Vi överväger samexistensen av en multipel-input multipel-utgång sekundärsystem med en multipel-ingång enda-utgång primärlänk med olika grader av samordning mellan systemen. För det första, för det okoordinerade kognitiva underliggande radioscenariot, karakteriserar vi fullt ut de optimala parametrar som maximerar den sekundära hastighet som är föremål för en primär hastighetsbegränsning för en överföringsstrategi som kombinerar frekvensdelning och störningsavstängning. För det andra upprättar vi en modell för det samordnade överliggande kognitiva radioscenariot som består av en meddelandeinlärningsfas följt av en kommunikationsfas. Vi föreslår sedan en överföringsstrategi som kombinerar tekniker för samarbetskommunikation och för den klassiska kognitiva radiokanalen. Vi optimerar vårt system för att maximera kommunikationshastigheten för sekundära användare under en primär användarfrekvensbegränsning och hitta effektiva algoritmer för att beräkna de optimala systemparametrarna. Slutligen jämför vi både kognitiva radiostrategier för att bedöma deras relativa förtjänster och för att utvärdera effekten av meddelande-inlärningsfasen. Vi observerar att för närbelägna sändare, overlay-strategin överträffar underlay-strategin. I denna situation är det mycket fördelaktigt för de sekundära systemen att lära sig det primära budskapet, särskilt om de är interferensbegränsade snarare än maktbegränsade. Situationen vänds när avståndet mellan sändare är stort. I båda fallen observerar vi att det finns utrymme för betydande förbättringar om sändaren genomför båda strategierna och beslutar adaptivt vilken som ska användas enligt kanalförhållandena. Vi avslutar vårt arbete med en diskussion om förlängningen till samexistens med flera input flera output primaries.
Både det okoordinerade underliggande kognitiva radioscenariot och det samordnade överliggande kognitiva radioscenariot som består av en meddelandeinlärningsfas följt av en kommunikationsfas studeras i REF.
Multi-antenna transmission for underlay and overlay cognitive radio with explicit message-learning phase
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}