Kognitiv radioteknik gör det möjligt för olicensierade användare att använda licensierat trådlöst spektrum om det trådlösa spektrumet inte används av licensierade användare. Därför bör spektrumanalys utföras innan olicensierade användare får tillgång till det trådlösa spektrumet. Eftersom mobila terminaler som smartphones är mer och mer intelligenta, kan de känna det trådlösa spektrumet. Den metod som spektrumavkännaruppgiften tilldelas mobila intelligenta terminaler kallas crowdsourcing. För en stor region föreslår vi crowdsourcing paradigm för att tilldela mobila användare spektrumavkännaruppgiften. Uppgiftstilldelningen påverkas av vissa faktorer, bland annat återstående energi, platser och kostnader för mobila terminaler. Med tanke på dessa begränsningar utformar vi en exakt sensoreffektfunktion med en lokal begränsning och syftar till att maximera denna avkänningseffekt för att ta itu med crowdsensing uppgiftsuppdrag. Problemet med trängseluppdrag är svårt att lösa eftersom vi bevisar att det är NP-hårdt. Vi designar en optimal algoritm baserad på partikel svärm optimering för att lösa detta problem. Simuleringsresultat visar att vår algoritm uppnår högre prestanda än de andra algoritmerna.
I REF föreslås en heuristisk algoritm baserad på partikelsvamoptimering för att tilldela avkänningsuppgifter.
Crowdsensing Task Assignment Based on Particle Swarm Optimization in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}