Maximizing System Throughput Using Cooperative Sensing in Multi-Channel Cognitive Radio Networks
在认知无线电网络（CRN）中，当授权频谱当前未被主用户（PU）使用时，允许未授权用户接入授权频谱。在本文中，我们研究的吞吐量最大化问题的多信道CRN，每个SU只能感测有限数量的信道。我们发现，这个问题是强NP-难的，并提出了一个近似算法的一个因素至少$1/2μ$其中$μ\in [1,2]$是一个系统参数，反映跨信道的SU的感知能力和他们的感知预算。这种性能保证是通过利用目标函数的良好结构特性并构造特定匹配来实现的。我们的数值结果表明，我们的算法相比，一个随机的和贪婪的传感器分配算法的优势。
2012-11-15 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
Cross-Layer Scheduling for Cooperative Multi-Hop Cognitive Radio Networks
针对协作多跳认知无线电网络（CRN）中次用户协助主用户进行多跳传输并获得频谱共享授权的问题，设计了跨层最优调度算法。我们建立两个模型，两种不同类型的PU，对应于弹性和非弹性服务类。对于具有弹性服务的CRN，PU最大化其吞吐量，同时将信道的时间共享分配给与SU的辅助成比例的SU。对于非弹性的情况，PU被保证最小效用。该算法在弹性PU模型下可以实现任意接近最优PU吞吐量，而在非弹性PU模型下可以实现任意接近最优SU效用。这两种算法提供了确定性的上限PU队列积压。此外，我们展示了吞吐量/实用程序和PU的平均端到端延迟上限这两种算法之间的权衡。此外，该算法的工作积压以及任意到达率系统。
2011-06-03 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
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
Weighted Soft Decision for Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks
增强现有服务或部署在RF频谱中操作的新服务需要更多的许可频谱，而由于频谱稀缺，监管机构可能无法提供这些许可频谱。相反，最近的研究表明，许可频谱的许多部分在相当长的一段时间内保持未使用或未充分使用，从而以机会主义的方式提出了没有许可证的频谱接入的问题。在所有的频谱接入技术中，基于感知的方法因其简单性和成本效益而被认为是最佳的。在本文中，我们介绍了一种新的合作频谱感知技术，它考虑了空间变化的次级（未授权）用户和每个用户的贡献是加权的一个因素，这取决于接收功率和路径损耗。与现有的技术相比，所提出的一个增加的感知能力和频谱利用率，并提供更大的鲁棒性噪声的不确定性。此外，这种协作技术使用非常简单的能量检测器作为其构建块，从而降低了成本和操作复杂度。
2010-05-05 cs.NI
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-Aware Cooperative Wireless Networks with Multiple Cognitive Users
在本文中，我们研究和分析了任意数量的次级用户（SU）的协作认知无线电网络。每个SU除了具有其自身的数据传输需求之外，还被认为是主用户（PU）的预期中继。我们考虑一个多包传输框架，它允许多个SU同时传输由于脏纸编码。我们提出了功率分配和调度策略，优化吞吐量的PU和SU以最小的能量消耗。在不同的机会中继选择策略下，系统的吞吐量和延迟的性能进行了评估。为了实现这一目标，我们提出了一个数学框架，推导出系统中所有队列的稳定性条件。因此，主链路和辅链路的吞吐量都被量化。此外，矩生成函数（MGF）的方法来推导出一个封闭形式的表达式所遇到的PU数据包的平均延迟。结果表明，我们实现了更好的性能，在吞吐量和延迟在较低的能量成本相比，文献中提出的等功率分配方案。大量的模拟进行验证我们的理论研究结果。
2016-03-21 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
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
Protocol Design and Stability Analysis of Cooperative Cognitive Radio Users
单个认知无线电发射机-接收机对与两个主要用户共享频谱，这两个主要用户与各自的接收机通信。每个主用户有一个本地流量队列，而认知用户有三个队列;一个存储自己的流量，而其他两个是中继队列，用于存储从两个主用户接纳的主中继数据包。提出了一种新的协作认知媒体接入控制协议，其中认知用户利用主频谱带的空闲时间。每个中继队列的流量到达控制使用可调的准入因子，而中继队列服务调度控制通过信道访问概率分配给每个队列的基础上的操作频带。所提出的协议的稳定区域的特征在于其最大预期吞吐量的光。数值结果表明，所提出的合作认知协议的性能增益。
2014-01-18 cs.IT cs.NI math.IT
Distributed Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks: An Overlapping Coalition Formation Approach
协作频谱感知在认知无线电网络中具有显著的性能提升。在本文中，我们考虑分布式协作传感（DCS），其中二级用户（SU）交换数据，而不是一个共同的融合中心报告。在大多数现有的DCS算法中，SU被分组为不相交的合作组或联盟，并且在每个联盟内交换本地传感数据。然而，这些计划不占的可能性，一个SU可以参与多个合作联盟，从而形成重叠的联盟。在这里，我们解决这个问题，使用新的技术，从一类合作游戏，被称为重叠联盟形成游戏，并基于游戏模型，我们提出了一个分布式DCS算法，在该算法中，SU自组织成一个理想的网络结构与重叠联盟。仿真结果表明，与现有的非重叠算法相比，本文提出的重叠算法在Qm + Qf准则下总错误概率降低了25%，在Qm/Qf准则下漏检概率降低了20%，开销降低了80%，总报告数降低了10%.
