Spektrumeffektivitet och energieffektivitet är två viktiga frågor när det gäller att utforma trådlösa nät. Genom dynamisk spektrumaccess kan kognitiva radioapparater förbättra spektrumeffektiviteten och kapaciteten i trådlösa nät. Å andra sidan har energiupptagning via radiofrekvenser (RF) visat sig vara en lovande teknik för att leverera energi till trådlösa nät och därigenom öka deras energieffektivitet. För att uppnå både spektrum- och energieffektivitet kan därför sekundära användare i ett kognitivt radionät (CRN) utrustas med RF-energiupptagningskapacitet och ett sådant nätverk kan kallas ett RF-drivet kognitivt radionät. I den här artikeln ger vi en översikt över de RF-drivna CRN och diskuterar de utmaningar som uppstår för dynamisk spektrumaccess i dessa nätverk. Med fokus på avvägningen mellan spektrumanalys, dataöverföring och energiupptagning från RF, diskuterar vi sedan det dynamiska kanalurvalsproblemet i en flerkanalig RF-driven CRN. I den RF-drivna CRN, en sekundär användare kan adaptivt välja en kanal för att överföra data när kanalen inte är upptagen av någon primär användare. Alternativt kan den sekundära användaren skörda RF-energi för dataöverföring om kanalen är upptagen. Den optimala kanalvalspolicyn för den sekundära användaren kan erhållas genom att formulera en Markov-beslutsprocess (MDP) problem. Vi presenterar några numeriska resultat som uppnåtts genom att lösa detta MDP-problem.
Författarna i REF överväger en kanalvalspolicy i en flerkanalig CRN, där den sekundära användaren väljer kanaler inte bara för informationsöverföring utan också för energiupptagning.
Dynamic Spectrum Access in Cognitive Radio Networks with RF Energy Harvesting
{'venue': 'IEEE Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}