Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.12
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pp.5249-5267
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2016
Cognitive radio is an efficient technique to improve spectrum efficiency and relieve the pressure of spectrum resources. In this paper, we investigate the spectrum sensing period in cooperative relay cognitive radio networks; analyze the relationship between the available capacity and the signal-to-noise ratio of the received signal of second users, the target probability of detection and the active probability of primary users. Finally, we derive the closed form expression of the optimal spectrum sensing period in terms of maximum throughput. We simulate the probability of false alarm and available capacity of cognitive radio networks and compare optimal spectrum sensing period scheme with fixed sensing period one in these performance. Simulation results show that the optimal sensing period makes the cognitive networks achieve the higher throughput and better spectrum sensing performance than the fixed sensing period does. Cooperative relay cognitive radio networks with optimal spectrum sensing period can achieve the high capacity and steady probability of false alarm in different target probability of detection. It provides a valuable reference for choosing the optimal spectrum sensing period in cooperative relay cognitive radio networks.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.22
no.4
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pp.42-55
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2014
The purpose of this research was to identify expertise in ait traffic control by using cognitive skill analysis for novices and experts in routine and non-routine situations. The result of study was to understand expertise in air traffic control tasks in terms of what cognitive processes are responsible for the expert's high performance levels. The problem solving task was difficult for novices, but performed relatively automatically by experts in a routine situation. The difficulty could indicate the presence of controlled processing. Rather than rules and strategies, novices focused more on environmental factors, which merely increase cognitive load. In a non-routine situation, novices showed that they did not categorize the information consistently and alternative resources were not available for them. Experts, however, performed automatically a task by arranging and organizing information related to problem solving components in contexts without regard to a routine and non-routine situation. Especially experts developed a stable representation and directed alternative resources for air traffic flow and efficiency. Based on the results, cognitive processes of experts could be useful to understand expert performance and analyze the learning process, which imply the necessity of developing expertise systematically.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.11A
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pp.822-830
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2009
The spectrum efficiency of mobile communication networks can be improved dramatically adopting multiple antennas technologies. In order to guarantee the licensed rights of primary user (PU), the cognitive radio system should perform in a relatively low interference manner when it gets access to the spectrum of licensed networks. In this paper, we explore a uniformly distributed circular antenna array to implement beamforming algorithm that is accomplished by optimization method at the base station of cognitive radio networks, and therefore we can suppress the interference to PU by steering quite low transmission power toward PU and constructing a narrow beam toward cognitive user (CU). By reducing the constraint number of the optimization problem, we also propose a null steering algorithm that steers rather low radiation power toward PU, while the other areas in the same cell are covered by radiation power except the local area around PU. It is pursued to reduce the computation load and enlarge the capacity of cognitive radio networks extremely. The simulation results demonstrate that the proposed algorithms process superior performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3335-3356
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2015
In this paper, we analyze the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in a log-normal shadow fading environment. Considering secondary user and primary user's locations and primary user's active state are randomly distributed according to a homogeneous Poisson process and taking into account the spectrum sensing efficiency of secondary user, we derive mathematical models to investigate the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in three aspects and compare with the connectivity of ad-hoc networks. First, from the viewpoint of a secondary user, we study the communication probability of that secondary user. Second, we examine the possibility that two secondary users can establish a direct communication link between them. Finally, we extend to the case of finding the probability that two arbitrary secondary users can communicate via multi-hop path. We verify the correctness of our analytical approach by comparing with simulations. The numerical results show that in cognitive radio ad-hoc networks, high fading variance helps to remarkably improve connectivity behavior in the same condition of secondary user's density and primary user's average active rate. Furthermore, the impact of shadowing on wireless connection probability dominates that of primary user's average active rate. Finally, the spectrum sensing efficiency of secondary user significantly impacts the connectivity features. The analysis in this paper provides an efficient way for system designers to characterize and optimize the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in practical wireless environment.
Cognitive radio technology can allow secondary users (SUs) to access unused licensed spectrums in an opportunistic manner without interfering with primary users (PUs). Spectrum sensing is a key technology for cognitive radio (CR). However, few studies have examined energy-efficient spectrum sensing in cognitive radio sensor networks (CRSNs). In this paper, we propose an energy-efficient cooperative spectrum sensing nodes selection scheme for cluster-based cognitive radio sensor networks. In our proposed scheme, false alarm probability and energy consumption are considered to minimize the number of spectrum sensing nodes in a cluster. Simulation results show that by applying the proposed scheme, spectrum sensing efficiency is improved with a decreased number of spectrum sensing nodes. Furthermore, network energy efficiency is guaranteed and network lifetime is substantially prolonged.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.9
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pp.3172-3193
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2022
Cognitive radio-simultaneous wireless information and power transfer (CR-SWIPT) has attracted much interest since it can improve both the spectrum and energy efficiency of wireless networks. This paper focuses on the resource sharing between a point-to-point primary system (PRS) and a multiuser multi-antenna cellular cognitive radio system (CRS) containing a large number of cognitive users (CUs). The resource sharing optimization problem is formulated by jointly scheduling CUs and adjusting the transmit power at the cognitive base station (CBS). The effect of accessing CUs' spatial channel correlation on the possible transmit power of the CBS is investigated. Accordingly, we provide a low-complexity suboptimal approach termed the semi-correlated semi-orthogonal user selection (SC-SOUS) algorithm to enhance the spectrum efficiency. In the proposed algorithm, CUs that are highly correlated to the information decoding primary receiver (IPR) and mutually near orthogonal are selected for simultaneous transmission to reduce the interference to the IPR and increase the sum rate of the CRS. We further develop a spatial correlation-based resource sharing (SC-RS) strategy to improve energy sharing performance. CUs nearly orthogonal to the energy harvesting primary receiver (EPR) are chosen as candidates for user selection. Therefore, the EPR can harvest more energy from the CBS so that the energy utilization of the network can improve. Besides, zero-forcing precoding and power control are adopted to eliminate interference within the CRS and meet the transmit power constraints. Simulation results and analysis show that, compared with the existing CU selection methods, the proposed low-complex strategy can enhance both the achievable sum rate of the CRS and the energy sharing capability of the network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.11
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pp.4387-4404
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2015
The energy-efficient design of sensing-based spectrum sharing of a multi-input and multi-output (MIMO) cognitive radio (CR) system with imperfect multiple antenna spectrum sensing is investigated in this study. Optimal resource allocation strategies, including sensing time and power allocation schemes, are studied to maximize the energy efficiency (EE) of the secondary base station under the transmit power and interference power constraints. EE problem is formulated as a nonlinear stochastic fractional programming of a nonconvex optimal problem. The EE problem is transformed into its equivalent nonlinear parametric programming and solved by one-dimension search algorithm. To reduce searching complexity, the search range was founded by demonstration. Furthermore, simulation results confirms that an optimal sensing time exists to maximize EE, and shows that EE is affected by the spectrum detection factors and corresponding constraints.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2128-2147
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2021
Cognitive radio systems are being implemented recently to tackle spectrum underutilization problems and aid efficient data traffic. Spectrum sensing is the crucial step in cognitive applications in which cognitive user detects the presence of primary user (PU) in a particular channel thereby switching to another channel for continuous transmission. In cognitive radio systems, the capacity to precisely identify the primary user's signal is essential to secondary user so as to use idle licensed spectrum. Based on the inherent capability, a new spectrum sensing technique is proposed in this paper to identify all types of primary user signals in a cognitive radio condition. Hence, a spectrum sensing algorithm using improved convolutional neural network and long short-term memory (CNN-LSTM) is presented. The principle used in our approach is simulated annealing that discovers reasonable number of neurons for each layer of a completely associated deep neural network to tackle the streamlining issue. The probability of detection is considered as the determining parameter to find the efficiency of the proposed algorithm. Experiments are carried under different signal to noise ratio to indicate better performance of the proposed algorithm. The PU signal will have an associated modulation format and hence identifying the presence of a modulation format itself establishes the presence of PU signal.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.3
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pp.924-944
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2014
This paper investigates the power allocation and outage performance of MIMO full-duplex relaying (MFDR), based on orthogonal space-time block codes (OSTBC), in cognitive radio systems. OSTBC transmission is used as a simple means to achieve multi-antenna diversity gain. Cognitive MFDR systems not only have the advantage of increasing spectral efficiency through spectrum sharing, but they can also extend coverage through the use of relays. In cognitive MFDR systems, the primary user experiences interference from the secondary source and relay simultaneously, owing to full duplexing. It is therefore necessary to optimize the transmission powers at the secondary source and relay. In this paper, we propose an optimal power allocation (OPA) scheme based on minimizing the outage probability in cognitive MFDR systems. We also analyse the outage probability of the secondary user in noise-limited and interference-limited environments in Nakagami-m fading channels. Simulation results show that the proposed schemes achieve performance improvements in terms of reducing outage probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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