Cooperation-based Routing in Cognitive Radio Networks
主用户活动是认知无线电网络中现有路由协议的主要瓶颈。典型的路由协议避开主要用户高度拥塞的区域，只留下一小部分可用链路用于次要路由构建。此外，无线链路容易受到信道损害，如多径衰落，这使得可用链路的质量波动很大。在本文中，我们研究使用合作通信机制，以揭示新的路由机会，提高路由质量，并使真正的主网络和辅助网络的共存。因此，我们建议卧底：一个合作的路由协议，利用现有的位置信息，以协助在路由过程中。具体来说，我们的协议重温了一个基本假设所采取的最先进的路由协议设计的认知无线电网络。使用Undercover，次用户可以通过利用协作通信技术在主用户活动的区域中进行发送，以经由波束成形在主接收机处使传输无效。此外，次级链路质量的提高，使用合作分集。考虑到通常由于合作传输而引起的过度干扰水平，我们允许我们的协议是干扰感知的。因此，根据负面影响的次级流的量来惩罚协作传输。我们评估我们提出的协议的性能通过NS2模拟表明，我们的协议可以提高网络吞吐量的比例达到250%相比，其他流行的认知路由协议，以最小的额外开销。
2016-08-04 cs.NI
Power Allocation and Cooperative Diversity in Two-Way Non-Regenerative Cognitive Radio Networks
在本文中，我们研究了一个双跳块衰落认知无线电网络的性能与独立的，但不一定同分布（i.n.i.d.）Nakagami- $m$衰落信道。主网络由源和目的地组成。根据由两个源节点组成的次级网络是否具有用于协作的单个中继或多个中继从而采用用于协作的机会性中继选择以及两个源节点是否遭受主用户（PU）干扰，本文考虑两种情况，分别称为场景（a）和场景（b）。对于所考虑的频谱共享，所提出的系统的发射功率约束调整的干扰限制的主网络和主用户（PU）施加的干扰。新的分析得到了新的中断容量（OC）和平均符号错误概率（ASEP）的分析结果。特别地，对于场景（a），以封闭形式导出次级网络的OC和ASEP的紧下界。此外，实现了场景（a）的端到端OC的封闭式表达式。关于场景（b），以封闭形式导出次级网络的OC的紧下限。所有的分析结果证实了蒙特卡罗模拟方法。
2017-05-05 cs.IT cs.NI math.IT
Optimizing Throughput Fairness of Cluster-based Cooperation in Underlay Cognitive WPCNs
在本文中，我们考虑一个次要的无线供电通信网络（WPCN）下的主要点对点通信链路。WPCN由一个多天线混合接入点（HAP）组成，该接入点将无线能量传输到一组低功率无线设备（WD），并从这些设备接收传感数据。为了解决WPCN中固有的严重的用户不公平问题，我们考虑了基于簇的合作，其中WD作为簇头，中继其他WD的信息。此外，我们应用能量波束形成技术来平衡不同的能量消耗的WD进一步提高公平性。然而，能量波束成形和基于簇的协作的使用可能比WD独立地发送向主系统引入更严重的干扰。为了保证主系统的性能，我们考虑了干扰温度约束的主系统，并推导出峰值干扰温度约束下的每个WD的吞吐量性能。为了实现最大吞吐量公平性，我们联合优化能量波束成形设计、HAP和WD之间的发送时间分配以及每个WD的发送功率分配，以最大化WD之间可实现的最小数据率（最大-最小吞吐量）。我们表明，非凸联合优化问题可以转化为凸的，然后有效地解决了使用现成的凸算法。仿真结果表明，该方法在保证主网络通信质量的同时，有效地提高了次WPCN的吞吐量公平性。
2019-04-19 cs.NI
Resource Allocation and Outage Analysis for An Adaptive Cognitive Two-Way Relay Network
