In this paper, we analyze the spectrum-sensing performance of a cooperative cognitive radio (CR) network consisting of a number of CR nodes and a fusion center (FC). We introduce the "log-average-SNR ratio" that relates the average SNR of the CR-node-FC link and that of the primary-user-CR-node link. Assuming that the FC utilizes the K-out-of-N rule as its decision rule, we derive exact expressions for the sensing gain and the coding gain - parameters used to characterize the CR network performance at the high SNR region. Based on these results, we determine ways to optimize the performance of the CR network.
Akbari, Mohsen;Hossain, Md. Kamal;Manesh, Mohsen Riahi;El-Saleh, Ayman A.;Kareem, Aymen M.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.2037-2051
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2012
Cognitive radio (CR) is envisioned as a promising paradigm of exploiting intelligence for enhancing efficiency of underutilized spectrum bands. In CR, the main concern is to reliably sense the presence of primary users (PUs) to attain protection against harmful interference caused by potential spectrum access of secondary users (SUs). In this paper, evolutionary algorithms, namely, particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) are proposed to minimize the total sensing decision error at the common soft data fusion (SDF) centre of a structurally-centralized cognitive radio network (CRN). Using these techniques, evolutionary operations are invoked to optimize the weighting coefficients applied on the sensing measurement components received from multiple cooperative SUs. The proposed methods are compared with each other as well as with other conventional deterministic algorithms such as maximal ratio combining (MRC) and equal gain combining (EGC). Computer simulations confirm the superiority of the PSO-based scheme over the GA-based and other conventional MRC and EGC schemes in terms of detection performance. In addition, the PSO-based scheme also shows promising convergence performance as compared to the GA-based scheme. This makes PSO an adequate solution to meet real-time requirements.
Kim, Do-Yun;Choi, Young-June;Roh, Bong-Soo;Choi, Jeung-Won
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.5
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pp.1043-1050
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2018
In this paper, we propose a reinforce learning based on cooperative sensing scheme to select optimal secondary users(SUs) to enhance the detection performance of spectrum sensing in Cognitive radio(CR) networks. The SU with high accuracy is identified based on the similarity between the global sensing result obtained through cooperative sensing and the local sensing result of the SU. A fusion center(FC) uses similarity of SUs as reward value for Q-learning to determine SUs which participate in cooperative sensing with accurate sensing results. The experimental results show that the proposed method improves the detection performance compared to conventional cooperative sensing schemes.
The spectrum sensing is one of the fundamental functions to realize the cognitive radios. One of problems in the spectrum sensing is that the performance of spectrum sensing can be degraded due to fading and shadowing. In order to overcome the problem, cooperative spectrum sensing method is proposed, which uses a distributed detection model and can increase sensing performance. However, the performance of cooperative spectrum sensing can be still affected by the interference factors such as obstacle and malicious user. Especially, most of cooperative spectrum sensing methods only considered the stationary primary user. In the ubiquitous environment, however the mobile primary users should be considered. In order to overcome the aforementioned problem, in this paper we propose a robust spectrum detection method based on localization where we estimate the location of the mobile primary user, and then based on the location and transmission range of primary user we detect interference users if there are, and then the local sensing reporting from detected interference users are excluded in the decision fusion process. Through simulation, it is shown that the sensing performance of the proposed scheme is more accurate than that of conventional other schemes
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.808-811
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2015
Cognitive radio has been proposed as a promising dynamic spectrum allocation paradigm. In cognitive radio, spectrum sensing is a fundamental procedure that enables secondary users (unlicensed) employing unused portion of spectrum of primary users (licensed) without causing harmful interference. However, the performance of single-user spectrum-sensing scheme was limited by fading, noise uncertainty shadowing and hidden node problem. Cooperative spectrum sensing was proposed to mitigate these problem. In this paper, we observe cooperative sensing scheme with energy detection using three adaptive thresholds for local decision, which can mitigate sensing failure problem and improve sensing performance at local node. In cooperative scheme we employed OR rules as decision combining at fusion center. We evaluate our scheme through computer simulation, and the results show that with OR combination rule our scheme can achieve best performance than other schemes.
