Efficient Opportunistic Sensing using Mobile Collaborative Platform MOSDEN
移动设备正迅速成为人们生活中的主要计算设备。Google Play、Apple App Store等应用程序交付平台通过可即时下载和安装的应用程序将手机转变为智能计算设备。这些应用中的许多应用利用安装在移动终端上的过多传感器来提供增强的用户体验。智能手机上的传感器为在医疗保健、环境监测和交通运输等许多领域开发创新的移动机会感测应用提供了机会。在本文中，我们提出了一个合作的移动传感框架，即移动传感器数据引擎（MOSDEN），可以在智能手机上捕获和共享多个分布式应用程序和用户之间的感知数据。MOSDEN遵循基于组件的设计理念，促进重用，以实现轻松快速的机会感测应用程序部署。MOSDEN将特定应用程序的处理与传感、存储和共享分离。MOSDEN是可伸缩的，并且只需要应用程序开发人员进行最少的开发工作。我们已经实现了我们的框架基于Android的移动平台上，并评估其性能，以验证MOSDEN的可行性和效率，在移动机会感测应用协同操作。实验结果和经验教训总结的文件。
2013-10-15 cs.DC cs.NI
Opportunistic Spectrum Sensing and Transmissions
认知无线电是当今无线通信领域最有前途的研究方向之一，其目标是有效地利用无线电资源。无线电频谱的正确利用需要动态频谱接入。为此，频谱感知无疑是必要的。在本章中，动态频谱接入方案的各种方法，以及认知无线电频谱感知方法的调查。此外，分析了与频谱感知和动态频谱接入技术相关的挑战。如果不采取适当的预防措施，不同认知终端发送的感知信标会对主用户产生显著的干扰。因此，认知无线电发射机功率控制将最终解决分析能源效率方面。
2013-08-06 cs.ET cs.NI
Optimality of Myopic Sensing in Multi-Channel Opportunistic Access
我们认为机会主义的通信在多个渠道的状态（“好”或“坏”）的每个渠道的发展作为独立和相同分布的马尔可夫过程。具有有限感测和接入能力的用户在每个时隙中选择一个信道来感测并随后接入（基于感测到的信道状态）。当用户感知并访问“好”频道时，获得奖励。我们的目标是设计最佳的信道选择策略，最大限度地提高预期的回报随着时间的推移。这个问题通常可以被看作是一个部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）或一个不稳定的多臂强盗过程，其最优解往往是难以解决的。本文证明了近视策略在一定条件下达到最优，且具有简单而鲁棒的结构。这一结果在衰落环境下的机会通信、认知无线电网络的频谱覆盖、资源受限的干扰与抗干扰等方面都有应用。
2009-03-10 cs.IT cs.NI math.IT
Performance Analysis of Wireless Network with Opportunistic Spectrum Sharing via Cognitive Radio Nodes
认知无线电（CR）被认为是一个新兴的关键，有效的频谱利用率。在本文中，频谱共享服务提供商之间的帮助下，认知无线电进行了研究。考虑了在服务提供商之间频谱共享的技术，以动态方式共享许可服务提供商的许可频谱。分析了采用机会频谱共享技术的无线网络的性能。因此，频谱利用率和感测效率增加，干扰最小化，并且呼叫阻塞减少。
2013-01-07 cs.NI
Queuing Analysis of Opportunistic Cognitive Radio IoT Network with Imperfect Sensing
在本文中，我们分析了一个基于认知无线电的物联网（CR-IoT）网络，包括一个主网络提供商（PNP）和一个物联网运营商。PNP使用其许可频谱为其用户提供服务。物联网运营商定期识别授权频段中的空白频段，并伺机利用它们为其覆盖范围内的物联网节点提供服务。物联网节点是电池供电的设备，需要定期补充能量。我们采用微波功率传输（MPT）技术，其优越的能量传输效率在长距离。白空间检测过程并不总是完美的，物联网运营商可能会由于误检测而危及PNP的传输。为了减少这种干扰的可能性，即使物联网节点有数据要传输，一些频谱漏洞也必须保持未利用状态。物联网运营商需要决定保留未利用的空白空间的百分比，以及如何明智地使用剩余的数据传输和能量补充，以保持PNP用户受到的平均干扰与物联网节点体验的服务质量（QoS）之间的最佳平衡。由于频谱感知过程的周期性，离散时间马尔可夫链（DTMC）方法可以真实地模拟这种框架。在文献中，PNP和物联网运营商的活动被假设为相互排斥，以便于分析。我们的模型包含了这些活动之间可能的重叠，使分析更加现实。使用我们的模型，可以获得CR-IoT网络的可持续性区域。我们的分析的准确性证明通过广泛的模拟。
2021-03-16 cs.NI cs.PF
Analysis Framework for Opportunistic Spectrum OFDMA and its Application to the IEEE 802.22 Standard
我们提出了一个分析模型，使吞吐量评估的频谱正交频分多址（OS-OFDMA）网络。该模型的核心特点是基于离散时间马尔可夫链，考虑不同的信道和子信道分配策略下不同的主用户和次用户类型，流量和优先级。分析模型还评估了不同频谱感知策略对OS-OFDMA网络吞吐量的影响。该分析适用于IEEE 802.22标准，以评估两阶段频谱感知策略和无线麦克风的不同时间活动对IEEE 802.22吞吐量的影响。我们的研究表明，OS-OFDMA与子信道开槽和信道绑定可以提供几乎十倍的吞吐量相比，没有这些选项的设计，当无线麦克风的活动和密度非常高。此外，我们确认，在IEEE 802.22中使用的没有子信道陷波的OS-OFDMA实现能够支持实时和非实时服务质量类，只要无线麦克风的时间活动是适度的（大约每3,000个居民有一个无线麦克风，城市人口密度小，占空比短）。最后，两阶段的频谱感知选项提高OS-OFDMA的吞吐量，在每个阶段的频谱感知的长度是使用我们的模型进行优化。
2012-08-29 cs.IT cs.NI cs.PF
Cost-Aware Learning and Optimization for Opportunistic Spectrum Access
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
本文研究了认知无线电系统中多信道机会频谱接入的代价感知联合学习和优化问题。我们研究了一个离散时间模型，其中时间轴被划分为帧。每个帧由感测阶段和随后的传输阶段组成。在感测阶段，用户能够在决定在接下来的传输阶段使用其中一个之前顺序地感测通道的子集。我们假设信道状态根据帧到帧的独立伯努利随机过程在忙和空闲之间交替。为了捕捉信道感知中固有的不确定性，我们假设当信道空闲时每次传输的奖励是随机变量。我们还将随机成本与传感和传输行为相关联。我们的目标是理解在离线和在线设置中，动作的成本和回报将如何影响用户的最佳行为，并且设计相应的机会主义频谱接入策略以最大化预期的累积净回报（即，奖励减去成本）。我们从一个离线设置开始，在这个设置中，渠道状态、成本和奖励的统计数据是事先已知的。我们发现，最优策略表现出递归的双阈值结构，用户需要比较的信道统计与这些阈值顺序，以决定其行动。有了这样的见解，我们然后研究在线设置，其中的渠道，成本和奖励的统计信息是未知的先验。我们明智地平衡探索和利用，并表明，累积的遗憾规模在O（log T）。我们还建立了一个匹配的下界，这意味着我们的在线算法是顺序最优的。仿真结果证实了我们的理论分析。
2018-04-11 cs.IT cs.LG cs.NI
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
Dynamic Channel Access for Energy Efficient Data Gathering in Cognitive Radio Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）运行在免许可的频谱遭受不受控制的干扰，因为这些频谱变得越来越拥挤。新兴的认知无线电传感器网络（CRSNs）提供了一个很有前途的解决方案，以应对这一挑战，使传感器节点的机会主义接入许可信道。然而，由于传感器节点必须消耗大量的能量来支持CR功能，如信道感知和切换，机会信道接入应仔细设计，以提高CRSN的能量效率。为此，我们研究了动态信道接入问题，以提高能源效率的集群CRSN。在保护主用户的需求下，我们研究了资源分配问题，以最大限度地提高利用许可信道进行簇内和簇间数据传输的能量效率。考虑到传感器节点在信道感知和切换过程中的能量消耗，根据免许可信道的丢包率，进一步确定了传感器节点感知和切换到许可信道以提高能量效率的条件。此外，提出了两种动态信道接入方案，分别用于确定簇内和簇间数据传输的信道感知和切换序列。大量的仿真结果表明，所提出的信道接入方案可以显着降低CRSN的能量消耗。
2015-07-22 cs.NI
Opportunistic Spectrum Access: Does Maximizing Throughput Minimize File Transfer Time?
为了利用授权信道的随机动态特性以机会主义的方式进行文件传输，已经为二级用户开发了随机频谱接入（OSA）模型。为面向吞吐量的应用程序设计信道感测策略的常见方法往往会最大化长期吞吐量，并希望它也能减少文件传输时间。在本文中，我们表明，这是不正确的，特别是对于小文件。与以前的延迟相关的作品，很少考虑异构信道速率和突发传入数据包，我们的工作明确考虑最小化的文件传输时间的一个单一的文件组成的多个数据包在一组异构信道。我们制定了一个数学框架的静态政策，并扩展到动态政策，我们的文件传输问题映射到随机最短路问题。我们分析了我们提出的静态最优和动态最优的政策，最大限度地提高长期吞吐量的政策的性能。然后，我们提出了一个启发式的政策，考虑到性能复杂性的权衡和扩展到未知的信道参数的在线实现，也提出了我们的在线算法的遗憾界。我们还提出了数值模拟，反映我们的分析结果。
2021-09-27 cs.NI math.OC
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
Incentive Mechanisms for Mobile Crowd Sensing: Current States and Challenges of Work
移动人群感知（MCS）是一种新的模式，它利用无处不在的配备传感器的移动设备，如智能手机，音乐播放器和互联网边缘的车载传感器来收集数据。新的范式将推动物联网向三个方面的变革：第一，互联网边缘的终端设备从PC转变为手机。二是交互方式从虚拟空间延伸到真实的物理世界。第三，感知数据的转发方式正在经历从先验到机会的转变。为了更好地满足社会对监控监应用的需求，激励机制必不可少。在本文中，我们将首先概述三类MCS应用，然后提出一个新的架构MCS应用。基于该体系结构，我们讨论了各种研究挑战的激励机制设计MCS的应用程序，其次是潜在的未来工作的讨论。最后，我们提出了潜在的未来工作。
2014-09-30 cs.NI
A Two-Prong Approach to Energy-Efficient WSNs: Wake-Up Receivers plus Dedicated, Model-Based Sensing
能量中立的无线传感器网络的操作可以通过利用空闲的工作负载，使每个节点的平均功耗低于可用的收获功率。本文提出了一种最先进的低功耗设计技术的组合，以尽量减少每个节点的两个主要活动的本地和全球的影响：采样和通信。采用动态功率管理以在空闲时段期间利用低功率模式，而异步唤醒和基于预测的数据汇集用于仅在严格需要时才机会性地激活硬件组件和网络节点。此外，“基于模型的感测”的概念被引入，以推动基于预测的数据汇集技术尽可能接近感测元件。代表性的真实世界的无线传感器网络案例研究的结果表明，采用的设计技术的综合效益是超过线性，提供了一个整体的功率降低超过3个数量级。
2016-03-18 cs.NI
Optimal Channel Sensing Strategy for Cognitive Radio Networks with Heavy-Tailed Idle Times
在认知无线电网络（CRN）中，每当无线信道与授权/主用户（PU）空闲时，次用户（SU）机会性地接入无线信道。即使在占用信道之后，SU也必须间歇地感测信道以检测PU的再现，使得其可以停止其传输并且避免对PU的干扰。频繁的信道感测导致SU的吞吐量下降，而稀疏感测增加了PU所经历的干扰。因此，最优感知间隔策略在CRN中起着至关重要的作用。在文献中，最佳的信道感知策略已被分析的情况下，时的ON-OFF时间分布的PU是指数。然而，最近的频谱测量迹线的分析表明，PU表现出重尾空闲时间，可以很好地近似与超指数分布（HED）。在我们的工作中，我们推导出的结构，最佳的感知间隔政策的信道HED关闭时间通过马尔可夫决策过程（MDP）。然后，我们使用动态规划框架，以获得次优的感知间隔政策。提出了一种新的Multishot感知间隔策略，并在信道感知次数和对PU的干扰方面与现有策略进行了性能比较。
2016-07-28 cs.NI
Throughput and Collision Analysis of Multi-Channel Multi-Stage Spectrum Sensing Algorithms
