Abstract-I detta papper, prestanda av en dual-hop multiuser underlay kognitiva nätverk undersöks noggrant genom att använda en avkoda-och-framåt (DF) protokoll på relä noden och använder opportunistiska schemaläggning på destinationen användare. Ett praktiskt scenario där cokanalinterferenssignaler finns i systemet beaktas vid undersökningen. Med tanke på att sändningar utförs över icke-identiska Rayleigh blekningskanaler, först är den exakta signal-till-interference-plus-buller förhållandet (SINR) i nätverket formulerad. Därefter härleds den exakta motsvarande kumulativa distributionsfunktionen (cdf) och sannolikheten för avbrott i systemet SINR. En effektiv snäv approximation föreslås för per-hop cdfs, och baserat på detta, slutna form uttryck för felsannolikheten och ergodisk kapacitet härleds. Dessutom härleds ett asymptotiskt uttryck för CDF av den momentana SINR, och ett enkelt och allmänt asymptotiskt uttryck för felsannolikheten presenteras och diskuteras. Dessutom studeras adaptive power allocation under total-transmit-power restriktion för att minimera sannolikheten för asymptotic genomsnittliga fel. Som förväntat visar resultaten att optimal effektallokering förbättrar systemets prestanda jämfört med enhetlig effektallokering. Slutligen valideras den teoretiska analysen genom att presentera olika numeriska resultat och Monte Carlo-simuleringar. Index Terms-Cochannel interference (CCI), dual-hop avkoda-och-framåt (DF), ergodic kapacitet, felsannolikhet, optimering, avbrottsannolikhet, underlay kognitiv radio (CR).
I REF undersöktes avbrottsprestandan hos ett kognitivt nätverk med flera användare i kombination med kanalinterferens (CCI), med tanke på ett DF-relä och med opportunistisk schemaläggning på destinationerna, men utan hänsyn till förekomsten av de direkta länkarna.
Performance Analysis of Opportunistic Scheduling in Dual-Hop Multiuser Underlay Cognitive Network in the Presence of Cochannel Interference
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}