論文の概要: Deep Learning Frameworks for Cognitive Radio Networks: Review and Open Research Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23949v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 14:04:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:47.915972
• Title: Deep Learning Frameworks for Cognitive Radio Networks: Review and Open Research Challenges
• Title（参考訳）: 認知無線ネットワークのためのディープラーニングフレームワーク: レビューとオープンな研究課題
• Authors: Senthil Kumar Jagatheesaperumal, Ijaz Ahmad, Marko Höyhtyä, Suleman Khan, Andrei Gurtov,
• Abstract要約: ディープラーニングは、認知無線ネットワークにおける最も重要な問題に対処するための強力なツールであることが証明されている。 この記事では、将来のB5G/6Gサービス開発の基礎となる、潜在的なソリューションに関する貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5571334829357415
• License:
• Abstract: Deep learning has been proven to be a powerful tool for addressing the most significant issues in cognitive radio networks, such as spectrum sensing, spectrum sharing, resource allocation, and security attacks. The utilization of deep learning techniques in cognitive radio networks can significantly enhance the network's capability to adapt to changing environments and improve the overall system's efficiency and reliability. As the demand for higher data rates and connectivity increases, B5G/6G wireless networks are expected to enable new services and applications significantly. Therefore, the significance of deep learning in addressing cognitive radio network challenges cannot be overstated. This review article provides valuable insights into potential solutions that can serve as a foundation for the development of future B5G/6G services. By leveraging the power of deep learning, cognitive radio networks can pave the way for the next generation of wireless networks capable of meeting the ever-increasing demands for higher data rates, improved reliability, and security.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、スペクトルセンシング、スペクトル共有、リソース割り当て、セキュリティ攻撃など、認知無線ネットワークにおける最も重要な問題に対処するための強力なツールであることが証明されている。 認知無線ネットワークにおけるディープラーニング技術の利用は、環境の変化に適応し、システム全体の効率性と信頼性を向上させるネットワークの能力を著しく向上させる。 高いデータレートと接続性の需要が増加するにつれて、B5G/6G無線ネットワークは、新しいサービスやアプリケーションを著しく有効にすることが期待されている。 したがって、認知無線ネットワークの課題に対処する深層学習の重要性は過大評価できない。 この記事では、将来のB5G/6Gサービス開発の基礎となる、潜在的なソリューションに関する貴重な洞察を提供する。 ディープラーニングのパワーを活用することで、認知無線ネットワークは、データレートの向上、信頼性の向上、セキュリティに対する需要の増大に対応することができる次世代無線ネットワークへの道を開くことができる。

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