Abstract-In Bredband kognitiva radionät (CR) är spektrumavkänning en viktig uppgift för att möjliggöra dynamisk spektrumdelning, men innebär flera stora tekniska utmaningar: mycket höga provtagningshastigheter som krävs för bredbandsbearbetning, begränsad effekt och datorresurser per CR, frekvensselektiv trådlös blekning, och störningar på grund av signalläckage från andra samexisterande CR. I detta dokument utvecklas ett samarbetsinriktat tillvägagångssätt för spektrumanalys för att övervinna dessa utmaningar. För att effektivt minska kostnaderna för datainsamling används en kompressiv provtagningsmekanism som utnyttjar den signalbrist som orsakas av underutnyttjande av nätverksspektrum. För att samla rumslig mångfald mot trådlös blekning, flera CRs samarbetar under avkänningsuppgiften genom att upprätthålla samförstånd mellan lokala spektral estimat; följaktligen, en decentraliserad konsensus optimering algoritm härleds för att uppnå hög avkänningsprestanda till en rimlig beräkningskostnad och effekt overhead. För att identifiera falska spektraluppskattningar på grund av störande CR, är ortogonaliteten mellan spektrumet av primära användare och CR som begränsningar för konsensusoptimering under distribuerad samarbetsanalys. Dessa decentraliserade tekniker är utvecklade för både fall av med och utan kanal kunskap. Simuleringar vittnar om effektiviteten hos den föreslagna samarbetsanalysmetoden i CR-nätverk med flera huvudgrupper.
I REF, för att samla rumslig mångfald mot trådlös blekning, flera CRs samarbeta och skapa samförstånd mellan lokala spektral uppskattningar genom att köra en decentraliserad konsensus optimering algoritm.
Distributed Compressive Spectrum Sensing in Cooperative Multihop Cognitive Networks
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}