State of the cognitive interference channel: a new unified inner bound
干扰信道的容量区域，其中一个发射机非因果地知道另一个的消息，称为认知干扰信道，自2005年成立以来一直保持开放。一些微妙的不同的可实现的速率区域和外部边界已被推导出来，其中一些在特定条件下是紧的。在这项工作中，我们提出了一个新的统一的离散无记忆认知干扰信道的内界。我们明确地表明，它包括所有已知的离散无记忆可实现的速率区域作为特殊情况。提出的可达区域最近被用于推导一般确定性认知干扰信道的容量区域，因此也是高斯认知干扰信道的线性高信噪比确定性近似。然后，使用高信噪比确定性近似来获得高斯认知干扰信道的容量，其容量在1.87比特以内。
2010-03-19 cs.IT math.IT
Multimedia Transmission over Cognitive Radio Channels under Sensing Uncertainty
该文研究了在发射功率和干扰功率受限的情况下，认知无线电（CR）系统中基于分层调制的多媒体传输的性能。研究了采用分层正交幅度调制（HQAM）的数据传输的不等差错保护（UEP），其中高优先级（HP）数据比低优先级（LP）数据受到更多的保护。在这种设置中，封闭形式的比特出错率（BER）的表达式，HP数据和LP数据中得出Nakagami- $m$衰落信道中存在的感知错误。在此基础上，推导了在峰值/平均发射功率和平均干扰功率约束下，使HP比特和LP比特的平均误码率加权和或其上界最小的最优功率控制，并提出了一种低复杂度的功率控制算法。在三种不同的场景中确定功率电平，这取决于传输和干扰链路的完美信道辅助信息（CSI）、两个链路的统计CSI或传输链路的完美CSI和干扰链路的不完美CSI的可用性。认知传输的出错率性能的不完善的信道感知决策的影响也进行了评估。此外，重新传输的次数，衰落的严重程度，和峰值信噪比（PSNR）的质量之间的权衡进行了数值分析。此外，多媒体传输与传统的正交幅度调制（QAM）和HQAM的性能比较，以及建议的功率控制策略进行的接收数据质量和重传次数。
2015-09-02 cs.IT math.IT
System Power Minimization to Access Non-Contiguous Spectrum in Cognitive Radio Networks
使用非连续频谱块的无线传输由于各种场景而变得越来越重要，诸如：次要用户在TV空白空间中避开现任用户;商业和军事系统之间的预期频谱共享;以及未授权频带中的未协调的运营商之间的频谱共享。多信道多无线电（MCMR）平台和非连续正交频分多址（NC-OFDMA）技术是接入这些非连续频谱块的两种商业上可行的传输选择。固定MC-MR由于其支持无线电前端的固定集合而不随着非连续频谱块的数量的增加而缩放。NC-OFDMA允许节点访问这些非连续频谱块，并将空子载波放在剩余的块中。然而，使子载波归零增加了采样率（频谱跨度），这又增加了无线电前端的功耗。我们的工作从跨层的角度来描述这种权衡，特别是通过展示ADC/DAC功耗与采样率曲线的斜率如何影响多跳网络中的调度决策。具体而言，我们提供了一个分支定界算法为基础的混合整数线性规划的解决方案，执行联合功率控制，频谱跨度选择，调度和路由，以最大限度地减少系统功率的多跳NC-OFDMA网络。我们还提供了一个低复杂度（O（E^2 M^2））的贪心算法，其中M和E分别表示信道和链路的数量。数值模拟表明，我们的方法降低了30%的系统功率比经典的基于跨层算法的发射功率最小化。
2016-02-15 cs.IT cs.NI math.IT
Spectrum Sharing in Cognitive Radio with Quantized Channel Information
我们考虑一个宽带频谱共享系统，其中一个次要用户可以共享多个正交频带，其中每个频带被授权给一个单独的主要用户。我们解决的问题，其遍历容量最大化的最佳二次发射功率分配的平均总和（跨频带）的发射功率约束和个人平均干扰约束的主要用户。我们的工作的主要贡献在于考虑量化的信道状态信息（CSI）（矢量信道空间，包括所有的次级到次级和次级到初级信道）在次级发射机。假设频带管理器或认知无线电服务提供商可以访问来自辅接收器和主接收器的完整CSI信息，并且基于信道的统计信息（信道分布）设计（离线）最佳功率码本，并且经由无延迟无噪声有限反馈信道，针对每个信道实现实时地将码本的索引反馈给辅发射器。设计了一种改进的广义高斯型算法（GLA），用于推导最优功率码本。一个近似量化功率分配（AQPA）算法也被提出，执行非常接近其GLA为基础的对应大量的反馈比特，是显着更快。我们还提出了一个扩展的改进的GLA为基础的量化功率码本设计算法的情况下，反馈信道是嘈杂的。数值研究表明，只有3-4位的反馈，修改后的GLA为基础的算法提供二级遍历能力非常接近，实现了完全CSI和只有4位的反馈，AQPA提供了一个相当的性能，从而使它成为一个有吸引力的选择，为实际的实施。
2010-06-03 cs.IT math.IT math.OC
On Energy Cooperation in Energy Harvesting Underlay Cognitive Radio Network
在本文中，我们考虑了一个能量收集认知无线电网络（EH-CRN），其中主用户和次用户共存于GPRS模式。两个发射器都具有能量收集能力，并配备有有限容量电池以存储收集的能量。此外，次级用户（SU）具有独立的能量传输单元，使得其可以将其收集的能量的一部分传输给初级用户（PU）。我们得到了一个最佳的发射功率和能量传输策略为单时隙和一个次优的策略为多时隙的情况下，最大限度地提高了由SU传输的比特数在离线设置下的主要和速率约束。对于这两种情况下，能量合作对系统性能的影响进行了研究，并观察到能量合作导致更高的SU吞吐量。
2016-03-10 cs.IT math.IT
MIMO Precoding in Underlay Cognitive Radio Systems with Completely Unknown Primary CSI
该文研究了一种新的认知无线电（CR）系统，其中干扰信道对主接收机（PR）的瞬时或统计信道状态信息（CSI）对于CR是完全未知的。对于单信道接收机的情况下，我们假设必须保证最小的信息速率的CR主信道的CSI是已知的CR发射机。我们首先表明，低秩CR干扰是更可取的，以提高吞吐量的PR相比，传播更少的功率在更多的发送维度。基于这一观察，我们然后提出了一个秩最小化CR传输策略，假设最小的信息速率必须保证在CR主信道上。我们提出了一个简单的解决方案，称为节俭注水（FWF），使用所需的最少的功率来实现速率约束与最小秩传输协方差矩阵。我们还提出了两个启发式的方法，已被用于在以前的工作中转换到凸优化问题的秩最小化问题。所提出的计划，然后推广到一个MIMO CR下行链路网络与多个接收机。最后，对瑞利衰落信道下的干扰温度和泄漏率中断概率进行了理论分析，证明了直接FWF方案虽然比探试法和经典注水法具有更高的干扰温度，但仍能获得更高的PR吞吐量，这就质疑了将干扰温度作为CR干扰的度量。
2012-04-05 cs.IT math.IT
Interference-Aware Resource Control in Multi-Antenna Cognitive Ad Hoc Networks with Heterogeneous Delay Constraints
在这项工作中，我们考虑了一个多天线的认知ad hoc网络（CAHNet）与异构延迟的要求。为了同时满足干扰和时延约束，本文提出在认知发射端根据干扰信道状态信息（CSI）进行自适应迫零波束形成（ZFBF）。为了帮助CAHNet获得干扰CSI，本文采用了一种双赢的网间协作策略，即在CAHNet支付适当代价的情况下，主网络通过反馈链路向CAHNet反馈量化的干扰CSI，考虑到反馈资源和功率资源的稀缺性，在干扰和时延约束下，重点关注总资源代价的最小化.为了解决这个问题，我们推导出一个联合反馈和功率控制算法之间的CAHNet的多个链路。仿真结果验证了该算法的有效性。
2013-04-05 cs.IT math.IT
Multi-Objective Resource Allocation for Secure Communication in Cognitive Radio Networks with Wireless Information and Power Transfer
本文研究了具有多个系统设计目标的多用户多输入单输出二次通信系统的资源分配问题。我们认为认知无线电网络中的次级接收器能够收获的无线电频率时，他们是空闲的能量。次级系统向次级接收器提供同时的无线功率和安全信息传输。我们提出了一个多目标优化框架的设计帕累托最优资源分配算法的基础上加权切比雪夫方法。特别地，算法设计结合了三个重要的系统目标：总发射功率最小化、能量收集效率最大化和干扰功率泄漏与发射功率比最小化。所提出的框架考虑到服务质量的要求，在次级系统中的通信保密性和潜在的窃听者（空闲的次级接收器和主接收器）在次级发送器的信道状态信息的不完善性。所采用的多目标优化问题是非凸的，并通过半定规划（SDP）松弛重铸为凸优化问题。结果表明，利用SDP松弛问题的原最优解和对偶最优解可以构造原问题的全局最优解。此外，当对偶问题的解不能用于构造最优解时，提出了两种次优资源分配方案。数值结果不仅证明了所提出的次优方案的接近最优的性能，但也揭示了一个有趣的权衡考虑冲突的系统设计目标之间。
2015-04-23 cs.IT math.IT
Missing Spectrum-Data Recovery in Cognitive Radio Networks Using Piecewise Constant Nonnegative Matrix Factorization
提出了一种基于非负矩阵分解的认知无线电（CR）网络丢失频谱数据恢复方法。结果表明，从次要用户（SU）收集的频谱测量可以分解为产品的信道增益矩阵乘以激活矩阵。然后，引入分段常数激活系数的NMF方法来分析测量数据并估计丢失的光谱数据。建议的优化问题是解决的优化技术。数值仿真结果表明，该方法能够在噪声和衰落的情况下准确估计丢失的频谱数据。
2015-08-28 cs.IT cs.OH math.IT
Cognitive Network Cooperation for Green Cellular Networks
近年来，为了减少由通信和联网设备（包括基站（BS）和电池供电的用户终端（UT））耗散的能量，对绿色蜂窝网络的兴趣日益增长。本文研究了认知和协作技术的联合使用，以提高蜂窝网络的能源效率。具体而言，蜂窝设备首先必须使用其频谱感测功能来识别未使用的频谱带（称为频谱空洞）。然后，它们合作利用检测到的频谱漏洞来支持节能的蜂窝通信。考虑到当代终端（例如，智能电话）支持各种无线接入接口，我们利用在频谱空洞内操作的蓝牙或Wi-Fi网络来支持蜂窝通信，目的是实现节能。这种方法被称为\emph{cognitive network cooperation}，因为不同的无线接入网络在认知上与蜂窝网络协作。为了说明使用认知和合作的能源效率的好处，我们研究了电视台（TVS）和BS之间的合作，在传输到UT依赖于电视频谱的机会主义利用，其中未使用的电视频谱带是利用机会主义的方式，这取决于它是否被检测到空闲（或不）。结果表明，对于一个给定数量的信息比特被发送，总的能量消耗显着减少，当认知和合作支持在蜂窝网络中，相比传统的直接传输，纯认知和纯合作。
2016-02-18 cs.IT math.IT
Robust Layered Transmission in Secure MISO Multiuser Unicast Cognitive Radio Systems
研究了认知无线电下行链路多用户多输入单输出（MISO）通信网络中的鲁棒资源分配算法设计。我们专注于一个二级系统，它提供单播安全的无线分层视频信息，多个单天线二级接收器。资源分配算法设计被公式化为用于最小化次级发射机处的总发射功率的非凸优化问题。所提出的框架考虑了服务质量（QoS）的要求，在二级系统中的视频通信保密性，在二级发射机的潜在窃听者（主接收机）的信道状态信息（CSI）的不完善，以及在主接收机的最大可容忍接收干扰功率的限制。因此，所提出的问题制定利用分层传输和人工噪声生成的自保护架构，以确保通信保密。半定规划（SDP）松弛推导出一个资源分配算法，找到全局最优解的制定的问题。仿真结果表明，与传统的单层传输方案相比，所提出的分层传输资源分配算法具有显著的传输功率节省和对CSI不完善的鲁棒性。
2015-11-26 cs.IT math.IT
Multi-Phase Smart Relaying and Cooperative Jamming in Secure Cognitive Radio Networks
在本文中，我们研究了在四节点认知无线电网络中的合作安全通信，次级接收器被视为一个潜在的窃听相对于主传输。在保证主用户保密率和传输方案不变的情况下，允许次用户发送自己的信号。在此设置下，我们推导出次用户的可实现的速率和相关的约束条件，以保证主用户的弱保密率，当Gelfand-Pinsker编码是在二级发射机使用。此外，我们提出了一个多阶段的传输方案，包括1）清洁中继与合作干扰的阶段和2）的延迟，以成功解码的主要消息在次级发射机。还推导出了次用户的容量上限。数值结果表明：1）通过根据节点的相对位置，合理选择不同传输方案的次用户参数，该方案的性能优于传统方案; 2）在0.3bits/信道使用范围内，推导出的容量上界接近次用户的可达速率，特别是当次用户发射机/接收机分别与主用户发射机/接收机足够远/足够近时。因此，智能二次发射机能够调整其中继和协作干扰，以保证主保密率，并同时从相关的几何位置发送其自己的数据。
2016-05-13 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Secure MISO-NOMA Cognitive Radios Relying on SWIPT
认知无线电（CR）和非正交多址接入（NOMA）是下一代无线通信系统中两种很有前途的技术。NOMA CR网络（CRN）的安全性是一个重要的问题，但缺乏研究.在本文中，多输入单输出的NOMA CRN依赖于同时无线信息和功率传输进行了研究。为了提高主辅网的安全性，提出了一种人工噪声辅助的协同干扰方案。与现有的大多数工作不同的是，在一个实际的非线性能量收集模型下，提出了一个功率最小化问题。提出了一种基于半定松弛和逐次凸逼近的次优方案。仿真结果表明，所提出的协同干扰方案能够有效地实现保密通信，并且NOMA在功耗方面优于传统的正交多址接入。
2018-02-12 cs.IT eess.SP math.IT
On the Gaussian Interference Channel with Half-Duplex Causal Cognition
本文研究了半双工因果认知的两用户高斯干扰信道。该信道模型由共享公共无线信道的两个源-目的地对组成。其中一个源（称为认知源）通过噪声链路无意中听到另一个源（称为主源），因此可以帮助发送主源的数据。由于实际的限制，认知源被假定为工作在半双工模式，也就是说，它不能同时发送和接收。该模型比经典的信息论认知信道模型更适用于实际的认知无线电系统，其中认知源被假设为具有主消息的非因果知识。考虑不同的网络拓扑，对应于不同的干扰场景：（i）干扰对称场景，其中两个目的地都在两个源的覆盖区域中，因此受到干扰，以及（ii）干扰非对称场景，其中一个目的地不受干扰。对于每种拓扑结构，通过首先导出广义自由度（gDoF）或高SNR机制中的“和容量预对数”，然后示出相对简单的编码方案来研究和速率性能，所述编码方案对于任何SNR在恒定比特数内实现和速率上限。最后，将信道的gDoF与非合作干扰信道的gDoF和非因果认知信道的gDoF进行比较，以分别确定半双工因果认知在实践中无用或达到其理想极限的参数范围。
2014-02-07 cs.IT math.IT
Robust AN-Aided Beamforming and Power Splitting Design for Secure MISO Cognitive Radio With SWIPT
研究了一种同时进行无线信息和功率传输的多输入单输出认知无线电下行网络。在该网络中，次级用户与多个主用户和多个能量收集接收器共存。为了保证安全通信和能量收集，研究了不完全信道状态信息（CSI）下鲁棒安全人工噪声辅助波束形成和功率分配设计问题。具体而言，发射功率最小化问题和最大-最小公平能量收集问题，制定了有界CSI误差模型和概率CSI误差模型。这些问题是非凸的，解决起来很有挑战性。针对这些问题，提出了一种一维搜索算法，在有界CSI误差模型下基于${\cal S}\text{-Procedure} $，在概率CSI误差模型下基于Bernstein型不等式.结果表明，最佳的鲁棒安全波束形成下的有界CSI误差模型可以实现，而一个次优波束形成的解决方案下的概率CSI误差模型可以得到。阐明了在最大最小公平性准则下，次用户接收机的保密率与能量收集接收机所收集的能量之间的折衷。
2016-02-22 cs.IT math.IT
Green Cognitive Relaying: Opportunistically Switching Between Data Transmission and Energy Harvesting
能源效率已经成为一种鼓励，而且更重要的是，它是设计下一代无线通信标准的必要条件。在目前的工作中，一个双跳认知（二次）中继系统被认为是，将多个放大和转发继电器，一个相当具有成本效益的解决方案。首先，辅助中继器感测无线信道，扫描主网络活动，然后将它们的报告传送到辅助基站（SBS）。之后，SBS基于这些报告和它自己的估计，协作地决定是否存在主传输。在前一种情况下，所有次级节点开始从主节点的传输中收获能量。在后一种情况下，系统通过最佳中继选择策略发起辅助通信。该系统的性能评估是彻底调查，通过假设现实的信道条件，即，不同的链路距离、瑞利衰落和过时的信道估计。检测和中断概率以及平均收获能量推导出新的封闭形式的表达式。此外，能源效率优化问题的解析公式化和解决，而在功耗最小化的必要条件，为每个次级节点。从绿色通信的角度来看，事实证明，能量收集极大地增强了次级节点的资源，特别是当主要活动密集时。
2016-06-09 cs.IT math.IT
Bayesian Compressive Sensing with Circulant Matrix for Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks
对于宽带频谱感知，压缩感知已经被提出作为加速高维信号感知和降低计算复杂度的解决方案。压缩感知包括从稀疏信号中获取必要的信息，并在接收机处基于有效的采样矩阵和重构技术来恢复它。为了处理不确定性，提高信号捕获性能，降低感知和重构过程中的随机性，压缩感知需要一个鲁棒的采样矩阵和高效的重构技术。在本文中，我们提出了一种方法，结合了循环矩阵与贝叶斯模型的优点。这种方法的实施，广泛的测试，其结果进行了比较的l1范数最小化与循环或随机矩阵的基础上的几个指标。这些指标是均方误差、重建误差、相关性、恢复时间、采样时间和处理时间。结果表明，我们的技术是更快，更有效。
2018-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
Cost minimization for fading channels with energy harvesting and conventional energy
在本文中，我们研究的资源分配策略的点对点无线通信系统的混合能源组成的能量采集器和传统的能源。特别是，作为促进使用可再生能源的激励措施，我们假设可再生能源的成本低于传统能源。然后，通过假设能量到达和信道功率增益的非因果信息是可用的，我们最小化这样的系统的总能量成本超过$N$衰落时隙下提出的中断约束连同能量收集约束。中断约束要求最小固定数量的时隙被可靠地解码，从而导致混合整数规划制定的优化问题。例如，如果使用外码来恢复所有数据位，则该约束是有用的。最优线性时间算法得到两个极端情况下，即，中断时隙的数目是$1$或$N-1$。对于一般情况，提出了一个基于线性规划松弛的下界和两个次优算法。结果表明，所提出的次优算法只表现出一个小的差距，从下界。然后，我们将所提出的算法扩展到多周期的情况下，其中中断约束分别施加给每个周期。最后，我们调查的资源分配策略时，只有因果信息的能量到达和信道统计。结果表明，贪婪的能量分配是最佳的这种情况下。
2014-04-04 cs.IT math.IT
Cross-layer estimation and control for Cognitive Radio: Exploiting Sparse Network Dynamics
本文提出了一种跨层的框架，以联合优化频谱感知和调度资源受限的敏捷无线网络。次要用户（SU）的网络接入被许可的主要用户（PU）的网络留下未使用的频谱的部分。中央控制器（CC）基于由SU收集的分布式压缩测量来调度SU的业务。联合控制感测和调度以最大化SU吞吐量，并对PU吞吐量降级和SU成本进行约束。频谱动态中的稀疏性被利用：利用先前的频谱占用估计，CC仅需要经由稀疏恢复技术来估计残余不确定性向量。POMDP公式所带来的高复杂性通过Kullback-Leibler散度的最小化由低维置信表示来降低。证明了感知优化和调度优化是可以解耦的。提出了一种部分近视调度策略，其结构特性可以证明，近视计划分配SU流量可能空闲的频谱带。仿真结果表明，该框架能够最优地平衡频谱感知和数据传输之间的资源。该框架定义了最具信息量的网络控制，产生能源效率的资源利用的传感调度方案。
2015-06-22 cs.IT cs.NI math.IT
Jointly Optimal RIS Placement and Power Allocation for Underlay D2D Communications: An Outage Probability Minimization Approach
本文研究认知蜂窝网络中RIS赋能的underlay D2D通信系统，推导了中断概率闭式表达式，并提出等效变换方法联合优化D2D源发射功率与RIS放置，相比基准方案分别提升44%和20%性能。
2024-01-07 cs.IT eess.SP math.IT
To Relay or Not To Relay in Cognitive Radio Sensor Networks
最近的工作提出了中继在认知无线电网络中的MAC层，其中的主要数据包被转发的辅助节点保持一个额外的队列专门用于中继功能。然而，主数据包的中继可能会在次数据包上引入延迟（称为次延迟），并且需要额外的功率预算，以便转发主数据包，这在使用具有有限功率资源的传感器部署网络时尤其重要。为此，可以采用接纳控制，以有效地管理中继在认知无线电传感器网络。在本文中，我们首先分析和制定的二次延迟和所需的功率预算的次级传感器节点的关系的接受因子，表明是否允许被转发的主要数据包或不。在定义了上述内容之后，我们提出了在调整接受因子时二次延迟和所需功率预算之间的折衷。在续集中，我们制定了一个优化问题，以最大限度地减少二次延迟的准入控制参数所需的功率预算的限制，加上有关的各个队列的稳定性，由于它们的相互依赖性的分析观察到的约束。这个问题的解决方案是使用迭代分解方法，即对偶和原始分解，使用拉格朗日乘子，简化了原来的复杂问题，导致最终的等价对偶问题，包括初始的Karush Kuhn Tucker条件。使用导出的等价对偶问题，我们得到了最佳的接受因子，而此外，我们强调的额外延迟最小化的可能性，通过改变拉格朗日乘子的值放松初始约束。
2012-11-21 cs.IT cs.NI math.IT
Resource Management for IRS-Assisted Full-Duplex Integrated Sensing, Communication and Computing Systems
本文研究IRS辅助全双工集成感知、通信与计算系统的资源管理，提出系统效用最大化问题，并设计基于WMMSE、ADMM、MM和SDR等技术的联合优化算法，仿真验证了其性能优势。
2024-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
ADC Bit Allocation under a Power Constraint for MmWave Massive MIMO Communication Receivers
在宽带宽上操作并且使用大量天线的毫米波（mmWave）系统对功耗施加了沉重的负担。在大规模多输入多输出（MIMO）上行链路中，模数转换器（ADC）将是基站接收机中的主要功率消耗者。提出了一种功率受限下的毫米波多用户（MU）大规模MIMO系统比特分配（BA）方法。我们将ADC应用于波束空间投影的模拟相控阵的输出，以利用毫米波信道稀疏性。我们放松均方量化误差（MSQE）最小化问题，并映射到每个ADC的非负整数位的封闭形式的解决方案。在链路级仿真中，所提出的方法在相同或更低的功耗下提供了比传统低分辨率ADC更好的通信性能。我们的贡献是一个接近最优的低复杂度BA方法，最大限度地减少总MSQE下的功率约束。
2017-02-24 cs.IT math.IT
Active Reconfigurable Intelligent Surface Enhanced Spectrum Sensing for Cognitive Radio Networks
针对认知无线电中弱信号下感知时间长的问题，提出主动 RIS 辅助频谱感知系统，通过 WMMSE 算法优化反射系数矩阵以提升检测概率，并揭示了主被动 RIS 在不同干扰强度下的性能优势。
2024-04-26 cs.IT eess.SP math.IT
Vision Transformer-based Semantic Communications With Importance-Aware Quantization
POSTECH（浦项科技大学）
本文提出一种基于预训练ViT、搭载重要性感知量化的无线图像语义通信系统，利用注意力得分分配量化比特，设计两种求解方法并拓展至实际通信场景，在分类任务中性能优于传统压缩方法。
2024-12-08 cs.CV cs.IT eess.SP
