Distributed Consensus-based Weight Design for Cooperative Spectrum Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—In this paper, we study the distributed spectrum sensing in cognitive radio networks. Existing distributed consensus-based fusion algorithms only ensure equal gain combining of local measurements, whose performance may be incomparable to various centralized soft combining schemes. Motivated by this fact, we consider practical channel conditions and link failures, and develop new weighted soft measurement combining without a centralized fusion center. Following the measurement by its energy detector, each secondary user exchanges its own measurement statistics with its local one-hop neighbors, and chooses the information exchanging rate according to the measurement channel condition, e.g., the signal-to-noise ratio (SNR). We rigorously prove the convergence of the new consensus algorithm, and show all secondary users hold the same global decision statistics from the weighted soft measurement combining throughout the network. We also provide distributed optimal weight design under uncorrelated measurement channels. The convergence rate of the consensus iteration is given under the assumption that each communication link has an independent probability to fail, and the upper bound of the iteration number of the -convergence is explicitly given as a function of system parameters. Simulation results show significant improvement of the sensing performance compared to existing consensus-based approaches, and the performance of the distributed weighted design is comparable to the centralized weighted combining scheme. Index Terms—Cooperative spectrum sensing, weighted average consensus, cognitive radio networks Ç 1
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».