认知无线电网络中通过协作感知最大化系统吞吐量
网络与互联网体系结构
2011-11-15 v1
摘要
认知无线电网络允许未授权用户机会式地接入授权频谱，而不会对主用户造成破坏性干扰。CRN 的主要挑战之一是检测 PU 传输的能力。近期的研究建议在个体感知之上使用次用户协作以提高感知准确性。在本文中，我们考虑由单个 PU 和多个 SU 组成的 CRN，以研究最大化系统总期望吞吐量的问题。我们提出了一种基于贝叶斯决策规则的算法，以常数时间复杂度最优地解决该问题。为了优先考虑 PU 传输，我们通过添加 PU 吞吐量约束来重新表述吞吐量最大化问题。该约束优化问题被证明是 NP-hard 的，并通过一种伪多项式时间复杂度的贪心算法求解，该算法严格大于最优解的 1/2。我们还研究了限制感知时间开销的情况，该开销限制了可参与协作感知的 SU 数量。我们揭示了系统吞吐量随被选中用于感知的 SU 数量呈单调性变化。我们通过数值研究展示了算法的性能有效性。
引用
@article{arxiv.1111.3041,
title = {Maximizing System Throughput by Cooperative Sensing in Cognitive Radio Networks},
author = {Shuang Li and Zizhan Zheng and Eylem Ekici and Ness Shroff},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.3041},
year = {2011}
}