Abstract-This paper tar upp problemet med att lokalisera en icke-kooperativ sändare i närvaro av en spektralt överlappade interferent i en kognitiv mottagare (CR) nätverk. Det har observerats att prestandan hos algoritmen för icke-kooperativ viktad Centroid Localization (WCL) bryts ned i närvaro av en spektralt överlappad interferent. Vi föreslår Cyclic WCL algoritm som använder cyklisk autokorrelering (CAC) av mottagna signaler vid CRs i nätverket för att uppskatta lokalisering koordinaterna för målsändaren. Prestanda av den föreslagna algoritmen förbättras ytterligare genom att eliminera CRs i närheten av interferenten från lokaliseringsprocessen. För att identifiera och eliminera CR i närheten av interferenten används förhållandet mellan variansen och medelvärdet för kvadraten av det absoluta värdet för CAC, kallat Feature Variation Coefficient (FVC). Teoretisk analys av den cykliska WCL-algoritmen presenteras för att beräkna rotens genomsnittliga kvadratfel i lokaliseringsskattningarna. Vi studerar ytterligare påverkan av interferens effekt och läge, CR densitet, och blekning miljö på prestanda för Cyclic WCL. Jämförelsen mellan Cyclic WCL och traditionell WCL presenteras också.
I algoritmen som presenteras i REF, WCL observeras med förbättring med hjälp av cyklisk autokorrelation (CAC) mottagen signal vid kognitiva mottagare (CRs) genom att eliminera CRs i närheten av störningen från lokaliseringsprocessen.
Cyclic Weighted Centroid Algorithm for Transmitter Localization in the Presence of Interference
{'venue': 'Published in IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, June 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}