Relevant bibliographies by topics / Radio opportuniste

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Books
  4. Book chapters
  5. Conference papers
  6. Reports

Academic literature on the topic 'Radio opportuniste'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 9 February 2022

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Journal articles on the topic "Radio opportuniste"

1

A., Dr Prakash. "Review of Opportunistic Spectrum Access Approach in Cognitive Radio Networks." Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems 12, SP7 (July 25, 2020): 222–31. http://dx.doi.org/10.5373/jardcs/v12sp7/20202101.

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2

Smith, Andrew D. "Automated Screening for Future Osteoporotic Fractures on Abdominal CT: Opportunistic or an Outstanding Opportunity?" Radiology 297, no. 1 (October 2020): 73–74. http://dx.doi.org/10.1148/radiol.2020202900.

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3

Senthil Kumar, B., and Dr S. K. Srivatsa. "Opportunistic Channel Access Algorithm Based on Hidden Semi Markov Model for Cognitive Radio Networks." Bonfring International Journal of Research in Communication Engineering 4, no. 2 (November 30, 2014): 17–21. http://dx.doi.org/10.9756/bijrce.8098.

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4

Dohler, Mischa, Seyed A. Ghorashi, Mohamed Ghozzi, Marylin Arndt, Fatin Said, and A. Hamid Aghvami. "Opportunistic scheduling using cognitive radio." Comptes Rendus Physique 7, no. 7 (September 2006): 805–15. http://dx.doi.org/10.1016/j.crhy.2006.07.004.

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5

Silva Cabral, Yngrid Keila, Joab De Araújo Silva, and Marcelo Portela Sousa. "Uma proposta para a melhoria da descoberta de vizinhos em Redes Cognitivas." Revista Principia - Divulgação Científica e Tecnológica do IFPB 1, no. 38 (February 15, 2018): 69. http://dx.doi.org/10.18265/1517-03062015v1n38p69-76.

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Abstract:
Several wireless services make use of the spectrum for communication, from space radio communication to a simple wireless computer network. However, the considerable amount of services that make use of spectrum in the last years, has been responsible for its limited availability and inefficiency.. Cognitive networks or cognitive radio networks, are a technology that offer the efficient use of spectrum through opportunistic access to frequency bands. Throughout the cognitive radios scenario, this work will present a variation of the JENNA neighbors discovery algorithm. In addition to that, this research will propose a sensing model for a more efficient approach.
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6

Susanti, Neneng, Rima Rahmayanti, Rizal Ramdan Padmakusumah, and Achmad Drajat Aji Sujai R. "Influence Investment Opportunity Set, Leverage and Market Risk of Dividend Payout Ratio." International Journal of Psychosocial Rehabilitation 24, no. 02 (February 13, 2020): 3521–28. http://dx.doi.org/10.37200/ijpr/v24i2/pr200672.

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7

Kaarthik, K., P. T. Sivagurunathan, and S. Sivaranjani. "A REVIEW ON SPECTRUM SENSING METHODS FOR COGNITIVE RADIO NETWORKS." JOURNAL OF ADVANCES IN CHEMISTRY 12, no. 18 (November 16, 2016): 5053–57. http://dx.doi.org/10.24297/jac.v12i18.5380.

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Abstract:
In Wireless Communication, Radio Spectrum is doing a vital role; for the future need it should use efficient. The existing system, it is not possible to use it efficiently where the allocation of spectrum is done based on fixed spectrum access (FSA) policy. Several surveys prove that it show the way to inefficient use of spectrum. An innovative technique is needed for spectrum utilization effectively. Using Dynamic spectrum access (DSA) policy, available spectrum can be exploited. Cognitive radio arises to be an attractive solution which introduces opportunistic usage of the frequency bands that are not commonly occupied by licensed users. Cognitive radios promote open spectrum allocation which is a clear departure from habitual command and control allocation process for radio spectrum usage. In short, it permits the formation of “infrastructure-less” joint network clusters which is called Cognitive Radio Networks (CRN). Conversely the spectrum sensing techniques are needed to detect free spectrum. In this paper, different spectrum sensing techniques are analyzed.
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8

Mishra, Mangala Prasad, Sunil Kumar Singh, and Deo Prakash Vidyarthi. "Opportunistic Channel Allocation Model in Collocated Primary Cognitive Network." International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences 5, no. 5 (October 1, 2020): 995–1012. http://dx.doi.org/10.33889/ijmems.2020.5.5.076.

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Abstract:
The growing demand of radio spectrum to facilitate the primary/secondary users in a cellular network is a challenging task. Many channel allocation models, applying cognition, have been proposed to increase the radio spectrum utilization. The proposed model peruses three types of users: primary users (PUs), opportunistic primary users (OPUs), and secondary users (SUs) that use the radio resources in collocated primary base stations. Out of these users, the opportunistic primary users and secondary users may request for handover as per their requirements. The objective of the model is to enhance the radio spectrum utilization by the opportunistic utilization of radio resources by OPUs and by enabling cognitive radio base stations to collect free channel information dynamically. The cognitive radio base station maintains the centralized free channel at collocated primary base stations to facilitate the SUs opportunistically. The proposed channel allocation technique maintains the Quality of Experience (QoE) of the users as well. The performance analysis of the model is done by simulation which diversifies the importance of the proposed model in the view of minimum blocked services.
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9

Bourdena, Athina, Evangelos Pallis, Georgios Kormentzas, and George Mastorakis. "Efficient radio resource management algorithms in opportunistic cognitive radio networks." Transactions on Emerging Telecommunications Technologies 25, no. 8 (July 29, 2013): 785–97. http://dx.doi.org/10.1002/ett.2687.

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10

Bansal, Tarun, Dong Li, and Prasun Sinha. "Opportunistic Channel Sharingin Cognitive Radio Networks." IEEE Transactions on Mobile Computing 13, no. 4 (April 2014): 852–65. http://dx.doi.org/10.1109/tmc.2013.59.

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More sources

Dissertations / Theses on the topic "Radio opportuniste"

1

Oularbi, Mohamed Rabie. "Identification de Systèmes OFDM et Estimation de la QoS : Application à la Radio Opportuniste." Phd thesis, Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications de Bretagne - ENSTB, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00661753.

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Abstract:
Le schéma de modulation OFDM est très répandu de nos jours (WiFi, WiMAX, \dots) et préconisé comme couche physique pour de nombreux réseaux futurs (3GPP/LTE, IEEE 802.22). Ainsi cette coexistence de réseaux OFDM fait que l'environnement radio est de nos jours hétérogène. Afin de tirer partie de cette hétérogénéité et de satisfaire le concept de ''\textit{Always Best connected}'', il a été imaginé des terminaux multistandards capables de basculer de manière transparente d'un réseau à un autre à la recherche du réseau offrant la qualité de service la plus satisfaisante. Ce processus de basculement entre standards est appelé ''\textit{vertical handover}''. Avant de déclencher un \textit{vertical handover} le terminal se doit d'identifier les réseaux actifs qui l'entourent et estimer la qualité de service disponible sur chaque réseau. Ainsi, dans le cadre de cette thèse nous proposons dans un premier temps des algorithmes d'identification de systèmes OFDM. Dans un second temps, nous nous intéressons à la qualité de service disponible sur les réseaux détectés, nous avons ainsi proposé des estimateurs de métriques de qualité de service dédiés à des réseaux basés sur les schémas d'accès multiples OFDMA et CSMA/CA. Certaines de ces métriques ont été validées expérimentalement sur la plate-forme RAMMUS de TELECOM Bretagne. Toutes les techniques proposées dans le cadre de cette thèse, sont des approches passives à faible coût de calcul qui ne nécessitent aucune connexion au point d'accès, permettant ainsi une économie en temps et en énergie.
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2

Dunat, Jean-Christophe. "Allocation opportuniste de spectre pour les radios cognitives." Phd thesis, Paris : École nationale supérieure des télécommunications, 2006. http://catalogue.bnf.fr/ark:/12148/cb40978484c.

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3

Collot, Ludovic. "Étude de nouvelles architectures de filtres RF intégrés dans le contexte de la radio opportuniste." Limoges, 2011. https://aurore.unilim.fr/theses/nxfile/default/790e39b6-b073-4378-9625-215ed53b5b21/blobholder:0/2011LIMO4020.pdf.

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Abstract:
Ce travail de thèse porte sur la conception de fonctions filtrantes passe-bandes microondes à la fois intégrables en technologie MMIC, accordables et différentielles. L’objectif principal est de réaliser des structures filtrantes et accordables utilisables dans un context de radio opportuniste. Le second objectif est de montrer que l’utilisation d’inductances ferromagnétiques dans ces structures en améliore les performances. Les chaînes de reception actuelles sont figées de part leurs architectures et les composants utilisés (SAW filter, LNA par exemple). Nous proposons de concevoir de nouveaux circuits intégrés : LNA filtrant et filtres à 1, 2 et 3 pôles permettant de rendre la chaîne RF agile en fréquence. Ces circuits reposent sur une topologie très simple de résonateurs LC compensés et permettent d’obtenir une accordabilité continue de la bande passante et de la fréquence centrale sur une octave. Les résultats obtenus, et principalement ceux du LNA filtrant, montent qu’il est possible de concilier fonction de filtrage accordable, gain et faible facteur de bruit sur une unique puce MMIC, ce qui constitue un premier pas vers la conception d’une chaîne de reception opportuniste
This work concerns the conception of microwaves filtering functions at the same time band-pass, MMIC technology compliant, tunable and differential. The main objective is to realize filtering structures compatible with opportunist radio. The second objective is to demonstrate that ferromagnetics inductors improves the performance of such devices. Commersialised RF receivers are deadlocked due to their topologies and used components (SAW filter, LNA for example). We put forward new integrated circuits : filtering LNA and 1, 2 and 3 poles filters usable in fully frequency tunable receivers. These circuits are Q-enhanced resonator based. They have a continuous frequency and bandwidth tunability over an octave. The observed results at first for filtering LNA mixe wide tunablility, gain and low noise figure on a unique MMIC circuit. This contribution is a first step toward opportunists receivers
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4

Jouini, Wassim. "Contribution to learning and decision making under uncertainty for Cognitive Radio." Thesis, Supélec, 2012. http://www.theses.fr/2012SUPL0010/document.

