본 논문에서는 스펙트럼 공유 인지 무선 네트워크를 다룬다. 2차 사용자 네트워크의 채널을 더블 레일리 페이딩으로 가정하였을 때 정확한 불능 확률 값을 수식유도를 통해 구하고 불능 확률의 근사식 또한 얻어낸다. 모의실험을 통해 분석한 불능 확률이 정확함을 확인하였고 1차 사용자에서의 최대 허용 간섭 변화에 따른 성능변화를 확인하였다.
Integration of multiple communication technologies in a smart grid (SG) enables employing cognitive radio (CR) technology for improving reliability and security with low latency by adaptively and effectively allocating spectral resources. The versatile features of the CR enable the smart meter to select either the unlicensed or the licensed band for transmitting data to the utility company, thus reducing communication outage. Demand response management is regarded as the control unit of the SG that balances the load by regulating the real-time price that benefits both the utility company and consumers. In this study, joint allocation of the transmission power to the smart meter and consumer's demand is formulated as a two stage multi-armed bandit game in which the players select their optimal strategies noncooperatively without having any prior information about the media. Furthermore, based on historical rewards of the player, a real-time pricing adaptation method is proposed. The latter is validated through numerical results.
이동통신 가입자에게 재난경보의 신속한 방송을 위해 CBS 기능이 표준으로 정의되어 있다. 그러나 이 표준은 가입자의 재난경보 수신 실패 시 재전송을 요구하는 기능을 정의하지 않는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 무선인지 기법을 이용한 재전송 요구 방식을 이용한다. 모의실험 결과는 제안된 방식이 CBS를 위한 재전송 기법에 매우 적합함을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1638-1653
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2014
A sequential optimization algorithm (SOA) for resource allocation in a cyclic-prefixed single-carrier cognitive relay system is proposed in this study. Both subcarrier pairing (SP) and power allocation are performed subject to a primary user interference constraint to minimize the mean squared error of frequency-domain equalization at the secondary destination receiver. Under uniform power allocation at the secondary source and optimal power allocation at the secondary relay, the ordered SP is proven to be asymptotically optimal in maximizing the matched filter bound on the signal-to-interference-plus-noise ratio. SOA implements the ordered SP before power allocation optimization by decoupling the ordered SP from the power allocation. Simulation results show that SOA can optimize resource allocation efficiently by significantly reducing complexity.
In this paper, a signal detection scheme for cognitive radio (CR) based on the Bussgang theorem is proposed. The proposed scheme calculates the statistical difference between Gaussian noise and the primary user signal by applying the Bussgang theorem to the received signal. Therefore, the proposed scheme overcomes the noise uncertainty and gives scalable complexity according to the zero-memory nonlinear function for a mobile device. We also present the theoretical analysis on the detection threshold and the detection performance in the additive white Gaussian noise channel. The proposed detection scheme is evaluated by computer simulations based on the IEEE 802.22 standard for the wireless regional area network. Our results show that the proposed scheme is robust to the noise uncertainty and works well in a very low signal-to-noise ratio.
In this paper, we investigate the capacity of a multipoint-to-point cognitive radio network. In existing works, the asymptotic capacity is only obtained in the high peak power region at secondary transmitter (ST) or obtained without considering the interference from primary transmitter (PT) for easy analysis. Here, we analyze the asymptotic capacity by considering an arbitrary peak power at the ST and the interference from the PT based on extreme value theory. Simulation results show that our approximated capacity is well-matched to the exact capacity. Furthermore, the scaling law of our capacity is found to be double logarithm of the number of secondary users.
This paper proposes a new dynamic spectrum access (DSA) algorithm for cognitive radio networks. Once initialized, this algorithm works without the need of coordination overhead and hence can be used when no control channel is available. Secondary user (SU) lists and predetermined access control are used in this algorithm. We analyze the probability of no SU collision with primary user and the throughput of our proposed algorithm. Extensive simulations show that our algorithm outperforms the existing DSA algorithm in terms of both the aggregate throughput and the traffic distribution fairness. Furthermore, the validity of our analysis is confirmed by simulation results.
This survey paper explores the application of multimodal feedback in automated systems for motor learning. In this paper, we review the findings shown in recent studies in this field using rehabilitation and various motor training scenarios as context. We discuss popular feedback delivery and sensing mechanisms for motion capture and processing in terms of requirements, benefits, and limitations. The selection of modalities is presented via our having reviewed the best-practice approaches for each modality relative to motor task complexity with example implementations in recent work. We summarize the advantages and disadvantages of several approaches for integrating modalities in terms of fusion and frequency of feedback during motor tasks. Finally, we review the limitations of perceptual bandwidth and provide an evaluation of the information transfer for each modality.
Despite extensive research, performance enhancement of keyphrase (KP) extraction remains a challenging problem in modern informatics. Recently, deep learning-based supervised approaches have exhibited state-of-the-art accuracies with respect to this problem, and several of the previously proposed methods utilize Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-based language models. However, few studies have investigated the effective application of BERT-based fine-tuning techniques to the problem of KP extraction. In this paper, we consider the aforementioned problem in the context of scientific articles by investigating the fine-tuning characteristics of two distinct BERT models - BERT (i.e., base BERT model by Google) and SciBERT (i.e., a BERT model trained on scientific text). Three different datasets (WWW, KDD, and Inspec) comprising data obtained from the computer science domain are used to compare the results obtained by fine-tuning BERT and SciBERT in terms of KP extraction.
This paper proposes accurate interference probability and bit error rate formulas for cognitive relay networks with underlay spectrum sharing and channel estimation error (CEE). Numerous results reveal that the CEE not only degrades the performance of secondary systems (SSs) but also increases interference power caused by SSs to primary systems (PSs), eventually unfavorable to both systems. A solution to further protect PSs from this effect through reducing the power of secondary transmitters is investigated and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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