2014-08-14 cs.GT 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
Optimal Cooperative Cognitive Relaying and Spectrum Access for an Energy Harvesting Cognitive Radio: Reinforcement Learning Approach
Qatar University（卡塔尔大学）；Nile University（尼罗河大学）
在本文中，我们考虑了认知环境下的合作通信的背景下，认知无线电（CR）用户被假定为网络的自组织中继。假设CR用户和PU是能量采集器。CR用户协作地中继主用户（PU）的一些未递送的分组。具体地，CR用户将未递送的主分组的一部分存储在中继队列（缓冲器）中。它使用时隙上的适当动作来管理未递送的主分组到其中继队列的流。此外，它具有在空闲时隙（PU的队列为空的时隙）选择用于信道接入的所用队列的决定。假设一个数据包传输消耗一个能量包。最优策略根据主用户和CR用户到达数据和能量队列的速率以及信道的连通性而变化。CR用户通过承担中继未递送的主分组的责任来为PU节省能量。随着时间的推移，它最佳地组织自己的能量包以最大化其收益。
2014-07-08 cs.IT cs.LG cs.NI
Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning Based Distributed Dynamic Spectrum Access in Cognitive Radio Networks
National University of Defense Technology（国防科技大学）；Auckland University of Technology（奥克兰理工大学）；Shenzhen University（深圳大学）；University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）
随着5G和物联网的发展，大量的无线设备需要共享有限的频谱资源。动态频谱接入（DSA）是一种很有前途的范例，以弥补由历史的命令和控制的频谱分配方法所带来的频谱利用率低下的问题。本文研究了一个典型的多信道认知无线电网络中多用户分布式DSA问题。该问题被表示为一个分散的部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP），提出了一种基于协作多智能体强化学习（MARL）的集中式离线训练和分布式在线执行框架.我们采用深度递归Q网络（DRQN）来解决每个认知用户的状态的部分可观测性。最终目标是学习一种协作策略，使认知无线电网络的总吞吐量最大化，在分布式的方式没有协调认知用户之间的信息交换。最后，我们通过大量的实验验证了该算法在各种设置。仿真结果表明，该算法收敛速度快，性能接近最优。
2021-06-17 cs.AI cs.GT cs.NI
Distributed Fuzzy Optimal Spectrum Sensing In Cognitive Radio
频谱是一种稀缺资源，必须有效利用，认知无线电是解决频谱利用不足的一种很有前景的方案。频谱感知是减轻次用户对主用户干扰的关键功能。认知无线电必须检测到主用户的存在，并且如果主用户检测到，则立即为主用户腾出频带。在协作感知中，每个认知无线电通过报告信道将其决策通知给融合中心。报告信道不是无错误的，这导致由于多径衰落和阴影而导致的次级的决策或信息的损坏。研究了分布式模糊最优协作频谱感知问题。研究了基于模糊检测的数据与决策融合问题。仿真结果表明，与AND，OR和多数规则相比，传感器性能有明显的改善。该方法在总恶意二次用户数为1/3的情况下实现了频谱感知的最优性。该方案优于恶意用户的存在。
2013-03-09 cs.NI
Cooperative Caching Towards Efficient Spectrum Utilization in Cognitive-IoT Networks
Concordia University（康考迪亚大学）
本文提出基于深度强化学习的协作缓存方法，通过缓存主用户内容以降低延迟并提高缓存命中率，优化CIoT网络的频谱利用效率。
2025-12-16 cs.NI eess.SP
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
Cooperative Access Schemes for Efficient SWIPT Transmissions in Cognitive Radio Networks
