE Communications Magazine, 2015;53,82–88.

Trinidad E, Materum L. Juxtaposition of Extant TV White Space Technologies for Long-Range Opportunistic Wireless Communications. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. 2019.

Pakzad AE, Pakzad AA, Materum L. Proposed Joint Propagation and Reinforcement Learning-based Television White Space Ledger. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. 2020;8(4).

Anabi KH, Nordin R, Abdullah NF. Database-assisted television white space technology: Challenges, trends and future research directions. 2016;4,8162–8183.

Mueck M, Noguet D. TV white space standardization and regulation in Europe. 2011 2nd International Conference on Wireless Communication, Vehicular Technology, Information Theory and Aerospace & Electronic Systems Technology (Wireless VITAE). 2011;1–5.

Feng X, Zhang J, Zhang Q. Database-assisted multi-ap network on tv white spaces: Architecture, spectrum allocation and ap discovery. 2011 IEEE International Symposium on Dynamic Spectrum Access Networks (DySPAN), 2011;265–276.

Sun C, Villardi GP, Lan Z, Alemseged YD, Tran HN, Harada H. Coexistence of secondary user networks under primary user constraints in TV white space. 2012 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC). 2012;2146–2150.

Kokkinen H. TV White Space Spectrum Sharing Using Geolocation Databases. In TV White Space Communications and Networks. Elsevier. 2018;29-43.

Ojaniemi J, Poikonen J, Wichman R. Effect of geolocation database update algorithms to the use of TV white spaces. 2012 7th International ICST Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM). 2012;18–23.

Xue Z, & Wang L. Geolocation database based resource sharing among multiple device-to-device links in TV white space. 2015 International Conference on Wireless Communications & Signal Processing (WCSP). 2015;1–6.

Puspita RH, Shah SDA, Lee G, Roh B, Oh J, Kang S. Reinforcement Learning Based 5G Enabled Cognitive Radio Networks. 2019 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). 2019;555–558.

Dionisio R, Ribeiro J, Ribeiro J, Marques P, Rodriguez J. Cross-platform demonstrator combining spectrum sensing and a geo-location database. 2012 Future Network & Mobile Summit (FutureNetw), 2012;1–9.

Martin J, Dooley L, Wong K. A new cross-layer dynamic spectrum access architecture for TV white space cognitive radio applications. 2013.

Alhammadi A, Roslee M, Alias MY. Fuzzy logic based negotiation approach for spectrum handoff in cognitive radio network. 2016 IEEE 3rd International Symposium on Telecommunication Technologies (ISTT). 2016;120–124.

Wang C, Ma M, Zhao Z. Design of a novel dynamic trust model for spectrum management in WRANs of TV white space. Journal of Network and Computer Applications. 2017;100,1–10.

Sutton RS, Barto AG. Reinforcement learning: An introduction. MIT press. 2018.

Mathworks. (n.d.). Reinforcement Learning with MATLAB Understanding the Basics and Setting Up the Environment the Environment.

Government of Canada, DBS-01 — White Space Database Specifications. 2020. available at https://www.ic.gc.ca/eic/site/smt-gst.nsf/eng/sf10928.html.

Zurutuza, N. Cognitive Radio and TV White Space Communications: TV White Space Geolocation Database System [Master’s Thesis]:Institutt for elektronikk og telekommunikasjon. 2011.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.