ABSTRACT Vi anser att ett klusterbaserat spektrumanalyssystem (CSS) för energiupptagning av kognitiva trådlösa kommunikationsnät (EH-CWCN), där kognitiva noder (CN) samlas baserat på deras mottagna effektnivåer för att förbättra avkänningsprestandan. I CSS-systemet är tidsresursen begränsad och delas av energiupptagning, spektrumanalys och dataöverföring. Syftet med detta papper är att maximera den genomsnittliga genomströmningen av EH-CWCN genom att identifiera den optimala parameteruppsättningen, inklusive varaktigheten för energiupptagning och spektrumavkänning, lokal detektionströskel och antalet KN-nummer. Dessutom är det svårt att bekräfta den optimala lokala detektionströskeln vid KN-nummer med olika mottagna effektnivåer. Genom att konstruera en fiktiv kognitiv nod (FCN), som antas ha samma sensorprestanda som diskbänksnoden, kan processen för att hitta den optimala lokala detektionströskeln omvandlas till processen för att söka den optimala mottagna signal-till-brus-kvoten i FCN. Sedan formulerar vi det allmänna optimeringsproblemet under kollisionsbegränsningen och energibegränsningen. Sedan bevisas förekomsten och unikheten av tidsfraktioner för energiupptagning och spektrumavkänning i detta dokument. Den optimala parameteruppsättningen uppnås genom att använda bisektionsmetoden och en förenklad linjär sökmetod. Slutligen verifieras och visas den teoretiska analysen och de optimerade parametrarnas inverkan på systemets prestanda genom numeriska simuleringar.  INDEXTERMER
Arbetet i REF syftade till att maximera den genomsnittliga genomströmningen av den samverkande EH-CRN genom att optimera sin energiupptagning och avkänningstid tillsammans med den lokala detektionströskeln och antalet kognitiva noder.
Cluster-Based Collaborative Spectrum Sensing for Energy Harvesting Cognitive Wireless Communication Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}