针对多中继认知无线电网络，研究了一种自适应双向中继协作机制，以提高二次传输性能。推导了仅需统计信道信息时，最小化二次中断概率的功率分配和中继选择方案。在主传输的服务质量服务质量以主中断概率为约束的条件下，推导出了次中断概率的精确闭式表达式。为了更好地理解主用户干扰对二次传输的影响，我们进一步研究了当主用户信噪比趋于无穷大时，二次中继网络的渐近行为，包括功率分配和中断概率。仿真结果说明了所提出的方案的性能。
2017-05-05 cs.IT cs.NI math.IT
Cooperative Cognitive Relaying with Ordered Cognitive Multiple Access
我们研究了一个认知无线电系统与两个次用户谁可以与主用户在中继其数据包的主接收机合作。除了它自己的队列之外，每个次要用户都有一个队列来保存没有被主要接收者正确接收的主要数据包。次要用户以一定的概率接受未接收的主要数据包，如果两个队列都非空，则从它们的队列中随机发送。这些概率被优化以扩展系统的最大稳定吞吐量区域。此外，我们建议一个次要的多址接入方案，其中一个次要用户感测信道从时隙的开始$τ$秒，如果发现信道是空闲的，则发送。另一次用户在时间段$[0,2τ]$内感测信道以检测主用户和排名第一的次用户的可能活动。如果可能，它在从时隙开始的$2τ$秒之后开始发送。它通过增加其传输速率来补偿延迟的传输，使得它在时隙期间仍然传输一个分组。我们展示了这种有序系统比传统随机接入系统的潜在优势。我们还展示了合作的好处，在提高网络的吞吐量。
2012-08-28 cs.IT cs.NI math.IT
Cooperative Cognitive Relaying Under Primary and Secondary Quality of Service Satisfaction
本文提出了一种新的协作协议，它涉及到主用户和次用户之间的合作。我们考虑一个认知设置与一个主要用户和多个次要用户。时间资源被划分为离散的时隙。在每个时隙中，一个次要用户被调度用于根据时分多址进行传输，而其余的次要用户（我们称之为次要中继）尝试对主要分组进行解码。之后，次中继采用协作波束成形来转发主分组，并向被调度用于传输的次源的次目的地提供保护以免受干扰。我们的特点的多样性复用权衡的主要来源下，建议的协议。我们考虑由其所需的吞吐量指定的每个用户的某些服务质量。最优化问题就是在这种条件下提出的。结果表明，优化问题是线性的，可以很容易地解决。我们表明，所需的二次吞吐量的总和必须小于或等于正确的数据包接收的概率。
2014-07-01 cs.IT cs.NI math.IT
Channel Selection Scheme for Cooperative Routing Protocols in Cognitive Radio Networks
认知无线电网络（CRN）提出了一种智能的解决方案，频谱使用效率低下。CRN的路由协议遵循不同的标准来选择到达目的地的最佳路由，并避免对主用户的干扰。一些协议使用协作通信技术来实现次用户（SU）和主用户（PU）之间的完全共存。虽然使用这种跨层技术对所选择的路由的质量有很大的影响，但现有的工作并没有选择最佳的信道来发送数据。因此，没有有效地利用可用频谱。在这项工作中，我们提出了CSCR，在CRN的合作为基础的路由协议的信道选择方案。该方案通过在基于协作的路由协议的路由发现阶段集成信道选择，提高了频谱利用率。最好的信道，这是较少拥挤的主用户和导致最小的切换开销，选择同时构建合作组。通过NS2模拟评估CSCR表明，它优于其同行的有效吞吐量，端到端延迟，和数据包投递率。该方案可以提高网络的有效吞吐量，在某些情况下，超过150%，相比其他相关协议。
2016-10-05 cs.NI
Energy-Efficient Cooperative Cognitive Relaying Schemes for Cognitive Radio Networks
我们研究认知无线电网络，其中主用户（PU）可以与认知无线电用户（即，次级用户（SU））用于其数据分组的传输。PU被假定为以时隙方式操作的缓冲节点，其中时间被划分为等长的时隙。我们开发了两个计划，涉及主要和次要用户之间的合作。为了满足某些服务质量（QoS）要求，用户共享时隙持续时间和信道频率带宽。此外，SU可以利用主反馈消息来进一步增加其数据率并满足PU QoS要求。所提出的合作方案的设计，使得SU数据率最大化的约束下，PU的平均排队延迟保持小于平均排队延迟的情况下，非合作PU。此外，所提出的方案保证了PU队列的稳定性，并保持SU发出的平均能量低于一定值。所提出的方案还提供了更强大的和潜在的连续服务的SU相比，在认知网络中的传统做法，其中SU发送的频谱空洞和沉默会话的PU。我们包括主要的源突发，感知错误，和反馈解码错误的分析，我们提出的合作计划。优化问题是离线解决的，需要一个简单的二维基于网格的搜索优化变量。数值结果表明，在SU数据率和PU吞吐量，平均PU的延迟，和平均PU节能方面的合作计划的有益收益。
2017-10-26 cs.IT cs.NI math.IT
Maximum Throughput of a Cooperative Energy Harvesting Cognitive Radio User
在本文中，我们研究的最大吞吐量的饱和可充电次用户（SU）共享频谱与主用户（PU）。SU以一定的收获率从环境中收获能量包（令牌）。假设所有的发射机都有数据缓冲器来存储输入的数据包。除了其自身的业务缓冲器之外，SU还具有用于存储用于中继的被准许的主分组的缓冲器;以及用于存储从环境中收获的能量令牌的缓冲器。我们提出了一个新的合作认知中继协议，允许SU中继一小部分未交付的主要数据包。我们考虑干扰信道模型（或多包接收（MPR）信道模型），并发传输可以生存的干扰，具有一定的概率，其特征在于补充的信道中断。该协议充分利用了主队列的突发性和接收端的MPR能力。此外，它在次级吞吐量最大化的目标下有效地消耗次级能量令牌。我们的数值结果显示了合作的好处，接收器的MPR能力，和二次能量队列到达率的系统性能从网络层的角度来看。
2014-07-08 cs.IT cs.NI math.IT
Coopetition methodology for resource sharing in distributed OFDM-based cognitive radio networks
本文基于一种新的合作竞争方法，结合节点竞争与合作的优点，提出了一种认知无线电网络中的分布式资源分配机制。我们假设，这种新方法允许认知无线电设备之间的完全分布式资源管理。所提出的框架是通用的，但是，我们认为它在OFDMA网络中的应用。合作竞争从合作和竞争问题公式化中获得最佳效果，并提供控制资源分配的公平性和频谱效率（SE）之间的平衡的机会。仿真结果证实，合作竞争可以有效地利用资源，并且可以实际应用于无线认知网络中。
2021-05-14 cs.GT cs.NI
Resource Allocation and Fairness in Wireless Powered Cooperative Cognitive Radio Networks
我们集成了一个无线供电的通信网络与合作的认知无线电网络，其中多个次要用户（SU）无线供电的混合接入点（HAP）帮助一个主要用户中继数据。作为合作的奖励，次级网络获得频谱接入，其中SU使用时分多址向HAP发送。为了最大化SU的总吞吐量，我们提出了一个二级的总吞吐量最优资源分配（STORA）计划。在满足目标一次速率的约束下，STORA方案选择中继SU的最优集合，并联合执行SU的时间和能量分配。具体来说，通过利用最优解的结构，我们找到了SU优先中继主数据的顺序。由于STORA方案侧重于总吞吐量，它变得不考虑个人SU吞吐量，导致低公平性。为了提高公平性，我们研究了三种资源分配方案，它们是（i）等时间分配，（ii）最小吞吐量最大化，和（iii）成比例的时间分配。仿真结果揭示了吞吐量和公平性之间的权衡。最小吞吐量最大化方案是最公平的方案，因为每个SU获得相同的吞吐量，但产生最小的SU总吞吐量。
2016-06-12 cs.IT cs.NI math.IT
Cooperation in 5G HetNets: Advanced Spectrum Access and D2D Assisted Communications