In order to provide natural images with a specified depth through three-dimensional display system, the stereo images should be similar to those projected from real environment as much as possible. Even when two persons see an identical scene, the binocular Parallax between two images of an object varies as a function of one's inter-pupilary distance (IPD). In this study, we investigated whether individual differences, such as IPD and accommodative vergence, would affect the perception of three dimensional scene provided by stereo-images. Results showed that a person's IPD is correlated with the limit of screen and binocular parallax for single vision, and affects the perceived depth of an object on fixation. More specifically, with longer IPD the limit of screen and binocular parallax for single vision is decreased, and the perceived depth is reduced. These results suggest that the screen and binocular parallax of an object should be calibrated with regard to users IPD to provide natural stereo-images with a specified depth and to Prevent double vision.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.520-541
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2023
In CRNs, SS is of utmost significance. Every CR user generates a sensing report during the training phase beneath various circumstances, and depending on a collective process, either communicates or remains silent. In the training stage, the fusion centre combines the local judgments made by CR users by a majority vote, and then returns a final conclusion to every CR user. Enough data regarding the environment, including the activity of PU and every CR's response to that activity, is acquired and sensing classes are created during the training stage. Every CR user compares their most recent sensing report to the previous sensing classes during the classification stage, and distance vectors are generated. The posterior probability of every sensing class is derived on the basis of quantitative data, and the sensing report is then classified as either signifying the presence or absence of PU. The ISVM technique is utilized to compute the quantitative variables necessary to compute the posterior probability. Here, the iterations of SVM are tuned by novel GO-PSA by combining GOA and PSO. Novel GO-PSA is developed since it overcomes the problem of computational complexity, returns minimum error, and also saves time when compared with various state-of-the-art algorithms. The dependability of every CR user is taken into consideration as these local choices are then integrated at the fusion centre utilizing an innovative decision combination technique. Depending on the collective choice, the CR users will then communicate or remain silent.
This study was conducted to examine mediative effects of two factors, emotion control and thinking control, in the relationship between avoid fusion and attention. Participants (308 high school students) were asked to complete a questionnaire which contains items to measure some psychological properties such as emotion control (EC), thinking control (TC), avoidance avoid fusion (CF), conceration(Co) and learning attitude(LA). Structural equation model analysis showed that 8 of modified 9 paths were statistically significant; CF to Co and TC, TC to EC, Co, and LA, EC to Co and LA, and Co to LA. Limitations and suggestions were mentioned in the discussion.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.6
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pp.1148-1156
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2015
The maritime cognitive radio networks (MCRNs) provide the high throughput with a low communication cost because the secondary ships opportunistically access to unused licensed bands of primary ships. In the ground cognitive radio networks, the busy and idle state of a primary user during a frame is not nearly changed because the state of the primary user are slowly changed. However, the state of the primary ship in the MCRNs may be frequently changed in the frame. Therefore, this paper evaluates the throughput of a primary ship and secondary ships in the MCRNs taking the state change of a primary ship into consideration when the fusion center uses the cooperative spectrum sensing. The simulation results show that trade-off between the throughput of a primary ship and that of secondary ships according to the system parameter such as the cooperative spectrum sensing scheme, the number of secondary ships, and the target detection probability.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.4
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pp.1208-1222
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2014
Due to the low utilization and scarcity of frequency spectrum in current spectrum allocation methodology, cognitive radio networks (CRNs) have been proposed as a promising method to solve the problem, of which spectrum sensing is an important technology to utilize the precious spectrum resources. In order to protect the primary user from being interfered, most of the related works focus only on the restriction of the missed detection probability, which may causes over-protection of the primary user. Thus the interference probability is defined and the interference-aware sensing model is introduced in this paper. The interference-aware sensing model takes the spatial conditions into consideration, and can further improve the network performance with good spectrum reuse opportunity. Meanwhile, as so many fading factors affect the spectrum channel, errors are inevitably exist in the reporting channel in cooperative sensing, which is improper to be ignored. Motivated by the above, in this paper, we study the throughput tradeoff for interference-aware cognitive radio networks over imperfect reporting channel. For the cooperative spectrum sensing, the K-out-of-N fusion rule is used. By jointly optimizing the sensing time and the parameter K value, the maximum throughput can be achieved. Theoretical analysis is given to prove the feasibility of the optimization and computer simulations also shows that the maximum throughput can be achieved when the sensing time and the parameter of K value are both optimized.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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