射频供能认知无线电网络中的机会式环境反向散射通信
信息论
2019-02-04 v1 math.IT
摘要
在本研究中，我们提出一种用于射频（RF）供能认知无线电（CR）网络的新机会式环境反向散射通信（ABC）框架。该框架考虑将机会式频谱感知与ABC及采集后传输（HTT）操作策略相集成。针对所考虑的设置，推导了平均吞吐量、平均能耗和能效的新解析表达式。这些表达式以闭合形式表示并具有易处理的代数表示，便于解析与数值处理。此外，我们针对在给定的主用户干扰和不完美频谱感知等约束下，以混合ABC-与HTT-模式运行的CR系统能效最大化为目标建立优化问题。基于此，我们确定了最优参数集合，其包含最优检测阈值、CR系统在ABC-与HTT-模式间运行的最优权衡度以及最优数据传输时间。还给出了相应计算机仿真的广泛结果，以佐证相应解析结果并展示所提模型在能效方面的性能增益。
引用
@article{arxiv.1902.00332,
title = {Opportunistic Ambient Backscatter Communication in RF-Powered Cognitive Radio Networks},
author = {Rajalekshmi Kishore and Sanjeev Gurugopinath and Paschalis C. Sofotasios and Sami Muhaidat and Naofal Al-Dhahir},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.00332},
year = {2019}
}