传统无线通信网络向第五代（5G）的演进是由无线移动设备和服务的数量的爆炸性增长以及它们对全时和无处不在的连接、高数据率、低延迟、高能效和改进的服务质量的需求驱动的。为了应对这些挑战，5G依赖于关键技术，例如全双工（FD），设备到设备（D2D）通信和网络致密化。在本文中，设想了异构网络架构，其中不同大小和无线电接入技术的小区共存。具体而言，频谱接入的合作，探讨了FD和认知为基础的方法，和设备之间的合作进行了讨论的背景下，最先进的D2D辅助通信范例。提出的合作框架有望促进对5G异构网络动态频谱管理关键技术问题的理解。
2017-08-14 cs.NI
Cognitive Radio Networks with Probabilistic Relaying: Stable Throughput and Delay Tradeoffs
在本文中，我们研究和分析的基本吞吐量和延迟的权衡在认知无线电系统的协作多址接入。我们重点关注随机协作策略类，其中二级用户（SU）以一定的服务概率为自己的数据队列或主用户（PU）中继数据队列提供服务。此外，在中继队列处引入接纳控制，由此PU的分组以接纳概率被接纳到中继队列。所提出的策略引入了PU和SU的延迟之间的基本折衷。因此，它为PU延迟交换增强的SU延迟打开了空间，反之亦然。因此，可以根据预期应用的需求来调整系统。为了实现这一目标，在系统中所涉及的队列的稳定性条件。此外，矩生成函数的方法来推导出封闭形式的表达式，由两个用户的数据包所遇到的平均延迟。系统的吞吐量和延迟上的服务和接纳概率的变化的效果进行了深入的研究。结果表明，合作扩大了稳定的吞吐量区域。此外，数值模拟结果断言解析推导的延迟表达式的极端精度。此外，我们提供了一个标准的SU的基础上，它决定是否合作是有益的PU或没有。此外，我们显示的影响，在中继队列中使用的准入概率控制的数据流。
2014-04-24 cs.NI
Probabilistic Band-Splitting for a Buffered Cooperative Cognitive Terminal
在本文中，我们提出了一个认知协议，涉及初级和次级用户之间的合作。除了自己的队列之外，次要用户（SU）还有一个队列来存储，然后中继未发送的主要数据包。当主队列非空时，SU保持空闲并尝试解码主分组。当主队列为空时，SU将总信道带宽分成两个正交子带，并将每个子带概率地分配给队列。我们所提出的协议的优势，优先认知中继（PCR）协议中，SU分配的优先级在传输中的主要数据包超过自己的数据包。我们提出了两个问题的配方，一个基于吞吐量和其他延迟。这两个优化问题被证明是一个给定的带宽分配的线性规划。数值结果表明所提出的协议的好处。
2014-07-08 cs.NI
Maximum Throughput of a Secondary User Cooperating with an Energy-Aware Primary User
本文提出了一种次用户（SU）和主用户（PU）之间的合作协议，如果合作导致能量节省，则为SU分配一个空闲的频率子带。时间是分时段的，用户配备有缓冲器。在所提出的协议下，PU释放其带宽的一部分用于二次传输。此外，它为SU分配一部分时隙持续时间来中继主分组，并在主接收机处实现更高的成功分组接收概率。我们假设PU有三种状态：空闲、转发和重传状态。在这些状态中的每一个状态下，SU利用自适应传输参数接入信道。当且仅当PU与SU合作时，可实现的每焦耳传输的主数据包的平均数量高于PU单独操作时每焦耳传输的数据包的数量。数值结果表明了所提出的协同认知协议的有益效果。
2014-05-12 cs.IT cs.NI math.IT
Cooperative Game-Theoretic Approach to Spectrum Sharing in Cognitive Radios
