यह पत्र संज्ञानात्मक रेडियो में चैनल आकलन के महत्व पर जोर देता है और मौजूदा तंत्रिका नेटवर्क-आधारित चैनल आकलन विधियों की कमियों को इंगित करता है। चूंकि मौजूदा विधियों को केवल विशिष्ट या समान चैनलों पर प्रशिक्षित और परीक्षण किया जाता है, इसलिए नए चैनलों के लिए उनके सामान्यीकरण प्रदर्शन की समस्या होती है। इस पत्र में, हम एक ऑफ़लाइन सीखने-आधारित तंत्रिका नेटवर्क डिज़ाइन का प्रस्ताव करते हैं जो उन वातावरणों में भी मजबूत प्रदर्शन दिखाता है जहां वास्तविक समय सीखना मुश्किल है। यह सिंथेटिक डेटासेट उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन मानदंड प्रस्तुत करता है जो पूर्व चैनल जानकारी के बिना एक निश्चित माध्य वर्ग त्रुटि (MSE) की गारंटी देता है, और इसके आधार पर, हम एक बेंचमार्क डिज़ाइन का प्रस्ताव करते हैं जो विभिन्न चैनल प्रोफाइल के तहत बुद्धिमान संचालन की गारंटी देता है। विभिन्न जटिलताओं के तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके सिमुलेशन के माध्यम से, हम दिखाते हैं