多阶段感知是一个新的概念，它是指将感知过程划分为多个连续阶段的一般频谱感知算法。感测阶段的数量和每个阶段的感测技术可以用于优化关于次要用户吞吐量和主要用户与次要用户之间的冲突概率的性能。到目前为止，多阶段感知对网络吞吐量和碰撞概率的影响，一个现实的网络模型是相对未探讨。因此，我们提出了第一个分析框架，使性能评估的不同的多信道多阶段频谱感知算法的主动频谱接入网络。我们的工作的贡献在于研究以下参数对性能的影响：感测阶段的数量，物理层感测技术和每个阶段的持续时间，单个和并行信道感测和访问，可用信道的数量，主要和次要用户流量，传入的次要用户流量的缓冲，以及MAC层感测算法。分析的性能指标包括平均次级用户吞吐量和主用户和次级用户之间的平均冲突概率。我们的研究结果表明，当主用户误检测的概率受到约束，多阶段的感知的性能，在大多数情况下，优于单阶段的感知。此外，在感知的第一阶段，延长信道观测时间可以大大降低冲突概率，同时保持吞吐量在可接受的水平。最后，在实际的主用户业务场景中，使用两个阶段的感测提供了次用户吞吐量和冲突概率之间的良好平衡，同时满足成功检测约束条件下的主动频谱接入通信。
2012-08-29 cs.IT cs.NI cs.PF
Spectrum Sensing Strategy to Enhance the QoS in White-Fi Networks
运行需要高带宽的应用的无线设备的数量迅速增长，导致对未授权频谱的需求不断增加。鉴于分配的未授权频率的稀缺性，满足这种需求可能成为一个严重的问题。认知无线电（CR）技术为许可频谱的机会性使用打开了大门，以部分解决与未许可频率的有限可用性相关的问题。为了实现更高的频谱利用率，已经提出了将CR和Wi-Fi组合以形成所谓的White-Fi网络。本文讨论了White-Fi网络中的频谱感知及其对典型应用的QoS的影响。报告还报告了通过各种模拟研究对这些影响进行的分析。我们的研究结果表明，能够改变相关参数的QoS要求的基础上的自适应传感策略的优点。我们还提出了这样的传感策略，可以适应IEEE 802.11e的要求。所提出的策略的目标是提高整体QoS的应用程序，同时保持有效的频谱感测。实现所提出的机制的情况下的仿真结果表明，显着的QoS改善的情况下，利用常见的传感方法在IEEE802.11网络。
2018-02-11 cs.NI
Energy-Efficient Delay-Constrained Transmission and Sensing for Cognitive Radio Systems
在这项工作中，我们研究了能量有效的传输认知无线电（CR）的机会主义的主用户（PU）的信道上通过频谱感知。频谱感测和强制空闲（用于现任保护）为次级用户（SU）的操作引入能量开销，并且因此需要数据传输中的能量消耗和能量开销之间的适当平衡。我们制定这个问题作为一个离散时间马尔可夫决策过程（MDP），其中SU的目标是最小化其平均成本（包括能源消耗和延迟成本），通过适当的速率分配完成一个目标流量有效载荷。在此基础上，提出了一种低复杂度的速率自适应策略，该策略具有与最优策略相当的性能。在低复杂度策略下，我们量化了能量开销（包括频谱感知和强制空闲的功耗）对SU传输策略的影响。具体而言，SU率随着能源费用的增加而增加，但其边际影响却逐渐减小。此外，能量开销的边际影响是更显着的延迟不敏感的流量相比，延迟敏感的流量。为了减轻由于不完善的频谱感知的损失，我们量化的SU降低（增加）其速率与更大的误检概率（虚警概率）。
2012-05-08 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
Collaboration and Coordination in Secondary Networks for Opportunistic Spectrum Access
在本文中，我们解决了一般情况下，一个协调的二级网络愿意利用通信机会留下的一个持牌的主要网络空置。由于次级用户（SU）通常对环境没有先验知识，他们需要通过感测技术来学习每个信道的可用性，然而这可能容易出现检测错误。我们认为，次级用户之间的合作，可以使有效的学习和协调机制，以最大限度地利用频谱的SU，同时最大限度地减少对主网络的影响。为了实现这一目标，本文提出了三个新的贡献。首先，我们制定的频谱选择在二级网络的多臂强盗（MAB）问题的一个实例，我们扩展到协作学习的情况下，在每个SU学习频谱占用的分析，并与其他SU共享此信息。我们发现，SU之间的合作可以减轻传感误差对系统性能的影响，并提高学习过程的收敛到最优解。其次，我们整合的学习算法与两个合作技术的基础上修改版本的匈牙利算法和轮循算法，允许减少SU之间的干扰。第三，我们得出的基本限制的基础上置信上限（UCB）的政策在对称的情况下，所有SU有相同的感知资源的质量的合作学习算法的性能。大量的仿真结果证实了我们的联合学习协作算法在保护主用户（PU）的操作，同时最大限度地提高SU的性能的有效性。
2012-04-13 cs.NI stat.AP stat.ML
Binary Inference for Primary User Separation in Cognitive Radio Networks
频谱感知是近年来认知无线电（CR）网络研究的热点，次要用户（SU）不断地监视信道条件以检测主要用户（PU）的存在。在本文中，我们超越频谱感知，并介绍了PU分离问题，这涉及到的问题，区分和表征PU的背景下，协同频谱感知和监测选择。监视器的观测值被建模为PU的底层二进制源的布尔或混合。我们首先证明使用的二进制或混合模型，而不是传统的线性混合模型，通过模拟研究。然后，我们设计了一种新的二进制推理算法的PU分离。不仅揭示了PU-SU关系，而且还可以推断PU在每个时隙的传输统计和活动。仿真结果表明，在没有任何先验知识的PU的活动，该算法实现了高的推理精度，即使在存在噪声的测量。
2010-12-06 cs.NI
Detection Of Primary User Emulation Attack (PUEA) In Cognitive Radio Networks Using One-Class Classification
认知无线电技术的基础是对授权用户（或主用户）拥有的频谱的主动使用。因此使用频谱的未授权（或次要）用户机会性地依赖于频谱感测来确定主要用户信号的存在。在这样的上下文中，攻击者可以模仿主用户（PU）的行为来欺骗次用户（SU），使其相信存在PU信号，而实际上不存在。这种攻击被称为主用户仿真攻击（PUEA）。恶意用户可能会启动PUEA，意图抓住空闲频带用于自己的传输。另一个原因可能是简单地破坏认知无线电网络（CRN）的功能。这项工作研究了使用一类分类检测PUEA在基于基础设施的CRN。我们认为，在融合中心收集的传感数据主要用于协同频谱感知（CSS）可以用来表征PU信号。由此学习的PU信号特征可以帮助区分PU信号与PU信号仿真。特别是，我们研究一类分类技术的使用，即，隔离森林，支持向量机（SVM），最小协方差行列式（MCD）和局部离群因子（LOF）检测PUEA攻击。仿真结果支持了单类分类检测PUEA的有效性。
2021-06-21 cs.NI eess.SP
Packet Relaying Control in Sensing-based Spectrum Sharing Systems
认知中继已经被引入机会频谱接入系统，通过该系统，每当主链路面临中断条件时，次节点转发主分组。对于频谱共享系统，认知中继的参数化的干扰功率约束水平上施加的次要用户的发射功率。对于基于感测的频谱共享，检测概率也涉及分组中继控制。本文考虑这两个参数的选择，以最大限度地提高从节点的吞吐量在一定的约束条件。分析导致一个马尔可夫决策过程，使用动态规划方法。该问题使用值迭代来解决。最后，突出所得到的最优控制的结构特性。
2013-03-30 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
Energy Harvesting Cognitive Radio with Channel-Aware Sensing Strategy
能量收集的认知无线电场景被认为是一个次用户（SU）与有限的电池容量机会主义地访问主用户（PU）信道。目标是在单用户多信道环境下，在能量中性约束和衰落信道条件下，最大化SU的吞吐量。提出了一种基于能量可用性的信道选择准则，该准则基于SU、信道条件和主网络的置信状态，选择最佳的信道子集进行感知，从而获得更高的吞吐量。我们构建了一个部分可观测马尔可夫决策过程框架的基础上提出的信道选择标准的信道感知的最佳和近视的传感策略。研究了PU和SU之间的感知错误和碰撞对后者吞吐量的影响。结果表明，存在一个折衷之间的传输时间和能量损失的冲突。
2014-05-25 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
