2018
DOI: 10.1007/s11277-018-6075-9
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Analysis and Comparison of Different Fuzzy Inference Systems Used in Decision Making for Secondary Users in Cognitive Radio Network

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“…La toma de decisiones en un proceso que busca seleccionar la mejor alternativa entre un conjunto finito de posibilidades, representa el corazón de los sistemas cognitivos, permite a los SU generar una secuencia de acciones que conducirán al logro de sus objetivos (Rizk et al, 2018;Tripathi et al, 2019). Para realizar estructuras de decisión es necesario implementar modelos con altos desafíos, los algoritmos deben ser escalables y eficientes, debido a los altos volúmenes de información que se requieren para el entrenamiento y validación, a la complejidad de las tareas y a los estándares de evaluación mínimos dé cada aplicación particular (Rizk et al, 2018).…”
Section: Decisión Espectralunclassified
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“…La toma de decisiones en un proceso que busca seleccionar la mejor alternativa entre un conjunto finito de posibilidades, representa el corazón de los sistemas cognitivos, permite a los SU generar una secuencia de acciones que conducirán al logro de sus objetivos (Rizk et al, 2018;Tripathi et al, 2019). Para realizar estructuras de decisión es necesario implementar modelos con altos desafíos, los algoritmos deben ser escalables y eficientes, debido a los altos volúmenes de información que se requieren para el entrenamiento y validación, a la complejidad de las tareas y a los estándares de evaluación mínimos dé cada aplicación particular (Rizk et al, 2018).…”
Section: Decisión Espectralunclassified
“…Por ejemplo, los problemas de clasificación surgen en la detección del espectro, mientras que los problemas de toma de decisiones surgen al determinar la política de detección del espectro, el control de potencia o la modulación adaptativa. La figura 7 presenta algunos de los modelos de aprendizaje automático, sin embargo, en la literatura se encuentran disponible un número amplio de técnicas, algunas totalmente nuevas que surgen de propuestas de los autores para aplicaciones específicas (Tripathi et al, 2019;Shi et al, 2018) y otras basadas en modelos híbridos, estas propuestas utilizan el principio de "free lunch" (Wu et al, 2019), caracterizan las ventajas y desventajas de 2 o más estrategias para luego combinarlas de tal forma que el algoritmo global sea mejor que los individuales (Shi et al, 2018;.…”
Section: Aprendizaje Automáticounclassified
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“…However, it has not been as researched in comparison to other functions of the cognitive cycle [7,[12][13][14]. The decision-making process aims to choose the best spectral opportunity among a finite set of possibilities, allowing the SU to generate a sequence of actions that will lead to the completion of its objectives [13][14][15][16]. An inadequate decisionmaking process can significantly affect the parameters of quality, latency, throughput, reliability, signalization, PU interference, energy efficiency, bandwidth, SINR and error rate [2,[17][18][19][20].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…For the analysis of the decision making proposed, a collaborative algorithm is designed to segment the matrix according to five levels of collaboration. The decision-making process is based on two multi-criteria (MCDM) techniques: Feedback Fuzzy Analytical Hierarchical Process (FFAHP) and Simple Additive Weighting (SAW) [2,15,16,[27][28][29].…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%