Detta dokument fokuserar på analytiska studier av problemet med den primära användarens (PU) trafikklassificering. Observera att gammadistributionen kan representera positivt skev data och exponentiell distribution (populär i kommunikationsnätverk prestandaanalys litteratur) det betraktas här som PU trafik deskriptor. Vi undersöker två PU-trafikklassare som använder perfekt uppmätta PU-aktivitet (busy) och inactivity (idle) perioder: (i) maximal sannolikhet klassifier (MLC) och (ii) multi-hypotes sekventiell sannolikhetskvot testklassifier (MSPRTC). Sedan, slappna av antagandet om perfekt period mätning, vi anser en PU trafik observation genom kanalprovtagning. För ett särskilt fall av försumbar sannolikhet för förändring av PU-tillstånd mellan två provtagningar föreslår vi en minsta varians PU upptagen / idle period längd
Liu m.fl. REF föreslog algoritmer för trafikklassificering för att uppskatta trafikperioder för PU och parametrar för PU-trafik.
Primary User Traffic Classification in Dynamic Spectrum Access Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}