Kognitiva radionät (CRN) tillåter olicensierade användare att opportunistiskt komma åt det licensierade spektrumet utan att orsaka störande störningar för de primära användarna (PU). En av de största utmaningarna i CRN är förmågan att upptäcka PU-transmissioner. Nya arbeten har föreslagit användning av sekundäranvändare (SU) samarbete över individuell avkänning för att förbättra avkänningsnoggrannheten. I detta dokument anser vi att en CRN bestående av flera PUs och SUs för att studera problemet med att maximera den totala förväntade systemgenomströmningen. För det första studerar vi det sensoriska beslutsproblemet för att maximera systemets genomströmning med förbehåll för en begränsning av PU-genomströmningen, och vi utformar en Bayesian beslutsregelbaserad algoritm. Problemet visas vara starkt NP-hård och lösas via en girig algoritm med tids komplexitet, där är det totala antalet SUs. Algoritmen uppnår ett genomströmning strikt större än den optimala lösningen och resulterar i en liten begränsning överträdelse som går till noll med. Vi undersöker sedan det mer allmänna problemet med begränsningar på både PU-genomströmning och avkänningstiden overhead, vilket begränsar antalet SU:er som kan delta i samarbetsanalys. Vi illustrerar effektiviteten i våra algoritmers prestanda och tillhandahåller känslighetsanalys via en numerisk undersökning.
Precis som i REF diskuteras beslutsproblem för att maximera systemgenomströmningen.
Maximizing System Throughput by Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'journal': 'IEEE/ACM Transactions on Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}