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Abstract:
L’allocation des ressources spectrales à des services de communications sans fil, sans cesse plus nombreux et plus gourmands, a récemment mené la communauté radio à vouloir remettre en question la stratégie de répartition des bandes de fréquences imposée depuis plus d’un siècle. En effet une étude rendue publique en 2002 par la commission fédérale des communications aux Etats-Unis (Federal Communications Commission - FCC) mit en évidence une pénurie des ressources spectrales dans une large bande de fréquences comprise entre quelques mégahertz à plusieurs gigahertz. Cependant, cette même étude expliqua cette pénurie par une allocation statique des ressources aux différents services demandeurs plutôt que par une saturation des bandes de fréquences. Cette explication fut par la suite corroborée par de nombreuses mesures d’occupation spectrale, réalisées dans plusieurs pays, qui montrèrent une forte sous-utilisation des bandes de fréquences en fonction du temps et de l’espace, représentant par conséquent autant d’opportunité spectrale inexploitée. Ces constations donnèrent naissance à un domaine en plein effervescence connu sous le nom d’Accès Opportuniste au Spectre (Opportunistic Spectrum Access). Nos travaux suggèrent l’étude de mécanismes d’apprentissage pour la radio intelligente (Cognitive Radio) dans le cadre de l’Accès Opportuniste au Spectre (AOS) afin de permettre à des équipements radio d’exploiter ces opportunités de manière autonome. Pour cela, nous montrons que les problématiques d’AOS peuvent être fidèlement représentées par des modèles d’apprentissage par renforcement. Ainsi, l’équipement radio est modélisé par un agent intelligent capable d’interagir avec son environnement afin d’en collecter des informations. Ces dernières servent à reconnaître, au fur et à mesure des expériences, les meilleurs choix (bandes de fréquences, configurations, etc.) qui s’offrent au système de communication. Nous nous intéressons au modèle particulier des bandits manchots (Multi-Armed Bandit appliqué à l’AOS). Nous discutons, lors d’une phase préliminaire, différentes solutions empruntées au domaine de l’apprentissage machine (Machine Learning). Ensuite, nous élargissons ces résultats à des cadres adaptés à la radio intelligente. Notamment, nous évaluons les performances de ces algorithmes dans le cas de réseaux d’équipements qui collaborent en prenant en compte, dans le modèle suggéré, les erreurs d’observations. On montre de plus que ces algorithmes n’ont pas besoin de connaître la fréquence des erreurs d’observation afin de converger. La vitesse de convergence dépend néanmoins de ces fréquences. Dans un second temps nous concevons un nouvel algorithme d’apprentissage destiné à répondre à des problèmes d’exploitation des ressources spectrales dans des conditions dites de fading. Tous ces travaux présupposent néanmoins la capacité de l’équipement intelligent à détecter efficacement l’activité d’autres utilisateurs sur la bande (utilisateurs prioritaires dits utilisateurs primaires). La principale difficulté réside dans le fait que l’équipement intelligent ne suppose aucune connaissance a priori sur son environnement (niveau du bruit notamment) ou sur les utilisateurs primaires. Afin de lever le doute sur l’efficacité de l’approche suggérée, nous analysons l’impact de ces incertitudes sur le détecteur d’énergie. Ce dernier prend donc le rôle d’observateur et envoie ses observations aux algorithmes d’apprentissage. Nous montrons ainsi qu’il est possible de quantifier les performances de ce détecteur dans des conditions d’incertitude sur le niveau du bruit ce qui le rend utilisable dans le contexte de la radio intelligente. Par conséquent, les algorithmes d’apprentissage utilisés pourront exploiter les résultats du détecteur malgré l’incertitude inhérente liée à l’environnement considéré et aux hypothèses (sévères) d’incertitude liées au problème analysé
During the last century, most of the meaningful frequency bands were licensed to emerging wireless applications. Because of the static model of frequency allocation, the growing number of spectrum demanding services led to a spectrum scarcity. However, recently, series of measurements on the spectrum utilization showed that the different frequency bands were underutilized (sometimes even unoccupied) and thus that the scarcity of the spectrum resource is virtual and only due to the static allocation of the different bands to specific wireless services. Moreover, the underutilization of the spectrum resource varies on different scales in time and space offering many opportunities to an unlicensed user or network to access the spectrum. Cognitive Radio (CR) and Opportunistic Spectrum Access (OSA) were introduced as possible solutions to alleviate the spectrum scarcity issue.In this dissertation, we aim at enabling CR equipments to exploit autonomously communication opportunities found in their vicinity. For that purpose, we suggest decision making mechanisms designed and/or adapted to answer CR related problems in general, and more specifically, OSA related scenarios. Thus, we argue that OSA scenarios can be modeled as Multi-Armed Bandit (MAB) problems. As a matter of fact, within OSA contexts, CR equipments are assumed to have no prior knowledge on their environment. Acquiring the necessary information relies on a sequential interaction between the CR equipment and its environment. Finally, the CR equipment is modeled as a cognitive agent whose purpose is to learn while providing an improving service to its user. Thus, firstly we analyze the performance of UCB1 algorithm when dealing with OSA problems with imperfect sensing. More specifically, we show that UCB1 can efficiently cope with sensing errors. We prove its convergence to the optimal channel and quantify its loss of performance compared to the case with perfect sensing. Secondly, we combine UCB1 algorithm with collaborative and coordination mechanism to model a secondary network (i.e. several SUs). We show that within this complex scenario, a coordinated learning mechanism can lead to efficient secondary networks. These scenarios assume that a SU can efficiently detect incumbent users’ activity while having no prior knowledge on their characteristics. Usually, energy detection is suggested as a possible approach to handle such task. Unfortunately, energy detection in known to perform poorly when dealing with uncertainty. Consequently, we ventured in this Ph.D. to revisit the problem of energy detection limits under uncertainty. We present new results on its performances as well as its limits when the noise level is uncertain and the uncertainty is modeled by a log-normal distribution (as suggested by Alexander Sonnenschein and Philip M. Fishman in 1992). Within OSA contexts, we address a final problem where a sensor aims at quantifying the quality of a channel in fading environments. In such contexts, UCB1 algorithms seem to fail. Consequently, we designed a new algorithm called Multiplicative UCB (UCB) and prove its convergence. Moreover, we prove that MUCB algorithms are order optimal (i.e., the order of their learning rate is optimal). This last work provides a contribution that goes beyond CR and OSA. As a matter of fact, MUCB algorithms are introduced and solved within a general MAB framework
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5

