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On the limits of predictability in real-world radio spectrum state dynamics: from entropy theory to 5G spectrum sharing

机译：现实世界中无线电频谱状态动态的可预测性限制：从熵理论到5G频谱共享

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A range of applications in cognitive radio networks, from adaptive spectrum sensing to predictive spectrum mobility and dynamic spectrum access, depend on our ability to foresee the state evolution of radio spectrum, raising a fundamental question: To what degree is radio spectrum state (RSS) predictable? In this article we explore the fundamental limits of predictability in RSS dynamics by studying the RSS evolution patterns in spectrum bands of several popular services, including TV bands, ISM bands, cellular bands, and so on. From an information theory perspective, we introduce a methodology of using statistical entropy measures and Fano inequality to quantify the degree of predictability underlying real-world spectrum measurements. Despite the apparent randomness, we find a remarkable predictability, as large as 90 percent, in real-world RSS dynamics over a number of spectrum bands for all popular services. Furthermore, we discuss the potential applications of prediction-based spectrum sharing in 5G wireless communications.
机译：从自适应频谱感知到预测频谱移动性和动态频谱访问，认知无线电网络中的一系列应用取决于我们预见无线电频谱状态演变的能力，从而提出了一个基本问题：无线电频谱状态（RSS）的程度如何可预测的？在本文中，我们通过研究几种流行服务的频谱带中的RSS演化模式来探索RSS动态可预测性的基本限制，这些频谱包括电视带，ISM带，蜂窝带等。从信息理论的角度，我们介绍了一种使用统计熵测度和Fano不等式来量化现实世界光谱测度的可预测性程度的方法。尽管存在明显的随机性，但在所有流行服务的多个频谱上的现实世界RSS动态中，我们发现了出色的可预测性，高达90％。此外，我们讨论了基于预测的频谱共享在5G无线通信中的潜在应用。

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