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Enregistrement W7065417019

Distributed opportunistic spectrum access via adaptive carrier sensing in cognitive radio networks

2013· dissertation· en· W7065417019 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2013
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésCognitive radioThroughputWirelessInterference (communication)Spectrum managementTransmission (telecommunications)Random accessFrequency allocationSpectral efficiencyRadio spectrum
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The limitations of current static spectrum management policy drive the idea of a more dynamic access policy to improve the efficiency of radio spectrum usage and accommodate the increasing demand for wireless communication applications. Known as the opportunistic spectrum access (OSA), the new paradigm allows cognitive secondary users (SUs) to access the licensed spectrum, provided that the interference to the licensed primary users (PUs) is limited. In a cognitive radio network, since SUs are intended to track and take advantage of instantaneous spectrum opportunities, adaptive learning-based spectrum access schemes are desired to optimize spectrum utilization and ensure a peaceful coexistence of licensed and unlicensed systems. This thesis deals with the modeling, development and analysis of OSA schemes in a cognitive radio network from both SU and PU perspectives. The research objective is to maximize the overall throughput of SUs, while sufficiently protecting the ongoing operation of PUs.From the SU perspective, to avoid the high-risk data loss due to the random return of PUs, we present a dynamic hopping transmission strategy for SUs to access the temporarily idle frequency slots of a licensed frequency band, with adaptive activity factors. Upon applying the dual decomposition, the optimal activity factor allocation algorithm is developed. To facilitate spectrum sharing in a decentralized manner, we propose an adaptive carrier sense multiple access (CSMA) scheme. Based on the proposed CSMA scheme, learning-based distributed access algorithms for SUs are devised, including non-game-theoretic and game-theoretic approaches. The proposed algorithms can be independently performed by each SU to learn its optimal activity factors from the locally available information. To evaluate the effects of inevitable collisions among SUs in the proposed adaptive CSMA scheme, the collision probability and saturation throughput are studied by both analysis and simulation. Simulation results show significant performance improvements in terms of the achievable throughput compared to the conventional CSMA scheme. From the PU perspective, by applying the proposed access scheme to SUs, we study the interference caused by SUs to the PU due to miss-detection, and also its effects on the capacity-outage performance of the PU in a cognitive radio network. Based on the developed statistical models for the interference distribution, closed-form expressions for the capacity-outage probability of the PU are derived to examine the effects of various system parameters on the performance of the PU in the presence of interference from SUs. The model is extended to investigate the effects of cooperative sensing on the aggregate interference and the capacity-outage performance, considering OR (logical OR operation) and maximum likelihood cooperative detection techniques.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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