提出了一种将认知无线电中的频谱感知和共享问题规范化建模为可转移效用合作博弈的新框架。次级用户（SU）联合地感测频谱并且协作地检测主用户（PU）活动以用于识别和接入未占用的频谱带。博弈被设计成平衡的和超可加的，以便资源分配是可能的，并为SU提供合作和形成大联盟的激励。游戏的特征函数是根据SU的价值推导出来的，根据联盟在减少PU活动的不确定性方面所做的工作量来计算。根据她在联盟中的价值，每个SU都得到一个回报，这个回报是用各种一点解计算的，比如Shapley值、τ值和Nucleolus。根据其传输的数据率要求，SU使用所获得的支付通过社会最优Vickrey-Clarke-Groves（VCG）拍卖机制来竞标空闲信道。仿真结果表明，与其他资源分配模型相比，所提出的合作博弈理论模型提供了公平性，合作和性能之间的最佳平衡方面的数据率达到每个SU。
2011-12-07 cs.GT cs.IT cs.NI
On Optimizing Cooperative Cognitive User Performance under Primary QoS Constraints
我们研究的问题，优化性能的认知无线电用户的机会实时应用的主要用户的服务质量（QoS）的约束。两个约束优化问题，制定第一个问题是最大限度地提高次要用户的吞吐量，而第二个问题是最小化次要用户的平均延迟，受到一个共同的约束的主要用户的平均延迟。尽管优化问题很复杂，但由于其非凸性，我们将第一个问题转化为一组线性规划，将第二个问题转化为一组拟凸优化问题。我们证明了这两个问题是等价的，具有相同的可行集和最优解。我们表明，通过数值计算结果，建议的合作政策之间的最佳妥协，提高次要用户的QoS和满足主要用户的QoS要求。
2016-03-31 cs.NI
Performance Comparison of Cooperative and Distributed Spectrum Sensing in Cognitive Radio
在本文中，我们比较了无线传感器网络中的合作和分布式频谱感知的性能。在介绍了基本问题后，我们描述了两种策略：1）合作感知策略，它利用合作分集增益来增加检测概率; 2）分布式感知策略，它通过以节点间的方式传递结果来增加节点之间的能量效率和公平性。然后，我们比较了三个标准方面的策略的性能：灵活性，能源效率，对SNR变化的鲁棒性，并总结比较。它表明：1）非协作策略具有最好的能量消耗公平性，2）协作策略导致最好的灵活性，以及3）分布式策略导致最低的能量消耗和对SNR变化的最好的鲁棒性。
2008-09-22 cs.NI
Opportunistic Adaptive Relaying in Cognitive Radio Networks
将认知无线电技术与用户协作相结合可以对主传输和次传输都有利。在本文中，我们提出了第一个中继方案的认知无线电网络（称为“自适应中继方案1”），其中一个中继节点可以协助主或二次传输的目的是提高中断概率的二次传输相对于一个主要的中断概率阈值。在瑞利衰落信道下，推导了该方案的二次中断概率的上界表达式。数值和仿真结果表明，该方案的二次中断概率低于其他中继方案。然后，我们扩展所提出的方案的情况下，中继节点有能力解码的主要和次要的信号，也可以同时协助两个传输。仿真结果表明，由于这种扩展的二次中断概率的性能改善，可以得到。
2012-01-13 cs.NI
On the Stable Throughput of Cooperative Cognitive Radio Networks with Finite Relaying Buffer
在本文中，我们研究了认知无线电系统中的协作通信问题，其中次用户有有限的中继空间的偷听主数据包。更具体地说，我们的特点是稳定的吞吐量区域的认知无线电网络与有限的中继缓冲区在次要用户。为了实现这一目标，我们制定了一个约束优化问题，最大限度地提高次要用户的吞吐量，同时保证稳定的主要用户队列。我们考虑一个一般的合作政策，其中的数据包准入和队列选择概率，在二级用户，都依赖于有限的中继缓冲区的状态（长度）。尽管纯粹的优化问题的复杂性，由于其非凸性，我们将其转换为一个线性规划。我们的数值结果揭示了一些有价值的见解，例如，就扩展稳定吞吐量区域而言，在传递主分组时进行合作总是互利的。此外，该系统的稳定吞吐量区域，相比无限中继队列容量的情况下，边际收缩有限中继队列容量。
