Abstract-This paper undersöker en multi-band skörd (EH) system under kognitiv radio interweave ram. Alla sekundära användare betraktas som EH noder som är tillåtna att skörda energi från flera band av radiofrekvens (RF) källor. En win-win ram föreslås, där SU kan känna spektrumet för att avgöra om spektrumet är upptagen, och därmed de kan skörda från RF-energi, eller om det är sysslolös, och därmed de kan använda det för överföring. Endast en delmängd av SU kan känna för att minska avkänningsenergi, och sedan maskininlärning används för att karakterisera områden för skörd och spektrumanvändning. Vi formulerar ett optimeringsproblem som tillsammans optimerar antalet avkänningsprover och avkänningströskeln för att minimera avkänningstiden och därmed maximera den mängd energi som skördas. En nästan optimal lösning föreslås med hjälp av geometrisk programmering (GP) för att på bästa sätt lösa problemet under en tidsslöt period. Slutligen föreslås ett energieffektivt tillvägagångssätt baserat på multi-class Support Vector Machine (SVM) genom att endast involvera utbildning SUs i stället för alla SUs.
I REF är problemet formulerat för att gemensamt optimera antalet avkänningsprover och avkänningströskeln för att minimera avkänningstiden och därmed maximera den skördade energin.
Multi-Band RF Energy and Spectrum Harvesting in Cognitive Radio Networks
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}