Energy-Efficient Cooperative Spectrum Sensing Using Two Hard Decision Rules
محل انتشار: هشتمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات ودانش
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 497
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICIKT08_037
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
چکیده مقاله:
In this paper, we propose a sensing nodes selection scheme to achieve energy efficiency in cooperative spectrum sensing for cognitive sensor networks. In cooperative spectrum sensing, nodes send their results to a fusion center (FC) to make the final decision using a fusion rule. While minimize the energy consumption, we also consider improving the detection performance in our approach by maximizing the global probability of detection and minimizing the global probability of false alarm. Moreover, we simplify the resulted NP-complete problem by mapping the assignment indices from integer to the real domain. A closed-form equation is obtained to determine the priority of nodes for sensing and a solution is provided based on convex optimization techniques. The proposed algorithm is independent of the distribution of the global probability of detection and the type of selecting fusion rule. Simulation results is investigated for AND and OR fusion rules and show that our algorithm is very effective in saving energy in different scenarios.
کلیدواژه ها:
Cognitive wireless sensor networks ، detection and false alarm probabilities ، fusion center ، cooperative spectrum sensing
نویسندگان
Maryam Najimi
Dept. of Electrical and Computer Engineering University of Science and Technology of Mazandaran Behshahr, Mazandaran, Iran
Ataollah Ebrahimzadeh
Dept.of Electrical and Computer Engineering Babol university of Technology Babol,Mazandaran, Iran
Seyed Mehdi Hoseeini Andargoli
Dept.of Electrical and Computer Engineering Babol university of Technology Babol,Mazandaran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :