Energy Harvesting-Aided Spectrum Sensing and Data Transmission in Heterogeneous Cognitive Radio Sensor Network
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of Cognitive Radio (CR) and Energy Harvesting (EH) capabilities in wireless sensor networks enables spectrum and energy efficient heterogeneous cognitive radio sensor networks (HCRSNs). The new networking paradigm of HCRSNs consists of EH-enabled spectrum sensors and battery powered data sensors. Spectrum sensors can cooperatively scan the licensed spectrum for available channels, while data sensors monitor an area of interest and transmit sensed data to the sink over those channels. In this work, we propose a resource allocation solution for the HCRSN to achieve the sustainability of spectrum sensors and conserve energy of data sensors. The proposed solution is achieved by two algorithms that operate in tandem, a spectrum sensor scheduling algorithm and a data sensor resource allocation algorithm. The spectrum sensor scheduling algorithm allocates channels to spectrum sensors such that the average detected available time for the channels is maximized, while the EH dynamics are considered and PU transmissions are protected. The data sensor resource allocation algorithm allocates the transmission time, power and channels such that the energy consumption of the data sensors is minimized. Extensive simulation results demonstrate that the energy consumption of the data sensors can be significantly reduced while maintaining the sustainability of the spectrum sensors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».