Large Overlaid Cognitive Radio Networks: From Throughput Scaling to Asymptotic Multiplexing Gain
我们研究了两个多跳覆盖的ad-hoc网络，利用相同的时间，频谱和空间资源的基础上随机接入方案的渐近性能。主网络由具有密度λ^{（p）}的泊松分布的传统用户组成，并且辅网络由具有密度λ^{（s）} =（λ^{（p）}）^β（β>0，β \neq 1）的泊松分布的认知无线电用户组成，其机会主义地利用频谱。这两个网络都是分散的，并采用ALOHA介质访问协议，其中辅助节点还配备了范围有限的完美频谱传感器，以监控和保护主传输。我们在两个不同的区域，即β>1和0<β<1研究问题。我们表明，在这两种情况下，这两个网络可以实现其相应的独立吞吐量缩放，即使没有二级频谱感测（即，感测范围设置为零）;这意味着需要比仅仅吞吐量缩放更全面的性能度量来评估覆盖交互的影响。因此，我们引入了一个新的标准，称为渐近复用增益，它捕捉不同的频谱感测设置的网络间干扰的影响。有了这个指标，我们清楚地表明，当β>1时，频谱感知可以大大提高主网络的性能。相反，当β<1时，频谱感测变得不必要，并且适当地设置辅网络的ALOHA参数可以实质上提高主网络性能。
2013-06-03 cs.NI
Maximizing Social Welfare in Operator-based Cognitive Radio Networks under Spectrum Uncertainty and Sensing Inaccuracy
在认知无线电网络（CRN）中，允许次用户（SU）机会性地接入主用户（PU）的未使用/未充分利用的信道。为了有效地利用频谱资源，通常应用拍卖方案，其中运营商充当拍卖者并接受来自SU的频谱请求。大多数现有的工作频谱拍卖假设运营商有完美的PU活动的知识。然而，在实践中，更可能的是，运营商在交易频谱空洞时仅具有PU业务的统计信息，并且其实时的获取更准确的信息。在本文中，我们区分PU通道的运营商的控制下，准确的通道状态被实时揭示，和运营商从PU的控制，在使用前的感知范式必须遵循的渠道。同时考虑频谱不确定性和感知不准确性，我们研究了社会福利最大化问题的服务SU与不同水平的延迟容忍。首先，我们模型的问题作为一个有限的地平线马尔可夫决策过程时，运营商知道所有的频谱请求提前，并提出了一个最优的动态规划的算法。然后，我们调查的情况下，当频谱请求在线提交，并提出了一个贪心算法，是1/2竞争的同质渠道和离线算法相比，更一般的设置。我们进一步表明，在线算法与支付方案一起实现激励兼容性的SU，同时保证非负收入的运营商。
2012-07-27 cs.NI
Joint Sensing and Communication for Situational Awareness in Wireless THz Systems
下一代无线系统正从仅通信系统快速发展到具有集成传感和通信的多模式系统。本文提出了一种新的联合传感和通信框架，使无线延展实境（XR）在太赫兹（THz）波段。为了收集丰富的传感信息和更高的视距（LoS）可用性，部署了太赫兹操作的可重构智能表面（RIS）作为基站。利用太赫兹的准光学性和机会主义地利用上行链路通信波形来提取感测参数。这使得能够将相同的波形、频谱和硬件用于感测和通信目的。然后，通过利用太赫兹信道的稀疏性，通过张量分解的环境传感参数。因此，一个高分辨率的室内映射推导出，以表征通信的空间可用性和用户的移动性。仿真结果表明，在所提出的框架中，分辨率和数据率的整个系统是正相关的，从而允许这些指标之间的联合优化没有权衡。实验结果还表明，该框架提高了系统在静态和移动系统中的可靠性。特别是，与具有光束跟踪的仅通信系统相比，在步行速度移动环境中实现了10%的最高可靠性增益。
2021-11-28 cs.IT cs.NI eess.SP
Sensing-Throughput Tradeoffs with Generative Adversarial Networks for NextG Spectrum Sharing
