Aller au contenu principal
2026 conference-paper

Hierarchical Deep Learning for Multi-PU Cooperative Spectrum Sensing: A Sequential 1D-CNN and GCN Framework for Robust Feature Learning

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : vn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Hierarchical Deep Learning for Multi-PU Cooperative Spectrum Sensing: A Sequential 1D-CNN and GCN Framework for Robust Feature Learning
Date Crossref
01/01/2026
Éditeur
Springer Nature Singapore
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • FPT University Department of Artificial Intelligence pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Le Quy Don Technical University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Faculty of Radio and Electronic Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Department of Artificial Intelligence — FPT University, Le Quy Don Technical University et Faculty of Radio and Electronic Engineering.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Cognitive Radio Networks and Spectrum SensingWireless Signal Modulation ClassificationSparse and Compressive Sensing Techniques

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.