Abstract-Spectrum sensation är en förutsättning för opportunistisk spektrumaccess i kognitiva sensornätverk (CSN) eftersom dess tillförlitlighet avgör hur framgångsrik överföringen är. Spektrumanalys är dock en energikrävande verksamhet som måste minimeras för CSN på grund av resursbegränsningar. I detta dokument behandlas det fall där de kognitiva sensorerna gemensamt känner av en licensierad kanal genom att använda det CoMAC-baserade systemet för spektrumanalys (CSS) för att fastställa förekomsten av primära användare. Energieffektivitet (EE), definierad som förhållandet mellan den genomsnittliga genomströmningen och den genomsnittliga energiförbrukningen, är ett mycket viktigt prestandamått för CSN. Vi formulerar ett EEmaximization problem för CSS i CSNs med förbehåll för begränsningen på detektionen prestanda. För att ta itu med den icke-konvexa och icke-separata karaktären hos det formulerade problemet, hittar vi först det optimala uttrycket för detektionströskeln och sedan föreslå en iterativ lösningsalgoritm för att få ett effektivt par avkänningstid och längden på den modulerade symbolsekvensen. Simuleringar visar att den föreslagna algoritmen är enhetlig och optimal. Det observeras också i simuleringar att kombinationen av det CoMAC-baserade CSS-systemet och den föreslagna algoritmen ger mycket högre EE än konventionella CSS-system samtidigt som samma detektionsprestanda garanteras.
I REF undersöktes EE-maximeringsproblemet för CSS i kognitiva sensornätverk under begränsningen av detektionsprestandan.
Energy-Efficiency Maximization for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Green Communications and Networking', 'journal': 'IEEE Transactions on Green Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}