Abstract-In bredbands kognitiva radionät (CR) är spektrumavkänning en av de nyckelfrågor som möjliggör hela nätverkets funktionalitet. Samverkansspektrumavkänning bland kognitiva radionoder kan avsevärt förbättra avkänningsprestandan, och kan också få lokaliseringsinformation för primära radioapparater (PR). De flesta befintliga arbeten studerar bara de kognitiva radionäten med statiska PR, men hur man ska hantera situationer för mobila PR fortfarande mindre behandlas. I detta dokument föreslår vi en samarbetsbaserad kompressiv analysbaserad metod för att uppskatta både strömspektrum och platser för PR genom att utnyttja de glesa fakta: den relativa smalbandskaraktären hos de överförda signalerna jämfört med den breda bandbredden hos tillgängligt spektrum och de mobila PR som finns glest i det operativa utrymmet. För att effektivt spåra mobil PR, implementerar vi ett Kalman filter med hjälp av de aktuella uppskattningarna för att uppdatera lokaliseringsinformationen. För att hantera dynamik i spektrumanvändningen föreslås en dynamisk kompressiv spektrumanalysalgoritm. Gemensamt övervägande av ovanstående två tekniker undersöks också. Simuleringsresultaten bekräftar den föreslagna metodens effektivitet och robusthet.
Arbetet i REF utnyttjar CS för att uppskatta de ockuperade spektrumkanalerna och platserna för primärradio.
Collaborative Compressive Sensing Based Dynamic Spectrum Sensing and Mobile Primary User Localization in Cognitive Radio Networks
{'venue': '2011 IEEE Global Telecommunications Conference - GLOBECOM 2011', 'journal': '2011 IEEE Global Telecommunications Conference - GLOBECOM 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}