Abstract-Som ett lovande kommunikationsparadigm, Kognitiva Radio Networks (CRNs) har banat en väg för Sekundära Användare (SUs) att opportunistiskt utnyttja oanvända licensierade spektrum utan att orsaka oacceptabla störningar för Primära Användare (PUs). I detta dokument studerar vi problemet med distribuerad datainsamling för asynkrona CRN, som inte har behandlats tidigare. Vi studerar den riktiga Carrier-sensing Range (PCR) för SUs. Genom att arbeta med denna PCR, en SU kan framgångsrikt utföra dataöverföring utan att störa verksamheten av PUs och andra SUs. Därefter, baserat på PCR, föreslår vi en Asynkron Distributed Data Collection (ADDC) algoritm med rättvis hänsyn till CRNs. ADDC samlar in en ögonblicksbild av data till basstationen på ett distribuerat sätt utan tidssynkroniseringskrav. Algoritmen är skalbar och mer praktisk jämfört med centraliserade och synkroniserade algoritmer. Genom omfattande teoretisk analys visar vi att ADDC är orderoptimalt när det gäller fördröjning och kapacitet, så länge en SU har en positiv sannolikhet att få tillgång till spektrumet. Dessutom utökar vi ADDC för att hantera frågan om kontinuerlig datainsamling och analysera ADDC:s fördröjning och kapacitetsprestanda för kontinuerlig datainsamling, som också har visat sig vara orderoptimal. Slutligen tyder omfattande simuleringsresultat på att ADDC effektivt kan utföra uppgift att samla in data och avsevärt minska fördröjningen av datainsamlingen.
Cai m.fl. REF föreslog en distribuerad datainsamlingsalgoritm för CCRN utan tidssynkroniseringskrav för att ta itu med problemet med tidssynkronisering och rättvisa.
Distributed and Asynchronous Data Collection in Cognitive Radio Networks with Fairness Consideration
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}