Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Hybrid UCB-HMM: A Machine Learning Strategy for Cognitive Radio
Año:2015
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial (redes neuronales, lógica borrosa, sistemas expertos, etc),
  • Ingenierías,
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
New strategies based on cognitive radio are being discussed to make a more efficient use of the HF band. Multiple users transmit in this band with a worldwide coverage but having multiple collisions with other HF stations. The use of the Upper Confidence Bound (UCB) algorithm is proposed in this work to provide them with a dynamic spectrum access mitigating mutual interference. Based on reinforcement learning, it is used to select the best channel of a wideband HF transceiver in terms of availability. The feasibility of this proposal is demonstrated with real measurements of amateur contests in the HF band. To the best of the authors? knowledge, this is one of the few works on learning with real HF measurements.
Internacional
Si
JCR del ISI
No
Título de la revista
IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking
ISSN
2332-7731
Factor de impacto JCR
Información de impacto
Volumen
1
DOI
10.1109/TCCN.2016.2527021
Número de revista
3
Desde la página
347
Hasta la página
358
Mes
SEPTIEMBRE
Ranking
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Santiago Zazo Bello (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Aplicaciones del Procesado de Señal (GAPS)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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