I detta dokument föreslås förutsägelse- och sensationbaserad spektrumdelning, en ny spektrumdelningsmodell för kognitiva radionät, med en tidsstruktur för varje resursblock uppdelad i en fas med spektrumprognoser och en fas för dataöverföring. Kooperativ spektrumförutsägelse ingår som en delfas av spektrumavkänning i den första fasen. Vi undersöker en gemensam konstruktion av sändningsstråleformning vid sekundär basstation (BS) och avkänningstid. Det primära designmålet är att maximera den totala hastigheten för alla sekundära användare (SUs) som omfattas av minimihastighetskravet för alla SUs, sändningseffektbegränsningen vid sekundär BS, och interferens effektbegränsningar hos alla primära användare. Det ursprungliga problemet är svårt att lösa eftersom det är mycket nonconvex. Vi omvandlar först problemet till en mer dragbar form, sedan kommer fram till ett konvext program baserat på en inre approximation ram, och slutligen föreslå en ny algoritm för att successivt lösa detta konvexa program. Vi bevisar att den föreslagna algoritmen iterativt förbättrar målet samtidigt som den garanterar konvergens åtminstone till lokala optima. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen når en stationär punkt efter endast ett fåtal iterationer med en betydande prestandaförbättring jämfört med befintliga metoder. Index Terms-kognitiv radio, icke konvex programmering, summeringshastighet, sändningsstråleformning, opportunistisk spektrumåtkomst, förutsägelsenoggrannhet, spektrumavkänning, spektrumdelning, spektrumunderlay.
I REF föreslog författarna en ramstruktur för att utnyttja den kooperativa spektrumförutsägelse- och avkänningsmekanismen för en centraliserad CRN, där den sekundära basstationen förutspår kanaltillståndet.
Cooperative Prediction-and-Sensing-Based Spectrum Sharing in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'journal': 'IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}