Kooperativ spektrumanalys (CSS) kan förbättra spektrumavkänningsprestandan genom att införa rumslig mångfald i kognitiva radionät (CRN). Ett sådant samarbete innebär dock också att rapporteringen av analysuppgifter försenas. Konventionellt samarbete förutsätter att kooperativa sekundära användare (SU) rapporterar sina lokala avkänningsdata till fusionscentret sekventiellt. Detta leder till att rapporteringsfördröjningen ökar med antalet kooperativa SU, och påverkar slutligen CSS resultat. I den här artikeln anser vi att rapporteringsfördröjningen och formulerar optimeringsproblem av CSS med att avkänna användarval för att maximera den genomsnittliga genomströmningen av CRN i både den additiva vita Gaussian buller (AWGN) miljön och Rayleigh blekning miljö. Det visas att välja alla SUs inom CRN för att samarbeta kanske inte uppnå maximal genomsnittlig genomströmning. Särskilt när det gäller AWGN-miljön är systemet för användarval likvärdigt med att välja ut det optimala antalet kooperativa SU:er på grund av att alla SU:er har samma momentana detektionssignal-till-brus-förhållande (SNR). För Rayleigh blekning miljön, den maximala genomsnittliga genomströmning uppnås genom att välja ett visst antal kooperativa SUs med den högsta ögonblickliga upptäckt SNRs att samarbeta. Slutligen presenteras datorsimuleringar för att visa att den genomsnittliga genomströmningen av CRN kan maximeras genom optimeringen.
Yu m.fl. REF optimerade CSS med avkänning av användarval för att maximera den genomsnittliga genomströmningen.
Optimization of cooperative spectrum sensing with sensing user selection in cognitive radio networks
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}