我们研究了时隙认知无线电网络中的联合信息和能量协作方案，该网络具有一个主收发器对和一组辅助收发器对。主发射器被假定为能量收集节点。我们提出了一个三阶段的合作传输协议。在第一阶段期间，主用户将其时隙的一部分释放给次节点以发送它们的数据并从次射频信号为能量收集主发射机供电。在第二阶段期间，主发送器将其数据发送到其目的地和次节点。在第三阶段，次级节点放大并转发初级数据。我们提出了五种不同的方案，二次接入和供电的主要发射机。我们推导出封闭形式的表达式为所有建议的计划的主要和次要的利率。所提出的方案中的两个使用分布式波束成形来为主发射机供电。基于压缩感知原理，设计了一种稀疏感知中继选择方案。我们的数值结果表明，我们提出的计划的主要和次要系统的收益。
2016-12-23 cs.IT cs.NI math.IT
Dead Zone Penetration Protocol for Cognitive Radio Networks
当前认知无线电网络的路由协议受到主用户频繁活动的严重影响。在出现的主用户的干扰范围内的节点不被允许发送，因此利用这些节点的现有路由必须经历路由维护阶段。这自然会提供到目的地的其他路由，这可能会导致额外的延迟或增加分组排队开销。在这项工作中，提出了一种新的路由维护协议，允许现有的路由，以忍受事件的主要用户的存在，通过形成相邻节点之间的合作链路，并在主接收器使用合作波束成形的传输为零。我们提出的协议可以与任何现有的路由协议，从而实现模块化。大量的模拟证明，我们提出的协议优于现有的路由维护技术的端到端的延迟和丢失率，以最小的开销。
2013-09-22 cs.NI
Spectrum Sharing in Cooperative Cognitive Radio Networks: A Matching Game Framework
动态频谱接入允许未授权无线用户（次要用户）在机会主义或合作的基础上动态地接入来自传统频谱持有者（主要用户）的授权频带。在本文中，我们专注于合作频谱共享的无线网络中的多个主要和多个次要用户。特别是，我们研究的合作伙伴的选择和资源分配的匹配理论框架内的问题，其中的主要和次要用户的目标是优化他们的公用事业的传输速率和功耗。我们提出了一个分布式算法来找到解决方案的匹配游戏，结果在一个稳定的匹配之间的集合的主要和次要用户。分析和数值结果表明，所提出的匹配模型是一种很有前途的方法下，主用户和次用户的效用函数最大化。
2015-12-02 cs.IT cs.NI math.IT
LPOS: Location Privacy for Optimal Sensing in Cognitive Radio Networks
认知无线电网络（CRN）通过允许未授权用户利用空闲信道机会来实现对授权信道资源的机会性接入。一种有效的技术是协作频谱感测，通过该技术，未授权用户（通常被称为辅助用户（SU））获取信道是否空闲。尽管其在使能CRN接入方面的有效性，但是协作感测遭受位置隐私威胁，这仅仅是因为需要在SU之间交换以执行感测任务的感测报告与SU的位置高度相关。在本文中，我们开发了一个新的位置隐私的最佳传感（LPOS）计划，保留了位置隐私的SU，同时实现最佳的感知性能，通过投票为基础的感知。此外，LPOS是现有的CRN位置隐私保护方案（据我们所知），确保高隐私，实现容错，并对CRN的高度动态和无线性质的鲁棒性之间的唯一选择。
2018-06-10 cs.NI
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
Joint Cooperative Spectrum Sensing and MAC Protocol Design for Multi-channel Cognitive Radio Networks
提出了一种用于多信道认知无线电网络的半分布式协作频谱感知和信道接入框架。特别地，我们考虑了SDCSS方案，其中次级用户（SU）执行感知并彼此交换感知结果以定位频谱空洞。此外，我们设计的p -持久的CSMA为基础的认知MAC协议集成SDCSS，使有效的频谱共享SU之间。然后，我们进行吞吐量分析，并开发一种算法来确定频谱感测和接入参数，以最大限度地提高吞吐量为一个给定的分配信道感测集。此外，我们认为频谱感知集优化问题的SU，以最大限度地提高整个系统的吞吐量。我们提出了穷举搜索和低复杂度的贪心算法来确定SU的感知集，并分析其复杂度。我们还展示了我们的设计和分析可以扩展到考虑报告错误。最后，大量的数值结果表明显着的性能增益，我们的优化设计框架相对于非优化的设计，以及不同的协议参数对吞吐量性能的影响。
