Hence, in this chapter, to solve bo

Hence, in this chapter, to solve both the interference avoidance and sensing ef- ficiency problems, we develop an optimal sensing framework to maximize spectrum access opportunities considering interference and sensing resource limitations. More specifically, a theoretical framework is developed for the optimization of sensing parameters to maximize spectrum efficiency subject to interference constraints in a single spectrum band. For multi-spectrum environments, based on the optimal sensing parameters, a novel sensing resource allocation method is developed to maximize the spectrum access opportunities of CR users. Finally, to exploit sensing accuracy gain obtained by the multi-user cooperation, we propose an adaptive and cooperative decision method for the sensing parameters, where the transmission time can be optimized adaptively to the number of users.

The remainder of the chapter is organized as follows. The system model used in this chapter is presented in Section 3.2. In Section 3.3, we introduce a theoretical framework for sensing parameter optimization along with detection and the interference models. Then, we describe spectrum selection and resource scheduling for multi-spectrum sensing in Section 3.4. In Section 3.5, we investigate how cooperation gain influences sensing parameter optimization and propose an adaptive and cooperative sensing method to exploit the cooperation gain. Performance evaluation and simulation results are presented in Section 3.6.

Kết quả (Việt) 1:

Do đó, trong chương này, để giải quyết, tránh sự can thiệp và thám ef-ficiency vấn đề, chúng tôi phát triển một khuôn khổ cảm biến tối ưu để tối đa hóa cơ hội truy cập phổ xem xét can thiệp và cảm biến nguồn lực hạn chế. Cụ thể hơn, một khung lý thuyết được phát triển để tối ưu hóa cảm biến thông số để tối đa hóa hiệu quả phổ tùy thuộc vào sự can thiệp hạn chế trong một ban nhạc duy nhất phổ. Cho môi trường đa quang phổ, dựa trên các thông số tối ưu của cảm biến, một cuốn tiểu thuyết viễn thám phương pháp phân bổ tài nguyên được phát triển để tối đa hóa cơ hội truy cập phổ CR người dùng. Cuối cùng, để khai thác đạt được độ chính xác cảm biến thu được bởi sự hợp tác đa người dùng, chúng tôi đề xuất một phương pháp thích ứng và hợp tác xã quyết định cho các tham số cảm biến, nơi mà thời gian truyền tải có thể được tối ưu hóa một cách điều hợp với số lượng người dùng.Phần còn lại của chương được tổ chức như sau. Hệ thống mẫu sử dụng trong các chương này được trình bày trong mục 3.2. Phần 3.3, chúng tôi giới thiệu một khung lý thuyết cho cảm biến thông số tối ưu hóa cùng với việc phát hiện và mô hình can thiệp. Sau đó, chúng tôi mô tả các lựa chọn phổ và tài nguyên lập kế hoạch cho quang phổ đa cảm biến ở phần 3,4. Trong phần 3.5, chúng tôi điều tra cách hợp tác đạt được ảnh hưởng của cảm biến thông số tối ưu hóa và đề xuất một thích nghi và hợp tác thám phương pháp khai thác đạt được hợp tác. Hiệu suất kết quả thẩm định và mô phỏng được trình bày trong phần 3.6.

Kết quả (Việt) 2:

Do đó, trong chương này, để giải quyết cả hai tránh nhiễu và cảm nhận vấn đề nắm vững kiến cách hiệu, chúng tôi phát triển một khung cảm biến tối ưu để tối đa hóa cơ hội tiếp cận phổ xem xét hạn chế sự can thiệp và nguồn cảm biến. Cụ thể hơn, một khuôn khổ lý thuyết được phát triển cho việc tối ưu hóa các thông số cảm biến để tối đa hóa hiệu quả phổ tần chủ đề để hạn chế sự can thiệp trong một băng tần đơn. Đối với môi trường đa quang phổ, dựa trên các thông số cảm biến tối ưu, một phương pháp phân bổ nguồn lực cảm biến mới được phát triển để tối đa hóa các cơ hội tiếp cận phổ của người sử dụng CR. Cuối cùng, để khai thác tăng độ chính xác cảm biến thu được bởi sự hợp tác đa người dùng, chúng tôi đề xuất một thích ứng và phương pháp ra quyết định hợp tác với các thông số cảm biến, nơi thời gian truyền dẫn có thể được tối ưu hóa thích nghi với số lượng người dùng. Phần còn lại của chương này được tổ chức như sau. Mô hình hệ thống được sử dụng trong chương này được trình bày trong Phần 3.2. Trong mục 3.3, chúng tôi giới thiệu một khuôn khổ lý thuyết để cảm nhận tối ưu hóa tham số cùng với việc phát hiện và các mô hình can thiệp. Sau đó, chúng tôi mô tả lựa chọn phổ và lập kế hoạch tài nguyên cho cảm biến đa quang phổ trong Phần 3.4. Trong phần 3.5, chúng tôi điều tra như thế nào ảnh hưởng tăng hợp tác cảm ứng tối ưu hóa các thông số và đề xuất một phương pháp cảm biến thích nghi và hợp tác để khai thác sự tăng hợp tác. Kết quả đánh giá hiệu suất và mô phỏng được trình bày trong phần 3.6.