Ezzaouia, Mahdi. "Allocation de ressource opportuniste dans les réseaux sans fil multicellulaires." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2018. http://www.theses.fr/2018IMTA0098/document.

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Abstract:
La forte croissance du trafic dans les réseaux mobiles s'accompagne d'une augmentation de son hétérogénéité, tant dans l'espace qu'au cours du temps. Cette thèse porte sur des algorithmes d’ordonnancement adaptés à des trafics avec des zones à forte concentration et variables dans le temps. Nous proposons un mécanisme de prêt de la ressource spectrale d'une cellule en sous-charge à une voisine en surcharge combinée à un ordonnancement réactif au sein de chaque cellule. Nous nous intéressons aussi à l’architecture Cloud Radio Access Network qui sépare les têtes de transmission radio (Remote Radio Heads, RRHs) des unités de traitement en bande de base (Baseband Units, BBUs). L’interconnexion entre les BBUs et les RRHs se fait selon deux modes. Le premier est appelé association bi-univoque et consiste à allouer les unités de ressources de la trame radio d’une BBU à une seule RRH. Dans le second mode, appelé association multiple, une BBU peut gérer plusieurs RRHs. Nous proposons un mode d’association hybride dans lequel les unités de ressource de chaque trame sont réparties en deux tranches. La première constitue une tranche non partagée qui est allouée aux utilisateurs centraux selon l’association bi-univoque afin d’augmenter le débit notamment à haute charge de trafic. La deuxième tranche est constituée par une quantité d’unités de ressources partagées par un groupe de RRHs appartenant au même BBU. Cette tranche commune est configurée en association multiple et est allouée aux utilisateurs frontaliers et mobiles. Nous montrons que le mode hybride réduit les interférences intercellulaires, diminue le nombre de handover inter-BBU et améliore la consommation énergétique
The exponential growth of traffic in mobile networks is accompanied by an increase in its heterogeneity, both in space and over time. This thesis deals with scheduling algorithms adapted to highly concentrated and time-varying traffic zones. We propose a spectrum borrowing mechanism from an under-loaded cell to an overloaded one combined with a reactive intra-cellular scheduling algorithm. We are also interested in the Cloud Radio Access Network architecture that separates the Radio Head(RRH) from the Baseband Unit (BBU). The BBU is connected to the RRU according to two modes. The first one is called a one-to-one association and consists in allocating the resource units of the BBU radio frame to a single RRH. In the second mode which is called multiple association, a BBU can handle multiple RRHs. We propose a hybrid association mode in which the resource units of each frame are divided into two slices. The first one constitutes an unshared slice and is allocated to central users according to the one-to-one association in order to increase the throughput, especially at high traffic load. The second slice contains a quantity of resource units that are shared by a group of RRHs belonging to the same BBU. This common slice is configured according to the multiple association mode and is allocated to the edge and mobile users. We show that the hybrid mode reduces the inter-cell interferences, decreases the number of inter-BBU handovers and improves the energy consumption
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Jouini, Wassim. "Contribution à l'apprentissage et à la prise de décision, dans des contextes d'incertitude, pour la radio intelligente." Phd thesis, Supélec, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00765437.

