Abstract-I detta dokument presenteras ett tvärskiktsramverk för att gemensamt optimera spektrumavkänning och åtkomst i smidiga trådlösa nätverk. Ett nätverk av sekundära användare (SU) får tillgång till delar av spektrumet som lämnats oanvända av ett nätverk av licensierade primära användare (PU). En central styrenhet (CC) schemalägger trafiken av SUs, baserat på distribuerade komprimerade mätningar som samlats in av SUs. Sensing och åtkomst kontrolleras gemensamt för att maximera SU-genomströmningen, med begränsningar för PU-genomströmningsnedbrytning och SU-kostnad. Den gleshet i spektrumdynamiken utnyttjas: utnyttja en tidigare uppskattning av spektrumutnyttjandet, CC behöver bara uppskatta en kvarvarande osäkerhet vektor via sparsamma återvinningstekniker. POMDP-formuleringens höga komplexitet reduceras av en lågdimensionell trosrepresentation genom minimering av Kullback-Leibler-divergensen. Det är bevisat att optimeringen av spektrumavkänning och tillgång kan frikopplas via dynamisk programmering. En delvis myopisk tillträdesstrategi föreslås, som visar att det allokerar SU-trafik till sannolikt tomgångsspektralband. Simuleringsresultat visar att detta ramverk balanserar resurserna mellan spektrumavkänning och dataöverföring på ett optimalt sätt. Mer allmänt definieras i detta ramverk system för analysscheman som är mest informativa för nätkontroll, vilket ger energieffektivt resursutnyttjande. Index Terms-Compressive sensation, cross-layer design, dynamisk spektrumåtkomst.
Michelusi och Mitra Ref föreslog ett cross-layer-ramverk för att gemensamt optimera spektrumavkänning och åtkomst i smidiga trådlösa nätverk, där avkänning och åtkomst kontrolleras gemensamt för att maximera SU-genomströmningen, med begränsningar för PU-genomströmningsnedbrytning och SU-kostnad.
Cross-Layer Estimation and Control for Cognitive Radio: Exploiting Sparse Network Dynamics
{'venue': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'journal': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}