Abstract-I detta dokument studerar vi den distribuerade spektrumavkänningen i kognitiva radionät. Befintliga distribuerade samförståndsbaserade fusionsalgoritmer säkerställer endast lika vinstkombination av lokala mätningar, vars prestanda kan vara ojämförlig med olika centraliserade mjuka kombinationssystem. Motiverade av detta faktum, vi överväger praktiska kanalförhållanden och länka misslyckanden, och utveckla nya viktade mjuk mätning kombinerar utan ett centraliserat fusionscenter. Efter mätningen av energidetektorn utbyter varje sekundär användare sin egen mätstatistik med sina lokala enhopsgrannar och väljer informationsutbyteshastighet enligt mätkanalens tillstånd, t.ex. signal-till-brusförhållandet (SNR). Vi bevisar strikt konvergensen av den nya konsensusalgoritmen och visar att alla sekundära användare har samma globala beslutsstatistik från den viktade mjuka mätningen som kombinerar hela nätverket. Vi erbjuder även distribuerad optimal viktdesign under okorrelerade mätkanaler. Konvergensen i samförståndet ges under antagandet att varje kommunikationslänk har en oberoende sannolikhet att misslyckas, och den övre gränsen för iterationstalet för -konvergensen anges uttryckligen som en funktion av systemparametrar. Simuleringsresultaten visar på en betydande förbättring av avkänningsprestandan jämfört med befintliga samförståndsbaserade metoder, och prestandan hos den fördelade viktade konstruktionen är jämförbar med det centraliserade viktade kombinationssystemet.
Zhang m.fl. föreslog den viktade distribuerade avkänningsmekanismen att vikterna baseras på signal-till-brusförhållande (SNR) REF.
Distributed Consensus-Based Weight Design for Cooperative Spectrum Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}