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Abstract:
L'allocation des ressources spectrales à des services de communications sans fil, sans cesse plus nombreux et plus gourmands, a récemment mené la communauté radio à vouloir remettre en question la stratégie de répartition des bandes de fréquences imposée depuis plus d'un siècle. En effet une étude rendue publique en 2002 par la commission fédérale des communications aux Etats-Unis (Federal Communications Commission - FCC) mit en évidence une pénurie des ressources spectrales dans une large bande de fréquences comprise entre quelques mégahertz à plusieurs gigahertz. Cependant, cette même étude expliqua cette pénurie par une allocation statique des ressources aux différents services demandeurs plutôt que par une saturation des bandes de fréquences. Cette explication fut par la suite corroborée par de nombreuses mesures d'occupation spectrale, réalisées dans plusieurs pays, qui montrèrent une forte sous-utilisation des bandes de fréquences en fonction du temps et de l'espace, représentant par conséquent autant d'opportunité spectrale inexploitée. Ces constations donnèrent naissance à un domaine en plein effervescence connu sous le nom d'Accès Opportuniste au Spectre (Opportunistic Spectrum Access). Nos travaux suggèrent l'étude de mécanismes d'apprentissage pour la radio intelligente (Cognitive Radio) dans le cadre de l'Accès Opportuniste au Spectre (AOS) afin de permettre à des équipements radio d'exploiter ces opportunités de manière autonome. Pour cela, nous montrons que les problématiques d'AOS peuvent être fidèlement représentées par des modèles d'apprentissage par renforcement. Ainsi, l'équipement radio est modélisé par un agent intelligent capable d'interagir avec son environnement afin d'en collecter des informations. Ces dernières servent à reconnaître, au fur et à mesure des expériences, les meilleurs choix (bandes de fréquences, configurations, etc.) qui s'offrent au système de communication. Nous nous intéressons au modèle particulier des bandits manchots (Multi-Armed Bandit appliqué à l'AOS). Nous discutons, lors d'une phase préliminaire, différentes solutions empruntées au domaine de l'apprentissage machine (Machine Learning). Ensuite, nous élargissons ces résultats à des cadres adaptés à la radio intelligente. Notamment, nous évaluons les performances de ces algorithmes dans le cas de réseaux d'équipements qui collaborent en prenant en compte, dans le modèle suggéré, les erreurs d'observations. On montre de plus que ces algorithmes n'ont pas besoin de connaître la fréquence des erreurs d'observation afin de converger. La vitesse de convergence dépend néanmoins de ces fréquences. Dans un second temps nous concevons un nouvel algorithme d'apprentissage destiné à répondre à des problèmes d'exploitation des ressources spectrales dans des conditions dites de fading. Tous ces travaux présupposent néanmoins la capacité de l'équipement intelligent à détecter efficacement l'activité d'autres utilisateurs sur la bande (utilisateurs prioritaires dits utilisateurs primaires). La principale difficulté réside dans le fait que l'équipement intelligent ne suppose aucune connaissance a priori sur son environnement (niveau du bruit notamment) ou sur les utilisateurs primaires. Afin de lever le doute sur l'efficacité de l'approche suggérée, nous analysons l'impact de ces incertitudes sur le détecteur d'énergie. Ce dernier prend donc le rôle d'observateur et envoie ses observations aux algorithmes d'apprentissage. Nous montrons ainsi qu'il est possible de quantifier les performances de ce détecteur dans des conditions d'incertitude sur le niveau du bruit ce qui le rend utilisable dans le contexte de la radio intelligente. Par conséquent, les algorithmes d'apprentissage utilisés pourront exploiter les résultats du détecteur malgré l'incertitude inhérente liée à l'environnement considéré et aux hypothèses (sévères) d'incertitude liées au problème analysé.
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Modi, Navikkumar. "Machine Learning and Statistical Decision Making for Green Radio." Thesis, CentraleSupélec, 2017. http://www.theses.fr/2017SUPL0002/document.

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Abstract:
Cette thèse étudie les techniques de gestion intelligente du spectre et de topologie des réseaux via une approche radio intelligente dans le but d’améliorer leur capacité, leur qualité de service (QoS – Quality of Service) et leur consommation énergétique. Les techniques d’apprentissage par renforcement y sont utilisées dans le but d’améliorer les performances d’un système radio intelligent. Dans ce manuscrit, nous traitons du problème d’accès opportuniste au spectre dans le cas de réseaux intelligents sans infrastructure. Nous nous plaçons dans le cas où aucune information n’est échangée entre les utilisateurs secondaires (pour éviter les surcoûts en transmissions). Ce problème particulier est modélisé par une approche dite de bandits manchots « restless » markoviens multi-utilisateurs (multi-user restless Markov MAB -multi¬armed bandit). La contribution principale de cette thèse propose une stratégie d’apprentissage multi-joueurs qui prend en compte non seulement le critère de disponibilité des canaux (comme déjà étudié dans la littérature et une thèse précédente au laboratoire), mais aussi une métrique de qualité, comme par exemple le niveau d’interférence mesuré (sensing) dans un canal (perturbations issues des canaux adjacents ou de signaux distants). Nous prouvons que notre stratégie, RQoS-UCB distribuée (distributed restless QoS-UCB – Upper Confidence Bound), est quasi optimale car on obtient des performances au moins d’ordre logarithmique sur son regret. En outre, nous montrons par des simulations que les performances du système intelligent proposé sont améliorées significativement par l’utilisation de la solution d’apprentissage proposée permettant à l’utilisateur secondaire d’identifier plus efficacement les ressources fréquentielles les plus disponibles et de meilleure qualité. Cette thèse propose également un nouveau modèle d’apprentissage par renforcement combiné à un transfert de connaissance afin d’améliorer l’efficacité énergétique (EE) des réseaux cellulaires hétérogènes. Nous formulons et résolvons un problème de maximisation de l’EE pour le cas de stations de base (BS – Base Stations) dynamiquement éteintes et allumées (ON-OFF). Ce problème d’optimisation combinatoire peut aussi être modélisé par des bandits manchots « restless » markoviens. Par ailleurs, une gestion dynamique de la topologie des réseaux hétérogènes, utilisant l’algorithme RQoS-UCB, est proposée pour contrôler intelligemment le mode de fonctionnement ON-OFF des BS, dans un contexte de trafic et d’étude de capacité multi-cellulaires. Enfin une méthode incluant le transfert de connaissance « transfer RQoS-UCB » est proposée et validée par des simulations, pour pallier les pertes de récompense initiales et accélérer le processus d’apprentissage, grâce à la connaissance acquise à d’autres périodes temporelles correspondantes à la période courante (même heure de la journée la veille, ou même jour de la semaine par exemple). La solution proposée de gestion dynamique du mode ON-OFF des BS permet de diminuer le nombre de BS actives tout en garantissant une QoS adéquate en atténuant les fluctuations de la QoS lors des variations du trafic et en améliorant les conditions au démarrage de l’apprentissage. Ainsi, l’efficacité énergétique est grandement améliorée. Enfin des démonstrateurs en conditions radio réelles ont été développés pour valider les solutions d’apprentissage étudiées. Les algorithmes ont également été confrontés à des bases de données de mesures effectuées par un partenaire dans la gamme de fréquence HF, pour des liaisons transhorizon. Les résultats confirment la pertinence des solutions d’apprentissage proposées, aussi bien en termes d’optimisation de l’utilisation du spectre fréquentiel, qu’en termes d’efficacité énergétique
Future cellular network technologies are targeted at delivering self-organizable and ultra-high capacity networks, while reducing their energy consumption. This thesis studies intelligent spectrum and topology management through cognitive radio techniques to improve the capacity density and Quality of Service (QoS) as well as to reduce the cooperation overhead and energy consumption. This thesis investigates how reinforcement learning can be used to improve the performance of a cognitive radio system. In this dissertation, we deal with the problem of opportunistic spectrum access in infrastructureless cognitive networks. We assume that there is no information exchange between users, and they have no knowledge of channel statistics and other user's actions. This particular problem is designed as multi-user restless Markov multi-armed bandit framework, in which multiple users collect a priori unknown reward by selecting a channel. The main contribution of the dissertation is to propose a learning policy for distributed users, that takes into account not only the availability criterion of a band but also a quality metric linked to the interference power from the neighboring cells experienced on the sensed band. We also prove that the policy, named distributed restless QoS-UCB (RQoS-UCB), achieves at most logarithmic order regret. Moreover, numerical studies show that the performance of the cognitive radio system can be significantly enhanced by utilizing proposed learning policies since the cognitive devices are able to identify the appropriate resources more efficiently. This dissertation also introduces a reinforcement learning and transfer learning frameworks to improve the energy efficiency (EE) of the heterogeneous cellular network. Specifically, we formulate and solve an energy efficiency maximization problem pertaining to dynamic base stations (BS) switching operation, which is identified as a combinatorial learning problem, with restless Markov multi-armed bandit framework. Furthermore, a dynamic topology management using the previously defined algorithm, RQoS-UCB, is introduced to intelligently control the working modes of BSs, based on traffic load and capacity in multiple cells. Moreover, to cope with initial reward loss and to speed up the learning process, a transfer RQoS-UCB policy, which benefits from the transferred knowledge observed in historical periods, is proposed and provably converges. Then, proposed dynamic BS switching operation is demonstrated to reduce the number of activated BSs while maintaining an adequate QoS. Extensive numerical simulations demonstrate that the transfer learning significantly reduces the QoS fluctuation during traffic variation, and it also contributes to a performance jump-start and presents significant EE improvement under various practical traffic load profiles. Finally, a proof-of-concept is developed to verify the performance of proposed learning policies on a real radio environment and real measurement database of HF band. Results show that proposed multi-armed bandit learning policies using dual criterion (e.g. availability and quality) optimization for opportunistic spectrum access is not only superior in terms of spectrum utilization but also energy efficient
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Kouassi, Boris Rodrigue. "Stratégies de coopération dans les réseaux radio cognitif." Phd thesis, Université Nice Sophia Antipolis, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00921559.

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Abstract:
Les réseaux radio actuelles utilisent le spectre inefficacement, car une bande de fréquence est allouée de façon permanente à une technologie spécifique. Vu que le spectre est une ressource limitée, cette attribution statique ne pourra bientôt plus combler les besoins des systèmes de transmission qui ne cessent de croître. On peut toutefois optimiser l'utilisation du spectre en permettant des transmissions secondaires (SU) dans les espaces libres du primaire (PU). Cette vision constitue l'objectif principal de la radio cognitive. Nous proposons d'évaluer les stratégies de transmission pour la coexistence des systèmes primaires (PU) et SU dans les mêmes réseaux. Plus concrètement, nous nous focalisons sur un scénario spatial interweave en émettant les signaux SU dans les espaces vides du PU à l'aide d'un précodeur linéaire. Néanmoins, ce précodage nécessite une connaissance a priori des canaux interférents. L'échange d'informations entre le PU et le SU étant proscrit, nous exploitons l'hypothèse de la réciprocité du canal. Cette hypothèse compense l'absence de coopération, mais elle n'est pas si évidente à exploiter en pratique à cause des perturbations des circuits radio fréquence. Nous suggérons de compenser ces perturbations par des méthodes de calibration relative. Nous proposons ensuite une implémentation temps-réel des solutions sur une plateforme LTE. Pour finir, nous généralisons l'approche RC à un système de transmission multi-utilisateurs, à travers une combinaison des techniques RC et massive MIMO, cette approche constitue s'établit comme une solution à la progression exponentielle du trafic.
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Bhadane, Kunal. "A Cognitive Radio Application through Opportunistic Spectrum Access." Thesis, University of North Texas, 2017. https://digital.library.unt.edu/ark:/67531/metadc984265/.

