Sensor Selection for Efficient Cooperative Spectrum Sensing using Genetic Algorithm under Secondary Random Geometric Networks
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 706
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCNIEE03_065
تاریخ نمایه سازی: 11 اردیبهشت 1394
Abstract:
In this paper, a novel realistic sensor selection cooperative spectrum sensing (CSS) for cognitive radio (CR) network is designed, where the node selection is based on the spatial location of the nodes. The location of the secondary users (SUs) is modeled as a random stochastic geometry network, following Poisson point process. In particular, we invoke Genetic algorithm (GA) to estimate the primary user (PU) location and its transmission pattern, according to received signal strength (RSS) at several SUs location. By selecting the most informative SUs to join together , the load of sensing measurements to the fusion center (FC) is decreased and thereby results in less computation, optimum bandwidth utilization, and saving the costs for deploying nodes in the space. The Monte-Carlo simulations confirm that the proposed scheme outperforms the conventional cluster-based CSS schemes.
Keywords:
Authors
Mahboobeh Mohammadi
Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
Alimohammad Doosthoseini
Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :