Multicast capacity scaling for cognitive networks: General extended primary network

Wang, Cheng; Li, Xiangyang; Tang, Shaojie; Jiang, Changjun

doi:10.1109/mass.2010.5663912

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“…Outros trabalhos apresentam análise da escalabilidade dos cenários para redes cognitivas baseadas em protocolos específicos [13,14,15,16], ou em sensoriamento de frequência espectral [17]. Em [18], os autores apresentam um critério geral que pode ser aplicado para determinar rapidamente as leis de escalabilidade sob o modelo de protocolo [19] usado para várias tecnologias de camada física, incluindo a do rádio cognitivo.…”

Section: Redes Cognitivas De Múltiplos Usuáriosunclassified

“…Esta seção apresenta o modelo de sistema de rádios cognitivos frequentemente apresentado na literatura [11,12,13,14,15,16,17,18,20,21]. Um sistema de rádios cognitivos é composto de duas redes sobrepostas, chamadas rede primária (PR) e rede secundária (SR).…”

Section: Modelos Para Redes De Rádios Cognitivosunclassified

“…A análise de aumento de capacidade de transmissão de redes secundárias através de mudança da densidade de nós foi apresentada em [20], e em [11,13,14,15] foram feitas análises da escalabilidade da capacidade de transmissão secundária em função da densidade de nós. Na Seção 3.1 observou-se que o ajuste da densidade de nós juntamente com a potência de transmissão dados pela Equação (3.4) podem resultar no aumento da capacidade de transmissão.…”

Section: Adaptação à Densidade E Potência Juntamente Com Ajuste De Ef...unclassified

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Otimização de capacidade de rede de rádios cognitivos

Pimentel¹

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Este trabalho apresenta a análise desempenho de um sistema de rádios cognitivos de múltiplos usuários primários e secundários que compartilham o espectro simultaneamente na mesma região geográfica. A rede secundária, que utiliza o espectro de forma oportunista, busca ajustar seu esquema de modulação juntamente com sua densidade de nós e potência de transmissão, ou juntamente com a distância de enlace, de forma a maximizar as métricas de capacidade de transmissão e de capacidade de transporte, respectivamente. Utilizam-se propriedades da Geometria Estocástica para calcular a interferência agregada das redes primária e secundária, percebida por terminais localizados no plano conforme dois processos pontuais de Poisson na mesma região. Demonstrase analiticamente que é possível obter melhor desempenho de capacidade de transmissão quando se ajusta a eficiência espectral juntamente com a densidade de nós e a potência de transmissão dos nós secundários, havendo uma combinação de valores que permite atingir um ponto de máxima capacidade de transmissão secundária. Demonstra-se igualmente de forma analítica que é possível obter melhor desempenho de capacidade de transporte quando se ajusta a eficiência espectral juntamente com a distância de enlace dos nós secundários, havendo uma combinação destes valores que permite atingir um ponto de máxima capacidade de transporte secundária. O sistema proposto permite que a rede secundária melhore o desempenho compartilhando o espectro licenciado em aplicações sem fio de alta latência.Palavras-chave: rádios cognitivos, capacidade, otimização, redes sem fio, compartilhamento de espectro, eficiência espectral, capacidade agregada, análise de desempenho, ajuste de eficiência espectral, capacidade de transmissão, capacidade de transporte, geometria estocástica.

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Section: Redes Cognitivas De Múltiplos Usuáriosunclassified

Section: Modelos Para Redes De Rádios Cognitivosunclassified

Section: Adaptação à Densidade E Potência Juntamente Com Ajuste De Ef...unclassified

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Otimização de capacidade de rede de rádios cognitivos

Pimentel¹

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“…Otra propuesta hace uso de las redes cognitivas para mejorar el comportamiento de la capacidad multicast [84]. Su modelo de red se compone de una red primaria híbrida (en inglés: Primary Hybrid Network o PhN) y de una red secundaria ad-hoc (en inglés: Secondary Ad-Hoc Network o SaN).…”

Section: Redes Cognitivas Energéticamente Eficientesunclassified

Estudio Del Efecto De Factores Externos Sobre Las Redes Wlan Y Diseño De Un Algoritmo Cognitivo Energéticamente Eficiente

Molinero¹

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Distributed and Asynchronous Data Collection in Cognitive Radio Networks with Fairness Consideration

Cai

et al. 2014

IEEE Trans. Parallel Distrib. Syst.

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Abstract-As a promising communication paradigm, Cognitive Radio Networks (CRNs) have paved a road for Secondary Users (SUs) to opportunistically exploit unused licensed spectrum without causing unacceptable interference to Primary Users (PUs). In this paper, we study the distributed data collection problem for asynchronous CRNs, which has not been addressed before. We study the Proper Carrier-sensing Range (PCR) for SUs. By working with this PCR, an SU can successfully conduct data transmission without disturbing the activities of PUs and other SUs. Subsequently, based on the PCR, we propose an Asynchronous Distributed Data Collection (ADDC) algorithm with fairness consideration for CRNs. ADDC collects a snapshot of data to the base station in a distributed manner without the time synchronization requirement. The algorithm is scalable and more practical compared with centralized and synchronized algorithms. Through comprehensive theoretical analysis, we show that ADDC is order-optimal in terms of delay and capacity, as long as an SU has a positive probability to access the spectrum. Furthermore, we extend ADDC to deal with the continuous data collection issue, and analyze the delay and capacity performances of ADDC for continuous data collection, which are also proven to be order-optimal. Finally, extensive simulation results indicate that ADDC can effectively accomplish a data collection task and significantly reduce data collection delay.

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Multicast capacity scaling for cognitive networks: General extended primary network

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Otimização de capacidade de rede de rádios cognitivos

Otimização de capacidade de rede de rádios cognitivos

Estudio Del Efecto De Factores Externos Sobre Las Redes Wlan Y Diseño De Un Algoritmo Cognitivo Energéticamente Eficiente

Distributed and Asynchronous Data Collection in Cognitive Radio Networks with Fairness Consideration

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