Performance Analysis of Cognitive Radio Networks with Diversity and Faded Channels
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation presents new approaches for cognitive radio networks that combat fading effects and improve detection accuracy. We propose an advance framework for performance analysis of cooperative spectrum sensing over non-identical Nakagami- A detect-amplify-and-forward strategy is proposed to mitigate bandwidth requirements of relaying local observations to a fusion center. The end-to-end performance of a relay-based cooperative spectrum sensing over independent identically distributed Rayleigh fading channels is also investigated in this dissertation. Specifically, we aim to incorporate sensing time, end-to-end SNR, and end-to-end channel statistic into the performance analysis of cooperative CR networks. We also propose a cluster-based cooperative spectrum sensing approach to overcome the bandwidth limitations of the reporting links. The approach reduces the number of reporting terminals to a minimal reporting set and replaces the global fusion center by a local fusion center to mitigate the destructive channel conditions of global relaying channels. A new approach is proposed to select the location of the local fusion center using the general center scheme in graph theory. We aim to show that multipath fading on relaying channels yields similar performance degradations as multipath fading on sensing channels. With the detect-amplify-and forward strategy, refraining the heavily faded relays improves the detection accuracy. A gain of 3 dB is achieved by switching from amplify-and-forward strategy to detect-amplify-and-forward strategy with 3 cooperative users. Compared to the non-cooperative spectrum sensing, a gain of up to 8 dB is achieved with 4 cooperative users and equal gain combining receiver. Similar experimental set up but with selection combining receiver, a gain of 5 dB is achieved.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».