Resumen

El problema de interferencia entre portadoras (ICI) de la radio cognitiva (CR) es severo. En este artículo, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para obtener las subportadoras de interferencia óptimas de un usuario no autorizado (un-LU). Al enmascarar las subportadoras de interferencia óptimas se puede suprimir la ICI de la CR. Además, se diseña un algoritmo de supresión de ICI en paralelo para mejorar la velocidad de cálculo y cumplir con los requisitos prácticos de la CR. Los resultados de la simulación muestran que se puede establecer el umbral de velocidad de transmisión de datos de un un-LU, asegurar la calidad de transmisión de datos de un un-LU, suprimir la ICI de un usuario autorizado (LU) y mejorar el rendimiento de la tasa de error de bits (BER) de LU al implementar el algoritmo de supresión en paralelo. El problema de ICI de la CR se resuelve bien con el nuevo algoritmo de aprendizaje automático. El rendimiento de

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Algoritmo de aprendizaje automático; Subportadoras de interferencia; Usuario sin licencia; Supresión ICI; Algoritmo paralelo; Transmisión de datos.
• Keywords:Machine learning algorithm; Interference subcarriers; Unlicensed user; ICI suppression; Parallel algorithm; Data transmission.