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Abstract:
In wireless communication systems, one of the most important resources being focused on all the researchers is spectrum. A cognitive radio (CR) system is one of the efficient ways to access the radio spectrum opportunistically, and efficiently use the available underutilized licensed spectrum. Spectrum utilization can be significantly enhanced by developing more applications with adopting CR technology. CR systems are implemented using a radio technology called software-defined radios (SDR). SDR provides a flexible and cost-effective solution to fulfil the requirements of end users. We can see a lot of innovations in Internet of Things (IoT) and increasing number of smart devices. Hence, a CR system application involving an IoT device is studied in this thesis. Opportunistic spectrum access involves two tasks of CR system: spectrum sensing and dynamic spectrum access. The functioning of the CR system is rest upon the spectrum sensing. There are different spectrum sensing techniques used to detect the spectrum holes and a few of them are discussed here in this thesis. The simplest and easiest to implement energy detection spectrum sensing technique is used here to implement the CR system. Dynamic spectrum access involves different models and strategies to access the spectrum. Amongst the available models, an interweave model is more challenging and is used in this thesis. Interweave model needs effective spectrum sensing before accessing the spectrum opportunistically. The system designed and simulated in this thesis is capable of transmitting an output from an IoT device using USRP and GNU radio through accessing the radio spectrum opportunistically.
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Wang, Kehao. "Multi-channel opportunistic access : a restless multi-armed bandit perspective." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00832569.

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Abstract:
In the thesis, we address the fundamental problem of opportunistic spectrum access in a multi-channel communication system. Specifically, we consider a communication system in which a user has access to multiple channels, but is limited to sensing and transmitting only on one at a given time. We explore how the smart user should exploit past observations and the knowledge of the stochastic properties of these channels to maximize its transmission rate by switching channels opportunistically. Formally, we provide a generic analysis on the opportunistic spectrum access problem by casting the problem into the restless multi-armed bandit (RMAB) problem, one of the most well-known generalizations of the classic multi-armed bandit (MAB) problem, which is of fundamental importance in stochastic decision theory. Despite the significant research efforts in the field, the RMAB problem in its generic form still remains open. Until today, very little result is reported on the structure of the optimal policy. Obtaining the optimal policy for a general RMAB problem is often intractable due to the exponential computation complexity. Hence, a natural alternative is to seek a simple myopic policy maximizing the short-term reward. Therefore, we develop three axioms characterizing a family of functions which we refer to as regular functions, which are generic and practically important. We then establish the optimality of the myopic policy when the reward function can be expressed as a regular function and the discount factor is bounded by a closed-form threshold determined by the reward function. We also illustrate how the derived results, generic in nature, are applied to analyze a class of RMAB problems arising from multi-channel opportunistic access. Next, we further investigate the more challenging problem where the user has to decide the number of channels to sense in each slot in order to maximize its utility (e.g., throughput). After showing the exponential complexity of the problem, we develop a heuristic v-step look-ahead strategy. In the developed strategy, the parameter v allows to achieve a desired tradeoff between social efficiency and computation complexity. We demonstrate the benefits of the proposed strategy via numerical experiments on several typical settings.
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Books on the topic "Radio opportuniste"

1

Wang, Zhe, and Wei Zhang. Opportunistic Spectrum Sharing in Cognitive Radio Networks. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-15542-5.

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2

Cavarra, Roberto, and Piera Rella. Il genere della radio: Carriera, famiglia e pari opportunità. Milano, Italy: FrancoAngeli, 2004.

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3

Wenjing, Lou, and Li Ming 1985-, eds. Multihop wireless networks: Opportunistic routing. Hoboken, N.J: Wiley, 2011.

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Opportunistic Networking: Vehicular, D2D and Cognitive Radio Networks. Taylor & Francis Group, 2017.

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5

Medeisis, Arturas, Oliver Holland, and Hanna Bogucka. Opportunistic Spectrum Sharing and White Space Access: The Practical Reality. Wiley, 2015.

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Medeisis, Arturas, Oliver Holland, and Hanna Bogucka. Opportunistic Spectrum Sharing and White Space Access: The Practical Reality. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2015.

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7

Li, Ming, Kai Zeng, and Wenjing Lou. Multihop Wireless Networks: Opportunistic Routing. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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8

Li, Ming, Kai Zeng, and Wenjing Lou. Multihop Wireless Networks: Opportunistic Routing. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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9

Li, Ming, Kai Zeng, and Wenjing Lou. Multihop Wireless Networks: Opportunistic Routing. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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10

Union, European Broadcasting, and EBU Conference (1993 : Brussels, Belgium), eds. Public service broadcasting: Europe's opportunity : a conference. Geneva, Switzerland: The Union, 1993.