2014-06-16 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
A Survey on Cooperative Diversity and Its Applications in Various Wireless Networks
协作分集是各种无线电终端为彼此中继信号的技术。当协作通信主要用于利用分布式无线电之间可用的空间分集时，产生协作分集。本文讨论了不同的协作分集方案及其在各种无线网络中的应用。本文讨论了协作分集对传感器网络能量消耗和生命周期的影响以及协作对认知无线电的影响。这里，还讨论了用户调度和无线电资源分配技术，这些技术是为了有效地集成用于新兴的基于IEEE 802.16 j的系统的各种协作分集方案而开发的。
2011-12-10 cs.NI
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
Cooperative Spectrum Sharing Relaying Protocols With Energy Harvesting Cognitive User
能量受限的无线网络中的无线信息和能量传输理论由于其在延长传感器节点寿命和减轻传统电池对环境造成的危害方面的潜力而引起了研究人员的兴趣。类似地，合作频谱共享协议领域中的进步已经使得能够在许可主用户和次用户之间有效地使用频谱。在本文中，我们考虑了一个能量受限的次级用户，它从主信号中获取能量，并中继主信号以换取频谱接入。考虑Nakagami-m衰落模型，提出了两种关键的协作频谱共享协议，即时分协作频谱共享（TS-CSS）和功率共享协作频谱共享（PS-CSS），并推导了主用户和次用户在解码转发和放大转发中继模式下的中断概率表达式。从所获得的结果，它已被示出，次级用户可以携带自己的传输，而不会对主用户的性能产生不利影响，并且PS-CSS协议优于TS-PSS协议的中断概率在宽范围的信噪比（SNR）。各种系统参数对这些协议的中断性能的影响也进行了研究。
2018-03-22 cs.IT cs.NI math.IT
An Efficient MAC Protocol with Selective Grouping and Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks
在认知无线电网络中，频谱感知是为次用户发现频谱机会的关键技术。频谱感知的质量由感知精度和感知效率两个方面来评估。这里，感测精度由虚警概率和检测概率表示，而感测效率由感测开销和网络吞吐量表示。在本文中，我们提出了一个基于组的合作媒体访问控制（MAC）协议称为GC-MAC，它解决了传感精度和效率之间的权衡。在GC-MAC中，合作的SU被分成几个团队。在感测时段期间，每个组感测不同的信道，而同一组中的SU对目标信道执行联合检测。除非发现可用信道，否则感测过程不会停止。为了减少感知开销，提出了一种SU选择算法，根据信道动态和使用模式选择协作SU。然后，建立了分析模型，研究了时不变信道和时变信道两种信道条件下传感精度与效率的权衡。最大化可实现的吞吐量的优化问题，制定优化的重要设计参数。饱和和非饱和的情况下进行了调查，相对于吞吐量和感测开销。仿真结果表明，该协议能够显着减少感知开销，提高网络吞吐量，保证感知精度。
2013-04-22 cs.ET cs.IT 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
A Cooperative Emergency Navigation Framework using Mobile Cloud Computing
无线传感器网络（WSNs）用于紧急导航系统存在计算能力有限、电池电量有限以及恶劣物理环境导致故障可能性高等缺点。通过利用智能手机强大的感知能力，本文提出了一个云支持的应急导航框架，以指导疏散人员在协调的方式，提高通信和定位的可靠性和弹性。通过使用社会势场（SPF），疏散人员在疏散过程中形成集群，并在基于认知分组网络（CPN）的算法的帮助下被引导到出口。而不是仅仅依赖于传统的电信基础设施，我们建议一个Ad hoc认知分组网络（AHCPN）为基础的协议，以延长智能手机的使用寿命，自适应搜索便携式设备和出口节点之间的最佳通信路由，提供访问云服务器相对于智能手机的剩余电池电量和时间延迟。
2014-06-03 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
A Novel Relay-Aided Transmission Scheme in Cognitive Radio Networks
