Abstract-This paper presenterar ett systematiskt tillvägagångssätt för att utnyttja TV-white space (TVWS) för kommunikation mellan enheter (D2D) med hjälp av den befintliga cellulära infrastrukturen. Målet är att bygga en platsspecifik TVWS databas, som ger en uppslagstabell tjänst för alla D2D-länkar för att bestämma sin högsta tillåtna utsläppseffekt (MPEP) i en olicensierad digital TV (DTV) band. För att uppnå detta mål introduceras idén om mobil crowd sensing för första gången för att samla in aktiva spektrummätningar från massiva personliga mobila enheter. Med tanke på den ofullständiga massan mätningar, vi formulerar problemet med okända mätningar återhämtning som en matris slutföra problem och tillämpa en kraftfull fast punkt fortsättning algoritm för att rekonstruera de okända elementen från de kända elementen. Genom gemensamt utnyttjande av de stora spektrumdata i sin närhet, genomför varje cellulär basstation ytterligare en icke-linjär stöd vektormaskin algoritm för att utföra oregelbunden täckning gränsdetektering av en licensierad DTV-sändare. Med kunskap om den detekterade täckningsgränsen utvecklas en opportunistisk rumslig återanvändningsalgoritm för varje D2D-länk för att bestämma dess MPEP. Simuleringsresultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet framgångsrikt kan aktivera D2D-kommunikation i TVWS samtidigt som störningsbegränsningen från de licensierade DTV-tjänsterna tillgodoses. Dessutom, enligt vår bästa kunskap, är detta det första försöket att utforska och utnyttja TVWS inom DTV skyddsregionen är resultatet av skuggeffekten. Potentiella tillämpningsscenarier inkluderar kommunikation mellan internet av fordon i underjordisk parkering, D2D kommunikation i hotspots såsom tunnelbana, spel arenor, och flygplatser, etc.
Ding m.fl. Ref fokuserar på utforskning av olicensierade TV-vita utrymmen (TVWS) för D2D-kommunikation genom att utnyttja den befintliga cellulära infrastrukturen.
Cellular-Base-Station Assisted Device-to-Device Communications in TV White Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}