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Deep Learning for Spectrum Anomaly Detection in Cognitive mmWave Radios., , , , und . PIMRC, Seite 1-7. IEEE, (2020)Interactive Bayesian Generative Models for Abnormality Detection in Vehicular Networks., , , und . WCNC, Seite 1-7. IEEE, (2024)Jammer detection in M-QAM-OFDM by learning a Dynamic Bayesian Model for the Cognitive Radio., , , , , und . EUSIPCO, Seite 1-5. IEEE, (2019)A Novel Resource Allocation for Anti-jamming in Cognitive-UAVs: an Active Inference Approach., , , , und . CoRR, (2022)Learning a Switching Bayesian Model for Jammer Detection in the Cognitive-Radio-Based Internet of Things., , , , , und . WF-IoT, Seite 380-385. IEEE, (2019)Smart Jammer Detection for Self-Aware Cognitive UAV Radios., , , , und . PIMRC, Seite 1-7. IEEE, (2020)Generalized Filtering with Transport Planning for Joint Modulation Conversion and Classification in AI-enabled Radios., , , , , , und . ICC, Seite 3759-3765. IEEE, (2022)Adapting Exploratory Behaviour in Active Inference for Autonomous Driving., , , , , und . ICASSP, Seite 1-5. IEEE, (2023)Automatic Modulation Classification in Cognitive-IoT Radios using Generalized Dynamic Bayesian Networks., , , , , und . WF-IoT, Seite 235-240. IEEE, (2021)Self-Learning Bayesian Generative Models for Jammer Detection in Cognitive-UAV-Radios., , , , und . GLOBECOM, Seite 1-7. IEEE, (2020)