Abstract-Spectrum avkänning, som syftar till att upptäcka spektrum hål, är en förutsättning för genomförandet av kognitiv radio (CR). Samverkansspektrumanalys bland kognitiva radionoder förväntas förbättra förmågan att kontrollera fullständig spektrumanvändning. På grund av hårdvarubegränsningar kan varje kognitiv radionod bara känna ett relativt smalt spektrum av radiospektrum. Följaktligen är den tillgängliga kanalavkänningsinformationen långt ifrån tillräcklig för att man exakt ska kunna känna igen det breda spektrumet av obemannade kanaler. Med sikte på att bryta denna flaskhals föreslår vi att vi tillämpar matriskomplettering och gemensam sparsamhetsåtervinning för att minska kraven på avkänning och överföring och förbättra analysresultaten. Specifikt, utrustad med en frekvens selektivt filter, varje kognitiv radio nod känner linjära kombinationer av flera kanalinformation och rapporterar dem till fusionscentret, där ockuperade kanaler avkodas sedan från rapporterna med hjälp av nya matriskomplettering och gemensamma sparity återhämtning algoritmer. Som ett resultat av detta minskar antalet rapporter som skickas från CR till fusionscentret avsevärt. Vi föreslår två avkodningsmetoder, den ena baserad på matriskomplettering och den andra baserad på gemensam sparsamhetsåterhämtning, som båda möjliggör exakt återhämtning från ofullständiga rapporter. De numeriska resultaten bekräftar effektiviteten och robustheten i våra strategier. Särskilt i småskaliga nätverk uppnår matriskompletteringsmetoden exakt kanaldetektering med ett antal prover som inte överstiger 50 % av antalet kanaler i nätverket, medan gemensam sparitetsåterhämtning uppnår liknande prestanda i storskaliga nätverk.
REF syftar till att lösa problemet när det inte räcker med att analysera prover för att exakt upptäcka tillgängliga kanaler.
Collaborative Spectrum Sensing from Sparse Observations in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications 29(2), 327-337, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}