Cooperative sensing scheduling in Cognitive Radio Networks with multiple Primary Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of secondary spectrum markets, it is envisioned that multiple Primary Networks (PRNs) with non-overlapping spectrum pools will be incorporated into Cognitive Radio Networks (CRNs). As a result, CRNs will have a greatly enhanced choice of accessible spectrum resources available to them, which, in turn, brings a significant increase in the diversity of available PRNs; this can greatly increase reliability and stability in the system performance experienced by secondary users (SUs) on the network. However, due to the nature of dynamic network environments, it is hard to meet the requirements of sensing task when the sensing resources, such as the number of participating SUs and A/D sampling capability, are limited. In this paper, we address this issue by studying the problem of cooperative sensing scheduling of CRNs for a dynamic multi-PRN environment. By jointly considering the dynamics of spectrum usage, and the channel conditions of SUs, cooperative spectrum sensing scheduling is formulated as two optimization problems, from the perspectives of primary users (PUs) and SUs, respectively. To solve these problems, two straightforward scheduling schemes are discussed: Random Scheduling and SNR-based Greedy Scheduling. To further improve the sensing performance, a cross entropy (CE) method-based sensing scheduling scheme is proposed. At last, simulation results validate the effectiveness of the proposed CE-based sensing scheduling scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».