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Book chapters on the topic "Radio opportuniste"

1

Khattab, Ahmed, Dmitri Perkins, and Magdy Bayoumi. "Rate-Adaptive Probabilistic Approach for Opportunistic Spectrum Access." In Cognitive Radio Networks, 41–47. New York, NY: Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-4033-8_5.

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2

Khattab, Ahmed, Dmitri Perkins, and Magdy Bayoumi. "Opportunistic Spectrum Access Challenges in Distributed Cognitive Radio Networks." In Cognitive Radio Networks, 33–39. New York, NY: Springer New York, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-4033-8_4.

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3

Rondeau, Thomas W. "On the GNU Radio Ecosystem." In Opportunistic Spectrum Sharing and White Space Access, 25–48. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781119057246.ch2.

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4

Pollin, Sofie, Michael Timmers, and Liesbet Van der Perre. "Distributed Monitoring for Opportunistic Radios." In Software Defined Radios, 55–71. Dordrecht: Springer Netherlands, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-007-1278-2_4.

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5

Mumtaz, Shahid, P. Marques A. Gameiro, and Jonathan Rodriguez. "Ad-Hoc Behavior in Opportunistic Radio." In Computer and Information Science 2009, 9–21. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01209-9_2.

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6

Cidon, Israel, Erez Kantor, and Shay Kutten. "Prudent Opportunistic Cognitive Radio Access Protocols." In Lecture Notes in Computer Science, 462–76. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-41527-2_32.

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7

Cheng, Nan, and Xuemin Shen. "Opportunistic Spectrum Access Through Cognitive Radio." In SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering, 29–55. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-20445-1_3.

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8

Sutton, Paul. "A Dynamically Reconfigurable Software Radio Framework." In Opportunistic Spectrum Sharing and White Space Access, 81–98. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781119057246.ch4.

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9

Ansari, Junaid, and Petri Mähönen. "Wireless Open-Access Research Platform (WARP) for Flexible Radio." In Opportunistic Spectrum Sharing and White Space Access, 49–80. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781119057246.ch3.

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10

Ettus, Matt, and Martin Braun. "The Universal Software Radio Peripheral (USRP) Family of Low-Cost SDRs." In Opportunistic Spectrum Sharing and White Space Access, 3–23. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781119057246.ch1.

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Conference papers on the topic "Radio opportuniste"

1

Song, Xiaoshi, Changchuan Yin, Danpu Liu, and Rui Zhang. "Spatial opportunity in cognitive radio networks with threshold-based opportunistic spectrum access." In ICC 2013 - 2013 IEEE International Conference on Communications. IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icc.2013.6654944.

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2

Song, Xiaoshi, Changchuan Yin, Danpu Liu, and Rui Zhang. "Spatial opportunity in cognitive radio networks with primary transmitter assisted opportunistic spectrum access." In 2013 IEEE International Wireless Symposium (IWS). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/ieee-iws.2013.6616817.

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3

Bellanger, Maurice. "Opportunistic unsynchronized cognitive radio networks." In 2010 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/atc.2010.5672669.

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4

Pereira, Artur, Helder Fontes, and Atilio Gameiro. "Simulation Platform for Opportunistic Radio Systems." In 2006 IEEE 17th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/pimrc.2006.254367.

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5

Urgaonkar, Rahul, and Michael J. Neely. "Opportunistic cooperation in cognitive radio networks." In 2012 Fourth International Conference on Communication Systems and Networks (COMSNETS). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/comsnets.2012.6151350.

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Anindo, Shohely Tasnim, Teethiya Datta, and Sk Shariful Alam. "Throughput Analysis for Wideband Opportunistic Radio Network." In 2019 International Conference on Computer, Communication, Chemical, Materials and Electronic Engineering (IC4ME2). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/ic4me247184.2019.9036526.

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7

Jaafar, Wael, Wessam Ajib, and David Haccoun. "Opportunistic adaptive relaying in cognitive radio networks." In ICC 2012 - 2012 IEEE International Conference on Communications. IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/icc.2012.6364211.

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8

Huang, S., X. Liu, and Z. Ding. "Opportunistic Spectrum Access in Cognitive Radio Networks." In 27th IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM 2008). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/infocom.2007.201.

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9

Huang, S., X. Liu, and Z. Ding. "Opportunistic Spectrum Access in Cognitive Radio Networks." In IEEE INFOCOM 2008 - IEEE Conference on Computer Communications. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/infocom.2008.201.

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10

Krondorf, Marco, Ting-Jung Liang, and Gerhard Fettweis. "On Synchronization of Opportunistic Radio OFDM Systems." In 2008 IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2008-Spring). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/vetecs.2008.388.

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Reports on the topic "Radio opportuniste"

1

Lazio, J., J. S. Bloom, G. C. Bower, J. Cordes, S. Croft, S. Hyman, C. Law, and M. McLaughlin. The Dynamic Radio Sky: An Opportunity for Discovery. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, January 2010. http://dx.doi.org/10.21236/ada520940.

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2

Wu, Fan, Vijay Raman, and Nitin Vaidya. A Channel Assignment Algorithm for Opportunistic Routing in Multichannel, Multi-Radio Wireless Mesh Networks. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, November 2010. http://dx.doi.org/10.21236/ada555031.

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