Ho-Van, Khuong;Sofotasios, Paschalis C.;Alexandropoulos, George C.;Freear, Steven
Journal of Communications and Networks
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v.17
no.2
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pp.162-171
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2015
This paper provides an analytic performance evaluation of the bit error rate (BER) of underlay decode-and-forward cognitive networks with best relay selection over Rayleigh multipath fading channels. A generalized BER expression valid for arbitrary operational parameters is firstly presented in the form of a single integral, which is then employed for determining the diversity order and coding gain for different best relay selection scenarios. Furthermore, a novel and highly accurate closed-form approximate BER expression is derived for the specific case where relays are located relatively close to each other. The presented results are rather convenient to handle both analytically and numerically, while they are shown to be in good agreement with results from respective computer simulations. In addition, it is shown that as in the case of conventional relaying networks, the behaviour of underlay relaying cognitive networks with best relay selection depends significantly on the number of involved relays.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06d
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pp.300-302
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2012
In this paper, we investigate the performance of multi-channel cognitive radio networks (CRNs) by taking into consideration the problem of channel assignment and link scheduling. We assume that secondary nodes are equipped with multiple radios and can switch among multiple channels. How to allocate channels to links and how much power used on each channel to avoid mutual interference among secondary links are the key problem for such CRNs. We formulate the problem of channel assignment and link scheduling as a combinatorial optimization problem. Then, we propose a the optimal solution and show that it converges to maximum optimum in some iterations by using numerical results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.3
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pp.1-7
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2010
Cognitive Radio, which adaptively utilizes the vacant licensed spectrum band, is considered as an effective way to alleviate the scarcity of spectrum resource shortage. In order to guarantee the non-interference transmission of primary system, spectrum sensing, especially in quiet period, is proposed. However, it is insufficient to avoid the unacceptable interference caused by Cognitive Radios, because the primary user may appear anytime that is unpredictable. In this paper, we address the deficiency of conventional spectrum sensing and propose a novel Cognitive Radio receiver structure with monitoring function block to detect the appearance of primary user in a real-time manner. Simulations prove that the proposed eigenvalue based detection method together with the two-threshold decision procedure performs properly.
We analyze a wideband spectrum in a cognitive radio (CR) network by employing the optimal adaptive multiband sensing-time joint detection framework. This framework detects a wideband M-ary quadrature amplitude modulation (M-QAM) primary signal over multiple nonoverlapping narrowband Gaussian channels, using the energy detection technique so as to maximize the throughput in CR networks while limiting interference with the primary network. The signal detection problem is formulated as an optimization problem to maximize the aggregate achievable secondary throughput capacity by jointly optimizing the sensing duration and individual detection thresholds under the overall interference imposed on the primary network. It is shown that the detection problems can be solved as convex optimization problems if certain practical constraints are applied. Simulation results show that the framework under consideration achieves much better performance for M-QAM than for binary phase-shift keying or any real modulation scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.5
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pp.1131-1145
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2013
Energy detection is a widely used method for spectrum sensing in cognitive radios due to its simplicity and accuracy. However, it is severely affected by the noise uncertainty. To solve this problem, a blind multiband spectrum sensing scheme which is robust to noise uncertainty is proposed in this paper. The proposed scheme performs spectrum sensing over the total frequency channels simultaneously rather than a single channel each time. To improve the detection performance, the proposal jointly utilizes the likelihood function combined with Gerschgorin radii of unitary transformed covariance matrix. Unlike the conventional sensing methods, our scheme does not need any prior knowledge of noise power or PU signals, and thus is suitable for blind spectrum sensing. In addition, no subjective decision threshold setting is required in our scheme, making it robust to noise uncertainty. Finally, numerical results based on the probability of detection and false alarm versus SNR or the number of samples are presented to validate the performance of the proposed scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1532-1553
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2014
Radio spectrum is a precious resource and characterized by fixed allocation policy. However, a large portion of the allocated radio spectrum is underutilized. Conversely, the rapid development of ubiquitous wireless technologies increases the demand for radio spectrum. Cognitive Radio (CR) methodologies have been introduced as a promising approach in detecting the white spaces, allowing the unlicensed users to use the licensed spectrum thus realizing Dynamic Spectrum Access (DSA) in an effective manner. This paper proposes a generalized framework for DSA between the licensed (primary) and unlicensed (secondary) users based on Continuous Time Markov Chain (CTMC) model. We present a spectrum access scheme in the presence of sensing errors based on CTMC which aims to attain optimum spectrum access probabilities for the secondary users. The primary user occupancy is identified by spectrum sensing algorithms and the sensing errors are captured in the form of false alarm and mis-detection. Simulation results show the effectiveness of the proposed spectrum access scheme in terms of the throughput attained by the secondary users, throughput optimization using optimum access probabilities, probability of interference with increasing number of secondary users. The efficacy of the algorithm is analyzed for both imperfect spectrum sensing and perfect spectrum sensing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.1
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pp.58-73
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2014
As is well known, cooperative sensing can significantly improve the sensing accuracy as compared to local sensing in cognitive radio networks (CRNs). However, a large number of cooperative secondary users (SUs) reporting their local detection results to the fusion center (FC) would cause much overhead, such as sensing delay and energy consumption. In this paper, we propose a fast cooperative sensing scheme, called double threshold fusion (DTF), to reduce the sensing overhead while satisfying a given sensing accuracy requirement. In DTF, FC respectively compares the number of successfully received local decisions and that of failed receptions with two different thresholds to make a final decision in each reporting sub-slot during a sensing process, where cooperative SUs sequentially report their local decisions in a selective fashion to reduce the reporting overhead. By jointly considering sequential detection and selective reporting techniques in DTF, the overhead of cooperative sensing can be significantly reduced. Besides, we study the performance optimization problems with different objectives for DTF and develop three optimum fusion rules accordingly. Simulation results reveal that DTF shows evident performance gains over an existing scheme.
