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【2h】

Throughput Optimized Non-Contiguous Wideband Spectrum Sensing via Online Learning and Sub-Nyquist Sampling

机译：吞吐量通过在线学习和子奈奎斯特采样优化非连续宽带频谱感应

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作者
Himani Joshi; Sumit J. Darak; A. Anil Kumar; Rohit Kumar;
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年度 2019
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1. Throughput Optimized Non-Contiguous Wideband Spectrum Sensing via Online Learning and Sub-Nyquist Sampling [J] . Joshi Himani, Darak Sumit J., Kumar A. Anil, Wireless Communications Letters, IEEE . 2019,第3期

机译：通过在线学习和次奈奎斯特采样的吞吐量优化的非连续宽带频谱传感
2. Multiantenna-Assisted Wideband Spectrum Sensing Based on Sub-Nyquist Sampling [J] . Wang Jilin, Li Qing, Duan Huiping, Wireless Communications Letters, IEEE . 2021,第4期

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3. A Novel Low-Complexity Cyclostationary Feature Detection Using Sub-Nyquist Samples for Wideband Spectrum Sensing [J] . Mathew Sneha Gem, Samuel Chris Prema Circuits, systems and signal processing . 2021,第12期

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4. Reconstruction failure detection for wideband spectrum sensing with modulated wideband converter based sub-Nyquist sampling [C] . Zheng, Shilian, Yang, Xiaoniu URSI General Assembly and Scientific Symposium . 2014

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5. Low Complexity Sub-Nyquist Spectrum Sensing for Wideband Cognitive Radios. [D] . Shaban, Mohamed. 2016

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6. Wideband Spectrum Sensing Based on Single-Channel Sub-Nyquist Sampling for Cognitive Radio [O] . Changjian Liu, Houjun Wang, Jie Zhang, 2018

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7. Phased-Array-Based Sub-Nyquist Sampling for Joint Wideband Spectrum Sensing and Direction-of-Arrival Estimation [O] . Feiyu Wang, Jun Fang, Huiping Duan, 2018

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8. Machine Learning-Aided, Robust Wideband Spectrum Sensing for Cognitive Radios. [R] . Jayaweera, S. 2015

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