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Spectrum learning and access for cognitive satellite communications under jamming

机译：干扰下认知卫星通信的频谱学习和接入

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This paper presents a robust dynamic spectrum access (DSA) decision making framework for a satellite communication (SATCOM) system with primary users (PUs) and secondary users (SUs) operating in the presence of cognitive jammers. Different levels of uncertainty are considered for the channel availability under SATCOM delays and jamming effects. Spectrum uncertainty is quantified regarding the parameter estimation for Markov model of spectrum occupancy and the prediction of future channel states under SATCOM delays. Based on these uncertainty models, the optimal spectrum sensing approach is used to identify available channels. Both offline and online algorithms are used for DSA. Offline algorithm first learns spectrum dynamics and then applies DSA, whereas online learning repeats this process and adapts to fast spectrum dynamics. Results show performance gains of DSA over the case without considering spectrum uncertainty.
机译：本文提出了一个健壮的动态频谱访问（DSA）决策框架，用于卫星通信（SATCOM）系统，其中主要用户（PU）和次要用户（SU）在存在认知干扰的情况下运行。在SATCOM延迟和干扰效应下，信道可用性考虑了不同程度的不确定性。关于用于频谱占用的马尔可夫模型的参数估计和在SATCOM延迟下的未来信道状态的预测，对频谱不确定性进行了量化。基于这些不确定性模型，使用最佳频谱感测方法来识别可用信道。离线算法和在线算法都用于DSA。离线算法首先学习频谱动力学，然后应用DSA，而在线学习则重复此过程并适应快速频谱动力学。结果表明，在不考虑频谱不确定性的情况下，DSA的性能有所提高。

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