在认知无线电网络中，当主传输上引起的干扰有限时，允许未授权的次用户与授权的主用户共享频谱。在本文中，我们提出了一种新的协作传输方案的认知无线电网络中的中继节点是能够帮助的主要和次要的传输。我们推导出精确的封闭形式和上限表达式的条件下的主要和次要的中断概率在瑞利衰落信道。此外，我们提出了一个简单的功率分配算法。最后，使用数值评估和仿真结果，我们展示了我们的合作传输方案在提高二次中断概率，而不损害主要的潜力。
2011-09-13 cs.IT cs.NI math.IT
Adaptation to the Primary User CSI in Cognitive Radio Sensing and Access
在认知无线电（CR）网络中，多个次级网络用户（SU）尝试在宽的潜在频谱上通信而不对主用户（PU）造成显著干扰。频谱感知算法是任何感知策略的关键组成部分。当PU发送器和SU传感器之间的衰落信道的平均SNR较低时，常规频谱检测方法的性能受到严重限制。合作传感和先进的检测技术只能部分解决这个问题。传统方法的一个关键限制是，感测阈值是根据衰落分布上的平均误检率来确定的。在给定的冲突概率约束下，将门限值与PU-to-SU的瞬时信道状态信息（CSI）相适应，提出了一种新的覆盖CR网络感知策略设计，将瞬时虚警概率引入到信念更新和奖励计算中.结果表明，所提出的感测方法提高了SU的信心，随机感测决策，并显着提高SU网络的吞吐量，同时满足冲突概率约束的PU在低平均PU到SU的SNR区域。此外，所提出的自适应感知策略是鲁棒的失配和相关衰落信道信息和传统的合作感知技术的显着改善。最后，探索了对PU信道增益和SU链路CSI的联合自适应，以进一步提高CR吞吐量并减少SU冲突。
2013-04-02 cs.NI
Hybrid Cognitive IoT with Cooperative Caching and SWIPT-EH: A Hierarchical Reinforcement Learning Framework
Concordia University（康科迪亚大学）
本文提出一种分层强化学习框架，用于优化混合认知物联网网络中的能量收集、缓存、功率控制和频谱接入，提升网络性能。
2025-12-16 cs.NI eess.SP
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
Analysis of Cognitive Radio Scenes Based on Non-cooperative Game Theoretical Modelling
提出了一种认知无线电（CR）环境下机会频谱接入（OSA）的非合作博弈分析方法。从博弈论的新概念被应用到频谱接入分析，以提取一个新兴的环境中的行为规则。为了评估供应商的OSA情景，两个寡头垄断博弈模型重新制定的资源访问：古诺和Stackelberg游戏。分析了五个CR场景：非授权用户的同时接入（公共制度），具有对称和非对称成本，有和没有带宽限制以及顺序接入（授权对非授权）。几个均衡的概念进行了研究，作为游戏的解决方案：纳什，帕累托和联合纳什帕累托均衡。后者捕捉了一个游戏的情况下，玩家是非同质用户，表现出不同类型的理性，纳什和帕累托。这使得能够在CR场景上对交互进行更逼真的建模。采用进化博弈均衡检测方法。纳什均衡表示CR可以访问的最大信道数，而不会减少其收益。帕累托均衡描述了一个更大范围的收益，捕捉不平衡以及公平的解决方案。Stackelberg模型的分析表明，收益最大化的所有用户，如果现任者是纳什导向和新进入者是帕累托驱动。
2012-10-18 cs.ET cs.GT cs.NI
Robust Cooperative Spectrum Sensing for Disaster Relief Networks in Correlated Environments
救灾网络的设计应具有适应性和复原力，以满足紧急服务的需求。认知无线电增强的ad-hoc架构已被提出作为一个候选人，使这样的网络。频谱感知作为认知无线电的基石，一直是人们研究的热点，其主要结论是通过协作感知可以大大提高认知无线电的性能。为了将认知无线电应用于Ad-hoc救灾网络，有效的协作频谱感知方案的设计是必不可少的。在本文中，我们提出了一个基于集群的编排合作感知方案，它适应集群节点周围的无线电环境状态，以及这些节点之间的相关程度观察。所提出的计划是在一个集中的，以及在一个分散的方法。在集中式方法中，簇头根据监测到的频谱状态来控制和调整簇感知节点的分布。而在分散式方法中，每个集群节点根据集群节点过去的本地感知决策来决定它应该监视哪个频谱。集中式和分散式方案可以组合以实现更鲁棒的协作频谱感知方案。所提出的方案的性能进行评估，通过一个框架，它允许测量的频谱感测合作计划的准确性，通过测量误差估计的监测频谱状态。通过这种评估，它表明，所提出的方案优于的情况下，选择频谱感测是不使用在以前的感测迭代中获得的知识，即实施盲循环方案。