Commonwealth Cyber Initiative, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学联邦网络倡议）；National Security Institute, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学国家安全研究所）
频谱共存对于下一代（NextG）系统与现任（主要）用户共享频谱并满足不断增长的带宽需求至关重要。一个示例是3.5GHz公民宽带无线电服务（CBRS）频带，其中5G及更高通信系统需要感测频谱，然后在现任用户（例如，雷达没有发射。为此，需要基于深度神经网络的高保真分类器来实现低误检测（以保护现任用户）和低虚警（以实现NextG的高吞吐量）。在动态无线环境中，分类器只能在有限的时间段内使用，即，相干时间该时间段的一部分用于学习以收集感测结果并训练分类器，其余部分用于传输。在频谱共享系统中，在感测时间和传输时间之间存在公知的折衷。虽然增加感测时间可以增加频谱感测准确度，但是留给数据传输的时间更少。在本文中，我们提出了一种生成对抗网络（GAN）方法来生成合成感测结果，以增加深度学习分类器的训练数据，从而可以减少感测时间（从而可以增加传输时间），同时保持分类器的高精度。我们考虑了加性高斯白噪声（AWGN）和瑞利信道，并表明这种基于GAN的方法可以显着提高高优先级用户的保护和NextG用户的吞吐量（更多的瑞利信道比AWGN信道）。
2022-12-27 cs.LG cs.NI
Cellular UAV-to-Device Communications: Trajectory Design and Mode Selection by Multi-agent Deep Reinforcement Learning
在当前用于感测服务的无人飞行器系统（UAS）中，无人飞行器（UAV）通过未授权频谱将其感测数据发送到地面移动设备。然而，由于机会主义的信道接入，来自周围终端的干扰是不可控的。在本文中，我们考虑了一个蜂窝互联网的无人机，以保证服务质量（QoS），传感数据可以传输到移动设备的无人机到设备（U2 D）通信通过蜂窝网络，或直接通过基站（BS）。由于无人机的感知和传输会影响其飞行轨迹，本文研究了考虑感知和传输的无人机飞行轨迹设计问题。这是一个具有较大状态-动作空间的马尔可夫决策问题（MDP），因此，我们利用多智能体深度强化学习（DRL）来近似状态-动作空间，然后提出一种多无人机轨迹设计算法来解决这个问题。仿真结果表明，该算法比策略梯度算法和单智能体算法具有更高的总效用。
2020-03-12 cs.NI eess.SP
Collaborative Wideband Spectrum Sensing and Scheduling for Networked UAVs in UTM Systems
University of Kansas（堪萨斯大学）；Universities Space Research Association（大学空间研究协会）
本文提出一种数据驱动的协同宽带频谱感知与调度框架，通过多类分类、服务器融合和强化学习动态分配，为UTM系统中的网络化无人机实现机会性频谱利用。
2023-08-09 cs.LG cs.MA cs.NI
Exploiting Self-Interference Suppression for Improved Spectrum Awareness/Efficiency in Cognitive Radio Systems
受到全双工通信最新发展的启发，我们提出并研究了认知无线电的新操作模式，其目标是实现改进的主用户（PU）检测和/或辅助用户（SU）吞吐量。具体地，我们考虑机会性PU/SU设置，其中SU配备有部分/完全自干扰抑制（SIS），使其能够同时发送和接收/感测。在短暂的感测周期之后，SU可以在同时发送和感测（TS）模式或同时发送和接收（TR）模式下操作。我们分析研究了这两种模式的性能指标，即检测和虚警概率，PU中断概率，和SU吞吐量。从这个分析中，我们评估了这两种模式的传感吞吐量权衡。我们的目标是找到最佳的传感和传输持续时间的SU，最大限度地提高其吞吐量受到一个给定的中断概率。我们还探讨了频谱感知/效率的权衡，所产生的两种模式，确定一个有效的自适应策略的SU链路。该策略具有阈值结构，其取决于PU业务负载。我们的研究考虑了完美和不完美的传感以及完美/不完美的SIS。
2013-05-26 cs.IT cs.NI math.IT