The primary objective of this work was to discover a solution for the survival of people in an emergency flood. The geographical information was obtained from remote sensing techniques. Through helpline numbers, people who are in need request support. Although, it cannot be ensured that all the people will acquire the facility. A proper link is required to communicate with people who are at risk in affected areas. Mobile sensor networks with field-programmable gate array (FPGA) self-configurable radios were deployed in damaged areas for communication. Ad-hoc networks do not have a centralized structure. All the mobile nodes deploy a temporary structure and they act as a base station. The mobile nodes are involved in searching the spectrum for channel utilization for better communication. FPGA-based techniques ensure seamless communication for the survivors. Timely help will increase the survival rate. The received signal strength is a vital factor for communication. Cognitive radio ensures channel utilization in an effective manner which results in better signal strength reception. Frequency band selection was carried out with the help of the GRA-MADM method. In this study, an analysis of signal strength for different mobile sensor nodes was performed. FPGA-based implementation showed enhanced outcomes compared to software-based algorithms.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7A
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pp.560-568
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2012
Spectrum sensing and spectrum decision are the main functions that cognitive radios (CRs) have to perform in order to get the best available spectrum band for the establishment of a wireless communication. These problems are worsened in the presence of users with different demands and spectrum channels with different properties in a heterogeneous network. The primary objective in this work is to design and simulate a new spectrum decision algorithm for heterogeneous cognitive radio system. To this end, first, we consider all cognitive users are separated into different traffic classes according to their Quality of Service (QoS). The cognitive users within one traffic class perform spectrum sensing in centralized group-based cooperative spectrum sensing system and the users of different traffic classes share the sensing results. Second, we propose a novel use of the Analytic Hierarchy Process (AHP) to optimally select available bands according to user requirements and detected spectrum channel characteristics (SCC). In this paper, utility function is used as spectrum decision algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed method shows can effectively select the best available spectrum channels with a low complexity.
International journal of advanced smart convergence
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v.7
no.3
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pp.23-36
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2018
In wireless communication, efficient spectrum usage is an issue that has been an attractive research area for many technologies. Recently new technologies innovations allow compact radios to transmit with power efficient communication over very long distances. For example, Low-Power Wide Area Networks (LPWANs) are an attractive emerging platform to connect the Internet-of-Things (IoT). Especially, LoRa is one of LPWAN technologies and considered as an infrastructure solution for IoT. End-devices use LoRa protocol across a single wireless hop to communicate to gateway(s) connected to the internet which acts as a bridge and relays message between these LoRa end-devices to a central network server. The use of the (ISM) spectrum sharing for such long-range networking motivates us to implement spectrum sensing testbed for cognitive radio network based on LoRa and GNU radio. In cognitive radio (CR), secondary users (SUs) are able to sense and use this information to opportunistically access the licensed spectrum band in absence of the primary users (PUs). In general, PUs have not been very receptive of the idea of opportunistic spectrum sharing. That is, CR will harmfully interfere with operations of PUs. Subsequently, there is a need for experimenting with different techniques in a real system. In this paper, we implemented spectrum sensing for cognitive radio networks based on LoRa and GNU Radio, and further analyzed corresponding performances of the implemented systems. The implementation is done using Microchip LoRa evolution kits, USRPs, and GNU radio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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