Energy-Harvesting-Aided Spectrum Sensing and Data Transmission in Heterogeneous Cognitive Radio Sensor Network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of cognitive radio (CR) and energy harvesting (EH) capabilities in wireless sensor networks enables spectrum and energy-efficient heterogeneous CR 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, whereas data sensors monitor an area of interest and transmit sensed data to the sink over those channels. In this paper, we propose a resource-allocation solution for the HCRSN to achieve the sustainability of spectrum sensors and conserve the energy of data sensors. The proposed solution is achieved by two algorithms that operate in tandem: a spectrum sensor scheduling (SSS) algorithm and a data sensor resource allocation (DSRA) algorithm. The SSS 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 primary user (PU) transmissions are protected. The DSRA 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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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle