A Study of Ultrawideband (UWB) Antenna Design for Cognitive Radio Applications
认知无线电正在迅速塑造无线通信的未来。天线设计的研究是实现认知无线电的关键。在认知无线电中，需要一种特殊的天线来进行感知和通信。为了频谱感知的目的，超宽带（UWB）天线被认为是一个潜在的候选人，许多专家。本文对认知无线电系统中现有的超宽带频谱感知天线设计进行了详细的讨论。一个有前途的认知无线电天线，它提供了一个可重构的功能，在5-6 GHz的范围内的仿真结果也被提出，并显示出与测量结果密切匹配。
2021-05-12 eess.SP
a cognitive frequency allocation strategy for multi-carrier radar against communication interference
现代雷达经常采用多载波波形，这在文献中已被广泛讨论。然而，随着民用通信的发展，越来越多的频谱资源被通信网络占用。因此，如何避免通信用户的干扰是多载波雷达应用的一个重要而具有挑战性的课题。本文提出了一种基于历史经验的频率划分策略，并将其表示为一个马尔可夫决策过程（MDP）。在决策步骤中，多载波雷达需要选择多个频率，从而导致组合动作空间。为了应对这一挑战，我们使用了一种新的迭代选择技术，将一个困难的决策任务分解为几个简单的任务。此外，采用有效的深度强化学习算法来处理复杂的频谱动力学。数值结果表明，我们提出的方法优于现有的。
2022-12-23 eess.SP
Decentralizing Multi-Operator Cognitive Radio Resource Allocation: An Asymptotic Analysis
研究了认知无线电通信系统中多个次运营商与一个主运营商共享频谱资源的资源分配问题。众所周知，多个次要运营商RA问题是特别具有挑战性的，因为在优化问题中产生的运营商之间的耦合约束，这使得不切实际的运营商之间的信息交换是必要的。在本文中，我们考虑了多运营商CR的卫星设置。在CR成熟方案中，即，在次级用户密度增长但仍远低于现任用户密度的时期，我们表明实际上可以忽略运营商间的相互约束，从而使得分布式（跨次级运营商）优化成为可能。此外，我们建立解析的相互约束渐近消失的主用户密度。
2020-05-06 cs.IT eess.SP math.IT
UAV-Assisted Cooperative & Cognitive NOMA: Deployment, Clustering, and Resource Allocation
协作和认知非正交多址接入（CCR-NOMA）已被认为是克服频谱稀缺问题并支持下一代无线网络中设想的大规模连接的有前途的技术。在本文中，我们研究部署的无人机（UAV）作为中继，公平地服务于大量的二次用户在热点区域。UAV部署算法必须联合考虑用户聚类、信道分配和资源分配子问题。我们提出了一种解决方案，获得用户聚类和信道分配的基础上，最佳的资源分配为一个给定的无人机位置。为此，我们推导出封闭形式的最佳功率和时间分配，并显示它提供了最佳的最大最小公平吞吐量消耗更少的能量和时间比几何规划。基于最优资源分配，还以封闭形式提供了最优覆盖概率，其考虑了信道估计误差、硬件损伤和主网络干扰。最佳的覆盖概率使用建议的最大-最小公平用户聚类和信道分配方法。结果表明，所提出的方法实现了100%的准确性，在超过五个数量级的时间比最佳基准。
2020-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
QoS Aware Power Allocation and User Selection in Massive MIMO Underlay Cognitive Radio Networks
研究了认知无线电网络中配备大量天线的次级基站下行链路的功率分配和次级用户选择问题。提出了一种新的优化框架，以选择最大数量的SU和计算功率分配，以满足瞬时速率或服务质量要求的SU。优化框架还旨在使用SBS处的可用不完美CSI将对主用户（PU）的干扰限制在预定义阈值以下。为了获得一个可行的解决方案的功率分配和用户选择，我们提出了一个低复杂度的算法称为DeleteSU与最大功率分配（DeleteSU）。理论分析计算了对PU的干扰和超过所需速率的SU的数量。分析和仿真结果表明，该算法在满足最小速率约束的情况下，能够服务更多的用户，并且在天线数大于用户数一个数量级的情况下接近最优解。
2019-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Resource Allocation Algorithms for Multi-Operator Cognitive Communication Systems
研究了认知无线电（CR）通信系统中多个次运营商与一个主运营商共享频谱的资源分配问题。RA问题的关键挑战是在优化问题中产生的运营商间协调，使得主用户（PU）处的聚合干扰不超过目标阈值。虽然如果集中式单元可以访问所有次级运营商的信息，则该问题是容易解决的，但是在现实场景中它变得具有挑战性。在本文中，考虑到卫星设置，我们缓解这个问题，提出了两种方法来减少二级运营商之间的信息交换水平。在第一种方法中，我们制定了一个RA计划的基础上的部分信息共享方法，使分布式优化二级运营商。在第二种方法中，而不是交换次要用户（SU）的信息，运营商只交换他们的贡献的干扰水平和RA是本地执行二级运营商。这两种方法在这方面首次提供了运营商间信息交换的性能和水平之间的权衡。通过数值模拟，我们解释了这种权衡，并说明了部分信息交换所造成的惩罚。
2020-05-06 eess.SP
High Speed Cognitive Domain Ontologies for Asset Allocation Using Loihi Spiking Neurons
认知代理通常用于自治系统中进行自动决策。这些系统与其环境实时交互，并且通常受到严重的功率约束。因此，迫切需要一种运行在低功耗平台上的实时的代理。代理检查是认知增强复杂事件处理（CECEP）架构。这是一个自主决策支持工具，可以像人类一样进行推理，并增强基于代理的决策。它在很多领域都有应用，包括自治系统、运筹学、智能分析和数据采掘。CECEP的关键组件之一是从被描述为认知领域本体（CDO）的知识库中挖掘知识。CDO经常面临的一个问题是资产配置。鉴于此分配问题中可能的解决方案的数量，通过CDO确定最佳解决方案可能非常耗时。在这项工作中，我们表明，一个孤立的尖峰神经元的网格是能够产生这个问题的解决方案非常快，虽然需要一定程度的近似，以实现加速。然而，这项工作中提出的近似加标方法能够以大于99.9%的准确度完成所有分配模拟。为了显示低功耗实现的可行性，该算法使用Intel Loihi众核神经形态处理器执行。由于速度的大幅增加（在较大的分配问题中超过1000倍），以及计算需求的减少，所提出的算法是将资产分配移动到低功耗，便携式，嵌入式硬件的理想选择。
2019-06-28 cs.NE eess.SP
Wideband Cognitive Radio for Joint Communication and Sensing: Optimization of Subcarrier Allocation and beamforming
针对6GHz及以上频段通信与雷达共存的干扰与宽带利用问题，提出支持宽带认知无线电的多用户多目标通感一体化系统，通过子载波分配、波束成形与信号设计及对应优化算法，在12天线场景下较非协作基准实现通信和速率10%、感知和速率32%的提升。
2025-03-22 eess.SP
A Review of Noise Cancellation Techniques for Cognitive Radio
影响通信系统性能的基本挑战之一是噪声对信号的不期望的影响。噪声使信号失真，并且由于几个来源而产生，包括系统非线性和来自邻近环境的噪声干扰。传统的通信系统使用滤波器来消除接收信号中的噪声。在认知无线电系统的情况下，在频谱感测期间以及在与其他网络节点的通信期间，对信号进行去噪是重要的。根据我们的研究结果，很少有调查发现，只审查特定的降噪技术用于认知无线电通信的频谱感知阶段。本文的目的是提供一个集体审查的去噪技术，可以应用到认知无线电系统在认知通信的所有阶段，并讨论了几个工程中采用的去噪技术。为了建立全面的概述，还提供了所讨论的去噪技术的性能比较。
2018-01-03 eess.SP
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
Techniques for Cooperative Cognitive Radio Networks
频谱是无线通信的基本资源。频谱的特殊部分用于军事目的，政府将一些频段出售给广播和移动通信公司用于商业用途，其他如ISM（工业、科学和医疗）频段免费供公众使用。随着频谱变得过于拥挤，似乎有两种可能的解决方案：将频率限制提高到60 GHz及以上的频率，或者重新聚合密集使用的许可频段。新的认知无线电（CR）方法为频谱稀缺提供了可行的解决方案。许可频谱带的二次利用可以提高频谱使用率，并为频谱缺乏引入可靠的解决方案。在这样的认知无线电网络中，次用户可以在为授权主用户保证最低服务质量的约束下接入频谱。本文主要研究认知无线电网络中存在多个次用户共享空闲频谱空洞的情况下的频谱共享技术。更具体地说，我们介绍了两个协作的认知无线电网络中，次用户与主用户合作，提供主用户的数据。
2018-08-25 eess.SP
Stochastic-Geometry Based Characterization of Aggregate Interference in TVWS Cognitive Radio Networks
在本文中，我们描述了最坏情况下的干扰有限区域电视白空间异构网络使用随机几何的工具。我们推导出封闭形式的表达式的概率分布函数（PDF）和平均值的聚合干扰的路径损耗指数的各种值。所提出的干扰的表征是简单的，并且可以用于改进频谱接入技术。使用导出的PDF，我们证明了在认知无线电网络的基于特征值的检测器的频谱检测的性能增益。
2018-06-27 eess.SP
SINR-Aware Deep Reinforcement Learning for Distributed Dynamic Channel Allocation in Cognitive Interference Networks
School of Electrical and Computer Engineering, Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学电气与计算机工程学院）；Elbit Radio Ltd.（埃尔比特无线电有限公司）
针对存在ICI和多网络信道复用的认知网络DCA问题，提出基于CTDE与DeepMellow的多智能体RL框架CARLTON，以低维观测实现全局SINR最大化和QoS保障。
2024-02-17 cs.LG eess.SP
On Partially Overlapping Coexistence for Dynamic Spectrum Access in Cognitive Radio
本文研究了认知无线电环境中部分重叠的共存场景。我们考虑了正交频分复用（OFDM）认知系统分别与窄带（NB）和OFDM主系统共存。我们专注于寻找共存系统之间的最小频率间隔，以满足特定的目标BER。加窗和置零被用来作为简单的技术，以减少OFDM的带外辐射，从而减少分离。研究了这些技术对OFDM系统频谱效率和峰均比的影响。
2019-02-08 cs.IT eess.SP math.IT
Vertical Beamforming in Reconfigurable Intelligent Surface-aided Cognitive Radio Networks
在这封信中，我们研究联合应用可重构智能表面（RIS）和垂直波束形成的认知无线电网络（CRN）。在对网络进行适当建模之后，形成优化问题以联合设计次级基站（BS）处的波束成形向量和倾斜角以及RIS处的相移，目标是最大化次级网络的频谱效率。该优化问题是非凸的，因此我们提出了一种有效的求解方法，数值结果表明，增加RIS和优化辐射方向，可以显著提高CRN的性能。
2021-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
