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Enregistrement W2109674816

QoS based Route Management in Cognitive Radio Networks

2012· dissertation· en· W2109674816 sur OpenAlexfundno aff
Saed Alrabaee

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2012
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCognitive radioComputer networkComputer scienceQuality of serviceRobustness (evolution)Wireless networkWireless ad hoc networkRouting protocolWirelessTelecommunicationsRouting (electronic design automation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive radio networks are smart networks that automatically sense the channel and adjust the network parameters accordingly. Cognitive radio is an emerging technology that enables the dynamic deployment of highly adaptive radios that are built upon software defined radio technology. The radio technology allows the unlicensed operation to be in the licensed band. The cognitive radio network paradigm therefore raises many technical challenges such as the power efficiency, spectrum management, spectrum detection, environment awareness, the path selection as well as the path robustness, and security issues.
\nTraditionally, in the routing approaches in the wired network, each node allows a maximum load through the selected route while traditionally in the routing approaches in wireless network, each node broadcasts its request with the identification of the required destination. However, the existing routing approaches in cognitive radio networks (CRN) follow the traditional approaches in wireless network especially those applied for ad hoc networks. In addition, these traditional approaches do not take into account spectrum trading as well as spectrum competition among licensed users (PUs). 
\nIn this thesis, a novel QoS based route management approach is proposed by introducing two different models; the first model is without game theory and the second model is with game theory. The proposed QoS routing algorithm contains the following elements: (i) a profile for each user, which contains different parameters such as the unlicensed user (secondary user, SU) identification, number of neighbors, channel identification, neighbor identification, probabilities of idle slots and the licensed user (primary user, PU) presence. In addition, the radio functionality feature for CRN nodes gives the capability to sense the channels and therefore each node shares its profile with the sensed PU, which then exchanges its profile with other PUs, (ii) spectrum trading, a PU calculates its price based on the SU requirements, (iii) spectrum competition, a new coefficient α is defined that controls the price because of competition among PUs and depends on many factors such as the number of primary users, available channels, and duration of the usage, (iv) a new function called QoS function is defined to provide different levels of quality of service to SUs, and (v) the game theory concept adds many features such as the flexibility, the dynamicity in finding solutions to the model and the dynamic behaviors of users. Based on the previous elements, all possible paths are managed and categorized based on the level of QoS requested by SUs and the price offered by the PU. The simulation results show that the aggregate throughput and the average delay of the routes determined by the proposed QoS routing algorithm are superior to existing wireless routing algorithms. Moreover, network dynamics is examined under different levels of QoS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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