Since PU activity is closely relate

Since PU activity is closely related to the performance of CR networks, the estimation of this activity is a very crucial issue in spectrum sensing. We assume that PU activity can be modeled as exponentially distributed inter-arrivals. In this model, the primary user traffic can be modeled as a two state birth-death process with death rate α and birth rate β . An ON (Busy) state represents the period used by primary users and an OFF (Idle) state represents the unused period [14] [15]. Since each user arrival is independent, each transition follows the Poisson arrival process. Thus, the length of ON and OFF periods are exponentially distributed [66]. Since primary user activity is closely related to the performance of CR networks, the estimation of this activity is a very crucial issue in spectrum sensing. We assume that primary user activity can be modeled as exponentially distributed inter-arrivals. In this model, the primary user traffic can be modeled as a two state birth-death process with death rate α and birth rate β. An ON (Busy) state represents the period used by primary users and an OFF (Idle) state represents the unused period [14], [15]. Since each user arrival is independent, each transition follows the Poisson arrival process. Thus, the length of ON and OFF periods are exponentially distributed [66].

Kết quả (Việt) 1:

Kể từ khi hoạt động PU chặt chẽ liên quan đến hiệu suất của mạng lưới CR, dự toán của hoạt động này là một vấn đề rất quan trọng trong quang phổ thám. Chúng tôi giả định rằng hoạt động PU có thể được mô hình hóa như theo cấp số phân phối giữa khách hàng đến. Trong mô hình này, lưu lượng truy cập của chính người sử dụng có thể được mô phỏng như một quá trình sinh-cái chết hai nhà nước với tỷ lệ tử vong α và β tỷ lệ sinh. Trạng thái ON (bận rộn) đại diện cho thời gian sử dụng bởi chính người dùng và trạng thái tắt (Idle) đại diện cho khoảng thời gian không sử dụng [14] [15]. Kể từ khi mỗi khi đến người sử dụng độc lập, mỗi quá trình chuyển đổi sau quá trình đến Poisson. Do đó, độ dài của ON và OFF thời gian là phân phối theo cấp số nhân [66]. Kể từ khi chính người dùng hoạt động chặt chẽ liên quan đến hiệu suất của mạng lưới CR, dự toán của hoạt động này là một vấn đề rất quan trọng trong quang phổ thám. Chúng tôi giả định rằng hoạt động chủ yếu người dùng có thể được mô hình hóa như theo cấp số phân phối giữa khách hàng đến. Trong mô hình này, lưu lượng truy cập của chính người sử dụng có thể được mô phỏng như một quá trình sinh-cái chết hai nhà nước với tỷ lệ tử vong α và β tỷ lệ sinh. Trạng thái ON (bận rộn) đại diện cho thời gian sử dụng bởi chính người dùng và trạng thái tắt (Idle) đại diện cho khoảng thời gian không sử dụng [14], [15]. Kể từ khi mỗi khi đến người sử dụng độc lập, mỗi quá trình chuyển đổi sau quá trình đến Poisson. Do đó, độ dài của ON và OFF thời gian là phân phối theo cấp số nhân [66].

Kết quả (Việt) 2:

Kể từ khi hoạt động PU có liên quan chặt chẽ đến hiệu suất của mạng CR, dự toán của hoạt động này là một vấn đề rất quan trọng trong cảm biến quang phổ. Chúng tôi cho rằng hoạt động PU có thể được mô hình hóa như phân phối theo cấp số nhân liên lượt. Trong mô hình này, lưu lượng người dùng chính có thể được mô hình hóa như một quá trình sinh tử hai nhà nước với α tỷ lệ tử vong và tỷ lệ sinh β. ON (Busy) nhà nước đại diện cho thời gian sử dụng của người sử dụng chính và OFF (nhàn rỗi) nhà nước đại diện cho các giai đoạn không sử dụng [14] [15]. Kể từ khi mỗi lần đến người dùng là độc lập, mỗi sự chuyển tiếp sau quá trình đến Poisson. Do đó, chiều dài của thời gian ON và OFF được theo cấp số nhân phân phối [66]. Kể từ khi hoạt động người dùng chính là liên quan chặt chẽ đến hiệu suất của mạng CR, dự toán của hoạt động này là một vấn đề rất quan trọng trong cảm biến quang phổ. Chúng tôi giả định rằng hoạt động của người dùng chính có thể được mô hình hóa như phân phối theo cấp số nhân liên lượt. Trong mô hình này, lưu lượng người dùng chính có thể được mô hình hóa như một quá trình sinh tử hai nhà nước với α tỷ lệ tử vong và tỷ lệ sinh β. ON (Busy) nhà nước đại diện cho thời gian sử dụng của người sử dụng chính và OFF (nhàn rỗi) nhà nước đại diện cho các giai đoạn không sử dụng [14], [15]. Kể từ khi mỗi lần đến người dùng là độc lập, mỗi sự chuyển tiếp sau quá trình đến Poisson. Do đó, chiều dài của thời gian ON và OFF được theo cấp số nhân phân phối [66].