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认知传感器网络中基于新型感知帧结构的吞吐量优化
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TN924

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国家自然科学基金项目(61901509,6170152);陕西省自然科学基金项目(2018JQ6042,2018JM6098)


Throughput Optimization Based on Novel Sensing Frame Structure in Cognitive Sensor Networks
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    摘要:

    在认知传感器网络(CSN)中,基于协作频谱感知,提出新型感知帧结构,认知节点的频谱感知和数据传输可以同时进行,通过对感知带宽的优化提升CSN的吞吐量。研究认知节点时延服务质量(QoS)约束对吞吐量的影响,证明最大的吞吐量和最小的传输时延不能同时得到。提出一种高效的迭代算法联合优化感知带宽和汇聚节点判决门限以使吞吐量达到最大而时延约束也得到满足。仿真结果显示提出的方案能够有效提升CSN的吞吐量,不同的传输时延QoS需求对应不同的最优感知带宽。

    Abstract:

    In the cognitive sensor networks, a novel frame structure is proposed based on the cooperative spectrum sensing. In this novel model structure, the cognitive nodes’ (CNs’) spectrum sensing and the data transmission can be conducted simultaneously, and the throughput of the CSN is improved through the optimization of sensing bandwidth. Thus it can be seen that the CNs’ delay QoS (Quality of Service) constraint has an effect on the throughput, and the maximum throughput and the minimum transmission delay cannot be obtained simultaneously. This paper proposes an efficient iterative algorithm to jointly optimize the sensing bandwidth and the decision threshold of the fusion center that the throughput is maximized while the delay QoS constraint is satisfied. The simulation results show that the CSN’ throughput can be improved by using the proposed optimization scheme, and different transmission delay QoS requirements have different values of optimal sensing bandwidth.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

胡航,张宏伟,达新宇,薛凤凤,高维廷,倪磊,潘钰.认知传感器网络中基于新型感知帧结构的吞吐量优化[J].空军工程大学学报,2020,21(3):38-43

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  • 在线发布日期: 2020-07-08
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