2009-12-01 cs.DC cs.NI
Distributed resource allocation in cognitive radio networks with a game learning approach to improve aggregate system capacity
本文提出基于非合作博弈与无悔学习算法的分布式信道与功率分配方案，在物理干扰模型下有效提升了认知无线电网络的系统总容量。
2025-01-28 cs.NI
Deep Sensing: Cooperative Spectrum Sensing Based on Convolutional Neural Networks
在本文中，我们研究合作频谱感知（CSS）在认知无线电网络（CRN）中，多个次要用户（SU）合作，以检测一个主用户（PU），可能同时占用多个频段。提出了深度协作感知（DCS），它构成了基于卷积神经网络（CNN）的第一个CSS框架。在DCS中，代替难以计算并且也难以在实践中使用的CSS的显式数学建模，利用使用训练感测样本的CNN来学习用于组合SU的各个感测结果的策略。因此，以自适应方式找到考虑各个感测结果的频谱和空间相关性的环境特定CSS，而不管各个感测结果是否被量化。通过仿真，我们表明，CSS的性能可以提高所提出的DCS与低复杂度，即使在训练样本的数量是中等的。
2017-11-26 cs.NI
Joint Latency-Energy Minimization for Fog-Assisted Wireless IoT Networks
针对多设备向雾节点并行卸载任务的场景，提出在无线与计算约束下联合最小时延和能耗的资源分配方法，利用Tchebyshev定理、Nash议价与块坐标下降求得唯一合作NE并验证有效性。
2023-06-29 cs.GT 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
The Dynamic Spectrum Aggregation Strategy for Cognitive Networks Based on Markov Model
为了在有限的无线频谱资源下满足移动终端对更高数据率的需求，认知无线电和频谱聚合技术因其在提高频谱利用率方面的优势而受到广泛关注。本文结合认知中继和频谱聚合技术，提出了一种基于频谱状态马尔可夫预测的动态频谱聚合策略，用于多用户多中继协作中继网络中，以保证用户信道容量和最大化网络吞吐量为目标。频谱聚合策略通过两个步骤来执行。首先，通过马尔可夫预测来预测频谱的状态。基于频谱状态预测结果，提出了一种频谱聚合策略。仿真结果表明，频谱预测过程可以显著降低中断率，频谱聚合策略可以大大提高网络吞吐量。
2016-12-09 cs.NI
On Stable Throughput of Cognitive Radio Networks With Cooperating Secondary Users
本文研究了由一个主用户和多个次用户组成的协作认知无线电网络。次用户仅在主用户被感测为静默时进行发送，并且由于不完美的感测而可能干扰主传输。当主用户活动被正确感知时，次用户通过协助重传主用户的失败分组来与主用户合作。我们分析的主要和次要用户的数据包吞吐量的三种变化提出的合作方法。基于信号流图（SFG）的方法来获得封闭形式的表达式的数据包吞吐量。分析是针对两种情况进行的：个体感知和协作感知。此外，我们的特征最佳传输概率的二级用户，最大限度地提高个人二级数据包吞吐量保持系统中的所有队列稳定。结果提出了在不同的情况下，建议的合作方法的吞吐量性能的比较，并显示它们的好处，为主要以及次要用户的吞吐量。
2016-08-01 cs.IT cs.NI math.IT
General analytical framework for cooperative sensing and access trade-off optimization
本文研究了多信道认知无线电网络中的联合协作频谱感知和接入设计问题。考虑了一般的异构设置，其中不同信道可用的概率、由于来自不同用户和信道的主用户（PU）的传输而在次用户（SU）处接收到的信号的SNR可以不同。我们假设一个合作的传感策略与一般的A出B聚合规则和设计一个同步的MAC协议，使SU可以利用可用的信道。我们分析了联合感知和接入设计的感知性能和吞吐量。基于这种分析，我们开发的算法来找到最佳的参数的传感和接入协议，并确定SU的信道分配，以最大限度地提高系统的吞吐量。最后，数值结果验证了我们的设计的有效性，并展示了我们提出的算法和最佳的相对性能。
2014-04-08 cs.NI
Adaptive Full Duplex Communications in Cognitive Radio Networks
在本文中，我们提出了一种新的自适应方案，在认知无线电网络中的二次用户（SU）的全双工通信。次级网络以三种模式操作：协作感测（CS）、全双工发送和感测（FDTS）以及全双工发送和接收（FDTR）。在CS模式下，次节点通过一种新的协作MAC协议检测主用户（PU）的活动，并决定系统在随后的频谱空洞中的操作模式。在FDTS模式中，SU之一在向另一节点发送的同时连续地感测PU活动。在FDTR模式中，SU将以异步全双工（FD）方式双向通信，具有减小的最大和平均冲突持续时间。推导了SU网络的冲突概率、平均冲突持续时间和累积冲突持续时间以及吞吐量的解析闭合形式，并通过仿真验证了所提出的协议在上述度量方面的性能、其有效性以及与传统的感知和传输方法相比的优势
2017-10-16 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
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
Green Sensing and Access: Energy-Throughput Tradeoffs in Cognitive Networking
有限的频谱资源和高数据率应用的急剧增长促使了利用有前途的认知网络概念的机会性频谱接入。虽然这一概念的出现主要是为了提高频谱利用率并允许异构网络技术的共存，但能耗的重要性带来了额外的挑战，因为能耗和通信性能可能不一致。本文研究了认知网络中能量有效的频谱感知和频谱切换方法。的权衡之间的能量消耗和吞吐量，根据本地以及根据合作感测的特点，和什么进一步的方面需要进行调查，以实现能源效率的认知操作下的各种应用需求进行了讨论。
2015-08-03 cs.IT cs.NI math.IT
Energy Efficient Spectrum Sensing and Handoff Strategies in Cognitive Radio Networks
有限的频谱资源和高数据率通信的急剧增长已经激发了使用认知无线电网络的有前途的概念的机会性频谱接入。虽然这一概念的出现主要是为了提高频谱利用率，但能源消耗的重要性带来了新的挑战，因为能源效率和通信性能可能不一致。本文对现有的能量有效的频谱感知和切换方法进行了分类。能量消耗和吞吐量之间的权衡建立作为认知无线电网络的众多设计参数的函数，无论是在本地和合作频谱感知的情况下。有人认为，一些重要的方面仍然需要研究，如公平性，动态行为，反应和主动计划的能源效率。
2013-11-30 cs.ET cs.NI cs.PF
Versatile Robust Clustering of Ad Hoc Cognitive Radio Network
认知无线电网络中的簇结构有助于实现协作频谱感知、路由等功能。认知无线电用户群中的每个成员都可以使用非授权信道，非授权信道的可用性决定了认知无线电用户群对授权用户影响的鲁棒性。本文分析了认知无线电网络中如何形成健壮的簇，使更多的认知无线电用户在主用户操作激烈的情况下也能从簇结构中受益的问题。我们提供了一个形式化的描述鲁棒分簇问题，证明它是NP-难的，并提出了一个集中式的解决方案，此外，分布式解决方案提出，以适应在ad hoc认知无线电网络的动态。采用拥塞博弈模型对集群形成过程进行分析，不仅有助于直接设计分布式分簇方案，而且为算法收敛到纳什均衡和收敛速度提供了保证。我们提出的聚类解决方案是通用的，以满足其他一些要求，如更快的收敛和集群大小控制。所提出的分布式聚类方案在聚类鲁棒性、收敛速度和开销方面优于相关工作。广泛的模拟支持我们的主张。
2017-04-16 cs.GT cs.NI
Dynamic Decentralized Algorithms for Cognitive Radio Relay Networks
提出了一种适用于多主用户和多次用户的认知无线电中继网络的分布式频谱接入算法。所提出的算法背后的关键思想是PU与SU协商货币补偿的量以及SU（i）被允许的频谱接入或（ii）协作中继PU的数据的时间量，使得PU和SU的最小速率要求都得到满足。该算法被证明是灵活的优先级的主要或次要用户。我们证明了该算法将导致最好的稳定匹配，是弱帕累托最优。数值分析还表明，分布式算法可以实现的性能相比，一个最佳的集中式解决方案，但显着更少的开销和复杂性。
2013-07-03 cs.IT cs.NI math.IT
