Effiziente Schätzung des Primärnutzerzustands und leistungsfähiger modifizierter gewichteter sequenzieller Energiedetektor für verteilte kooperative Spektrumsüberwachung

Khái niệm cốt lõi

Ein modifizierter gewichteter sequenzieller Energiedetektor (mWSED), der nur die hochkorrelierenden Energieproben entsprechend dem aktuellen Primärnutzerzustand aggregiert, übertrifft den herkömmlichen Energiedetektor und den gewichteten sequenziellen Energiedetektor bei der Primärnutzererkennung. Eine Erwartungsmaximierung-Viterbi-Schätzung der Primärnutzerzustände ermöglicht die Verwendung von mWSED in der Praxis.

Tóm tắt

Die Studie befasst sich mit einem verteilten kooperativen Spektrumsüberwachungssystem, in dem eine Gruppe von sekundären Nutzern (SUs) zusammenarbeitet, um den Primärnutzer (PU) im Kanal zu erkennen und den Kanal opportunistisch zu nutzen, ohne den PU zu stören.
Der herkömmliche Energiedetektor (ED) ignoriert die dynamische Natur des PU, indem er nur Energieproben aus dem aktuellen Überwachungsintervall verwendet. Frühere Studien haben gezeigt, dass eine Aggregation von aktuellen und vergangenen Energieproben in einer Teststatistik die Erkennungsleistung verbessern kann. Daher wurde ein gewichteter sequenzieller Energiedetektor (WSED) vorgeschlagen, der alle gesammelten Energieproben über ein Beobachtungsfenster aggregiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter WSED (mWSED) vorgeschlagen, der nur die hochkorrelierenden Energieproben entsprechend dem aktuellen PU-Zustand aggregiert, um den Einfluss veralteter Messungen zu reduzieren. Da die PU-Zustände a priori unbekannt sind, wird auch ein Erwartungsmaximierung-Viterbi-Algorithmus (EM-Viterbi) entwickelt, um die Zustände iterativ zu schätzen und in mWSED zu verwenden.
Die Simulationsergebnisse zeigen, dass sowohl EM-Viterbi als auch EM-mWSED den herkömmlichen ED und WSED bei der PU-Erkennung übertreffen, und ihre Leistung sich durch eine Erhöhung der durchschnittlichen Anzahl von Nachbarn pro SU im Netzwerk oder durch eine Erhöhung des SNR oder der Anzahl der Proben pro Energiestatistik verbessert.

Thống kê

Die Wahrscheinlichkeit eines Fehlalarms für mWSED ist gegeben durch:
Pf(λ) = Γ(CL/2, Cλ/2) / Γ(CL/2)
Die Erkennungswahrscheinlichkeit für mWSED ist gegeben durch:
Pd(λ) = Γ(CL/2-1, Cλ/2) / Γ(CL/2-1) + e^(-Cλ/2+C¯η) * (1 + 2/C¯η)^(CL/2-1) * (1 - Γ(CL/2-1, C²λ¯η/(4+2C¯η)) / Γ(CL/2-1))

Trích dẫn

"Ein modifizierter WSED (mWSED), der nur die hochkorrelierenden Energieproben entsprechend dem aktuellen PU-Zustand aggregiert, um den Einfluss veralteter Messungen zu reduzieren."
"Eine Erwartungsmaximierung-Viterbi-Schätzung der Primärnutzerzustände ermöglicht die Verwendung von mWSED in der Praxis."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Expectation Maximization Aided Modified Weighted Sequential Energy Detector for Distributed Cooperative Spectrum Sensing

by Mohammed Ras... lúc arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19556.pdf

Yêu cầu sâu hơn

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Eine unvollständige oder fehlerhafte Schätzung der Primärnutzerzustände könnte die Leistung von EM-mWSED erheblich beeinträchtigen. Wenn die Schätzungen der Zustände nicht korrekt sind, kann dies zu falschen Entscheidungen bei der Erkennung des Primärnutzers führen. Dies könnte zu erhöhten Fehlalarmen oder verpassten Erkennungen führen, was die Zuverlässigkeit des Systems beeinträchtigen würde. Daher ist es entscheidend, dass die Schätzungen der Primärnutzerzustände so genau wie möglich sind, um die Leistung von EM-mWSED zu optimieren.

Wie könnte man die vorgeschlagenen Algorithmen auf andere Anwendungen wie die Überwachung von Industrieprozessen oder die Erkennung von Anomalien in Computernetzwerken übertragen

Die vorgeschlagenen Algorithmen könnten auf andere Anwendungen wie die Überwachung von Industrieprozessen oder die Erkennung von Anomalien in Computernetzwerken übertragen werden, indem sie an die spezifischen Anforderungen und Merkmale dieser Anwendungen angepasst werden. Zum Beispiel könnte die Zustandsschätzungsalgorithmus von EM-Viterbi verwendet werden, um anomales Verhalten in industriellen Prozessen zu erkennen, indem er Muster in den Prozessdaten identifiziert. Ebenso könnte die EM-mWSED-Technik zur Erkennung von ungewöhnlichem Netzwerkverhalten in Computernetzwerken eingesetzt werden, indem sie Abweichungen von normalen Mustern in den Netzwerkdaten erkennt. Durch die Anpassung der Algorithmen an die spezifischen Merkmale dieser Anwendungen können sie effektiv zur Verbesserung der Überwachung und Sicherheit in verschiedenen Umgebungen eingesetzt werden.