2014-10-09 cs.NI
Learning for Robust Routing Based on Stochastic Game in Cognitive Radio Networks
研究了在多跳、多信道认知无线电网络（CRN）中存在恶意节点时的鲁棒频谱感知路由问题。建议的路由方案模型的次用户（SU）之间的互动作为一个随机游戏。通过允许下一跳节点的路径效用信息的反向传播，随机路由博弈被分解为一系列的阶段博弈。最佳反应策略是通过平滑虚拟博弈的过程来学习的，该过程保证收敛而不会淹没关于局部效用和行为的信息。为了解决混合内部攻击的问题，路由向主要和下沉洞攻击，邻居节点的可信度评估通过多臂强盗过程中的每个SU。仿真结果表明，该路由算法能够增强恶意SU之间的合作，降低攻击对路由选择过程的负面影响。
2016-03-29 cs.NI
Cooperative Access in Cognitive Radio Networks: Stable Throughput and Delay Tradeoffs
本文研究和分析了认知无线电系统中协作多址接入的基本吞吐量-时延权衡问题。我们专注于类的随机合作政策，从而次要用户（SU）服务于自己的数据队列或队列的主要用户（PU）中继数据与一定的服务概率。所提出的策略为用PU延迟交换增强的SU延迟打开了空间。为了实现这一目标，在系统中所涉及的队列的稳定性条件。此外，矩生成函数的方法来推导出封闭形式的表达式，由两个用户的数据包所遇到的平均延迟。结果表明，合作扩大了稳定的吞吐量区域的系统，显着减少在两个用户的延迟。此外，我们量化的SU延迟下所提出的政策，在传统的中继，给予严格的优先级的中继队列方面获得的收益。
2014-04-24 cs.NI
A Novel Collaborative Cognitive Dynamic Network Architecture
当前蜂窝网络中不断增长的移动数据需求和先进手持设备的激增已经引起了新一代动态网络架构（DNA）。在DNA中，用户共享他们的连接，并作为接入点为其他人提供Internet连接，而无需额外的网络基础设施成本。大量的用户和他们的动态连接使DNA高度适应网络中的变化，适合于低成本的无处不在的互联网连接。在这篇文章中，我们提出了一种新的协作认知动态网络架构（CDNA），它结合了认知能力，以更灵活和智能的方式利用未充分利用的频谱。CDNA的设计原则完全符合未来5G无线网络的功能要求，例如能源和频谱效率，可扩展性，动态可重构性，支持多跳通信，基础设施共享和多运营商合作。一个案例研究与新的资源分配问题，使CDNA进行使用匹配理论与定价，以说明CDNA的用户和运营商的潜在利益，解决用户协会的数据和频谱交易的低复杂性，并使自组织能力。最后，可能面临的挑战和未来的研究方向。
2016-10-10 cs.GT cs.NI
Multi-Agent Reinforcement Learning for Joint Cooperative Spectrum Sensing and Channel Access in Cognitive UAV Networks
研究了认知无线电无人机（CUAVs）覆盖在主信道上的分布式频谱/信道接入问题。在协作频谱感知和机会传输的框架下，以最大化多个CUAV的期望累积加权回报为目标，建立了一个一次性的信道分配优化问题.为了处理由于缺乏关于主用户活动的先验知识以及缺乏信道接入协调器而引起的不确定性，在马尔可夫博弈（MG）框架下将原问题转化为竞争与合作混合多智能体强化学习（CCH-MARL）问题.然后，基于值迭代的强化学习算法，该算法具有上置信界Hoeffding（UCB-H）策略搜索，通过处理每个CUAV作为一个独立的学习者（IL）。为了解决维数灾难，UCB-H策略进一步扩展为双深度Q网络（DDQN）。数值仿真结果表明，所提算法能够有效地收敛到稳定的策略，与经典的Q学习算法和DDQN算法相比，网络性能得到显著提高.
2022-02-23 cs.NI
Centralized Power Control in Cognitive Radio Networks Using Modulation and Coding Classification Feedback
本文联合解决了集中式功率控制（PC）方案和干扰信道学习方法，以允许认知无线电网络（CRN）接入基于自适应编码和调制（ACM）协议操作的主用户（PU）的频带。学习过程使能器是协作调制和编码分类（MCC）技术，其估计PU的调制和编码方案（MCS）。由于PU和CRN之间缺乏协作，CRN利用该多级MCC感测反馈作为PU链路的隐式信道状态信息（CSI），以便不断地监视其引起的聚合干扰的影响。在本文中，开发了一种算法，用于最大限度地提高CRN吞吐量（PC优化目标），同时学习如何减轻PU干扰（优化问题约束），仅使用MCC信息。具有高收敛速度的理想方法是切割平面方法（CPM）。在这里，我们专注于分析中心切割平面方法（ACCPM）和重心切割平面方法（CGCPM）的有效性，提出的同时PC和干扰信道学习算法是通过数值模拟证明。
2015-10-22 cs.NI
Maximizing System Throughput by Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks
认知无线电网络允许未授权用户机会性地接入授权频谱，而不会对主用户（PU）造成破坏性干扰。CRN中的主要挑战之一是检测PU传输的能力。最近的工作已经建议使用次级用户（SU）的个人感测合作，以提高感测精度。在本文中，我们考虑一个CRN组成的一个单一的PU和多个SU研究的问题，最大化的总期望系统吞吐量。我们提出了一个贝叶斯决策规则为基础的算法来解决这个问题的最佳常数时间复杂度。为了优先处理PU传输，我们重新制定的吞吐量最大化的问题，通过增加一个约束的PU吞吐量。约束优化问题被证明是NP难的，并通过伪多项式时间复杂度的贪心算法求解，该算法严格大于最优解的1/2。我们还调查的情况下，其中一个约束的感知时间开销，这限制了可以参与合作感知的SU的数量。我们发现，系统的吞吐量是单调的，在选择用于感测的SU的数量。我们说明了我们的算法的性能，通过数值调查的功效。
2011-11-13 cs.NI
Analytical and Learning-Based Spectrum Sensing Time Optimization in Cognitive Radio Systems
强大的频谱感知方案使认知无线电（CR）能够在专门分配给主用户的频谱资源中发现传输机会。在本文中，最大化的平均吞吐量的次用户通过优化其频谱感知时间制定假设的先验知识的存在和不存在的主用户的概率。评估了寻找传输机会所消耗的能量，并讨论了主用户数量对次用户吞吐量和所消耗能量的影响。为了避免与解析方法相关的挑战，作为第二种解决方案，本文还提出了一种基于系统神经网络的感测时间优化方法。所提出的自适应方案是能够找到最佳值的信道感测时间没有任何先验知识或假设的无线环境。详细介绍了该方法中所使用的人工神经网络的结构、性能和协作，并给出了一组说明性的仿真结果来验证分析结果以及所提出的基于学习的优化方案的性能。
2011-12-29 cs.AI cs.NI
A Sensing Contribution-based Two-layer Game for Channel Selection and Spectrum Access in Cognitive Radio Ad-hoc Networks
