A Coalition Formation Game for Energy-Efficient Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks with Multiple Channels
Notice bibliographique
Résumé
Spectrum sensing is one of the key technologies to realize spectrum reuse and increase the spectrum efficiency in cognitive radio networks (CRNs). In this paper, we study energy-efficient cooperative multi-channel spectrum sensing in CRNs. We first propose a cooperative spectrum sensing and accessing (CSSA) scheme for all the secondary users (SUs). The SUs cooperatively sense the licensed channels of the primary users (PUs) in the sensing slot. If a channel is determined to be idle, the SUs which have sensed that channel will have a chance to transmit packets in the data transmission slot. We then formulate this multi- channel spectrum sensing problem as a coalition formation game, where a coalition corresponds to the SUs that have chosen to sense and access a particular channel. The utility function of each coalition takes into account both the sensing accuracy and energy efficiency. We propose distributed algorithms to find the optimal partition that maximizes the aggregate utility of all the coalitions in the system. We prove analytically that the proposed algorithms terminate at a stable partition that achieves the optimal aggregate utility. Simulation results show that the proposed algorithms result in the self-organization of the SUs that achieves a higher aggregate utility after each iteration. Also, the convergence and optimality of the proposed algorithms are proved by simulation results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».