Sammanfattning av denna webbsida: Spektrumanalys är fortfarande en utmaning i samband med kognitiva radionät (CRN). Jämfört med traditionell enanvändaranalys utnyttjar kooperativ spektrumanalys (CSS) multianvändarmångfald för att övervinna kanalavtagande, skuggning och dolda terminalproblem, som effektivt kan förbättra avkänningsprestandan och skydda licensierade användare från skadlig störning. För ett stort antal avkänning noder som behöver hög bandbredd i kontrollkanalen för dataöverföring, CSS ökar dock kooperativa overhead. För att ta itu med detta problem undersökte vi den mjuka beslut fusionsstrategi under en begränsad bandbredd av kontrollkanalen och föreslog en enkel kvantisering-baserad multibit data mjuk fusion regel för CSS för dess enkla struktur och enkelt genomförande. Enligt kvantiseringsbaserad avkänningsstrategi antar varje kooperativ sekundäranvändare (SU) en energidetektor för lokal spektrumavkänning. Varje SU överför kvantifierade multibitsdata som skickar lokal avkänningsinformation, istället för att vidarebefordra lokala enstaka svåra beslutsresultat eller ursprunglig observationsstatistik, till fusionscentret (FC). Dessutom är de slutna formuttrycken för kvantiseringsnivåerna och kvantifieringströsklarna analytiskt härledda. Simuleringsresultat visar att detektionsprestandan för den föreslagna metoden närmar sig den för den konventionella mjuka fusionsregeln med mindre samarbetsvilliga overhead och överträffar de hårda beslutsreglerna. Omfattande simuleringar visar också att multibitquantization fusion uppnår en önskvärd avvägning mellan avkänningsprestanda och kontrollkanalen overhead för CSS.
En enkel kvantisering-baserad multibit data mjuk fusion regel har presenterats i REF.
A Quantization-Based Multibit Data Fusion Scheme for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}