在认知无线电（CR）网络中，次用户（SU）感知授权给主用户（PU）的频谱，以识别暂时未占用的信道并可能在其上进行传输。协作感知被提出来提高感知精度，但是在异构场景中，SU对协作感知结果的贡献并不相等，因为它们在其传感器处经历不同的接收PU信号质量。在本文中，一个两层的联盟游戏开发的分布式传感和接入多通道CR ad hoc网络中的SU的传输机会是相称的，他们的传感贡献，从而促进合作，消除搭便车。数值结果表明，所提出的两层游戏是计算效率和性能优于以前研究的异构多信道CR网络的协同感知和频谱接入方法的能源效率，吞吐量，SU公平性和复杂性。此外，它表明，这个游戏是鲁棒的网络拓扑结构的变化和在低流动性的情况下，SU的数量。最后，我们提出了一种新的物理层方法来分配网络级的漏检测（MD）的约束，公平地在干扰SU之间的保证PU保护，并证明了性能优势的频谱感知结果的AND规则相结合的异构SU。
2017-02-05 cs.NI
Data and Spectrum Trading Policies in a Trusted Cognitive Dynamic Network
未来的无线网络将逐步将服务供应转移到边缘，以适应不断增长的流量。这种范式转变需要智能策略来有效地共享网络资源并确保服务交付。在本文中，我们考虑了一个认知动态网络架构（CDNA）的主要用户（PU）的奖励分享他们的连接和作为接入点的次要用户（SU）。CDNA通过在网络范围内收集来自不同运营商的未使用的数据计划和频谱，为容量增加创造了机会。基于集中式、混合式和分布式方案，提出了涉及主运营商（PO）、次运营商（SO）及其各自终端用户的不同数据和频谱交易策略。在这些方案中，PO和SO逐步将交易委托给最终用户，并采用更灵活的合作协议来减少计算时间和动态跟踪可用资源。提出了一种新的定价匹配算法，以实现自组织的SU-PU关联，信道分配和定价的数据和频谱与低计算复杂性。由于连接是由实际用户提供的，因此底层协作市场的成功依赖于连接的可信度。提出了一种基于行为的访问控制机制，对诚实/不诚实行为进行激励/惩罚，建立可信的协作网络。数值结果表明，混合方案的计算时间是一个数量级快于基准集中式方案和匹配算法重新配置网络的速度比集中式方案的三个数量级。
2018-09-24 cs.NI
CogCell: Cognitive Interplay between 60GHz Picocells and 2.4/5GHz Hotspots in the 5G Era
无线通信设备的快速增长和各种新应用的出现已经触发了对下一代移动宽带系统的研究，即，5G。传统的2G-4G系统覆盖大面积的设想，以服务于室内和室外环境。然而，在5G时代，预计80%的整体流量将在室内产生。因此，需要重新考虑宏小区移动网络的当前方法，其中在室内和室外之间没有区分。我们设想了60，GHz毫米波微微蜂窝结构，以支持高速室内和热点通信。我们将5G室内网络设想为具有强大覆盖范围的2.4/5GHz和提供高数据速率的60 GHz链路之间的相互作用的组合。这需要明智的协调与合作。我们提出了一种60，GHz的微微蜂窝网络架构，称为CogCell，利用无处不在的WiFi。我们建议将60/5GHz用于数据平面，将2.4/5GHz用于控制平面。混合网络架构考虑了在60，GHz域中连接不良的情况下机会性地回退到2.4/5，GHz。此外，为了避免在60，GHz定向链路中由于移动性而频繁的重新波束形成，我们提出了一种认知模块--传感器辅助的智能波束切换过程，它减少了通信开销.我们相信，CogCell概念将有助于未来的室内通信和可能的室外热点，其中移动站和接入点相互协作，以改善用户体验。
2015-05-07 cs.NI
