The Optimal MMSE Transceiver Design for IoT-oriented Cognitive Radio Systems
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 227
فایل این مقاله در 8 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:
JR_JACET-5-3_003
تاریخ نمایه سازی: 20 آذر 1398
چکیده مقاله:
This paper studies interference alignment scheme and minimum mean square error (MMSE) improvement in Internet of Things (IoT)-oriented cognitive systems, where IoT devices share the licensed spectrum by cognitive radio in spectrum underlay. Target to manage the inter-tier interference caused by cognitive spectrum sharing as well as ensure an MMSE at receivers, the interference alignment algorithms is proposed. In particular, we focus on the problem of designing the optimal linear pre-coding to minimize the total mean square error while satisfying transmit power constraints. Firstly, we introduce a system model of the downlink IoT-oriented cognitive multi-input multi-output (MIMO) system. Secondly, we propose an interference nulling based cognitive interference alignment scheme, and then, the pre-coding and post-coding matrix designs for the primary transceivers to minimum mean square error (MSE), as well as to eliminate the co-channel interference to the primary receivers. We also apply these interference alignment scheme and matrix designs for the secondary links. Finally, the numerical results are used to evaluate performance of the proposed algorithm.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Nguyen-Duy-Nhat Vien
The University of Danang, University of Science and Technology, Vietnam
Tri Ngo Minh
Department of Electronics and Telecommunications Engineering, University of Science and Technology - The University of Danang , Vietnam
Thanh Vu Van
Department of Electronics and Telecommunications Engineering, University of Science and Technology - The University of Danang , Vietnam
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 :