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Enregistrement W4255067939 · doi:10.32920/ryerson.14645820.v1

Throughput Analysis of Opportunistic Channel Access Techniques in Cognitive Radio Systems

2021· preprint· en· W4255067939 sur OpenAlexaff
Sivasothy Sen Senthuran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCognitive Radio Networks and Spectrum Sensing
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderlayCognitive radioComputer scienceComputer networkTransmitterThroughputChannel (broadcasting)OverlayCognitive networkBandwidth (computing)TelecommunicationsWirelessSignal-to-noise ratio (imaging)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent studies it was found out that previously allocated frequency spectrum is not fully utilized in all the wireless systems. Cognitive radio is the new concept to access this underutilized spectrum and, also a promising technology to cope with the ever increasing bandwidth demand for next generation wireless networks. Cognitive radio network can be classified into three different categories: interweave, underlay and overlay. In an interweave cognitive radio system, the unoccupied spectrum holes can be shared by cognitive users with minimal collision with primary users (spectrum owners) whereas in an underlay system, concurrent transmission is allowed with an interference threshold to the primary users. In an underlay system, cognitive users generally transmit at very low power. In an overlay system, cognitive users, similar to underlay cognitive radio systems, concurrently transmit with primary users but cognitive users may know the codewords of the primary transmitter. Hence, using that knowledge, cognitive transmitter may adopt different coding techniques to cancel/mitigate the interference at the primary receiver and/or it may assist the primary system by relaying primary user’s data. In this thesis, we improve the throughput/bit error rate performance of a cognitive radio system by effectively accessing the channels. Throughout the thesis we assume that cognitive user can sense only one channel at a time and we analyze the performance with perfect and imperfect sensing. First, we propose a novel opportunistic access scheme for cognitive radios in an interweave cognitive system, that considers the channel gain as well as the predicted idle channel probability (primary user occupancy: busy/idle). In contrast to previous work where a cognitive user vacates a channel only when that channel becomes busy, the proposed scheme requires the cognitive user to switch to the channel with the next highest idle probability if the current channel’s gain is below a certain threshold. We derive the threshold values that maximize the long term throughput for various primary user transition probabilities and cognitive user’s relative movement (Doppler spread). Then, we propose a three state Markov model to analyze the performance of a hybrid interweave-underlay system where the primary user’s occupancy states are hidden, but their activity statistics, ranges of transmission, and interference thresholds are known. The primary user is assumed to be in one of the three transmission modes as seen by the cognitive user: busy, concurrent and idle. We derive the transmission mode selection criteria (interweave/underlay) to improve the long term throughput of a cognitive user based on the primary user traffic characteristics and the achievable throughput ratio between the two modes of operation. Later, we incorporate the sensing error in our analysis where we study the optimal access strategy. Since the optimal policy requires the channel to be sensed in each time-slot, we propose and analyze a forward algorithm based cross-layer frame based sensing policy. Finally, we focus on the overlay cognitive radio system where cognitive relay nodes assist the primary transmission. As an initial study, we select a two-hop decode-and-forward orthogonal frequency and code division multiplexing based relay network. For this system, we propose adaptive channel allocation and, power allocation strategies and the bit error rate performance is numerically evaluated. This preliminary analysis can be extended to overlay cognitive systems.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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