scholarly journals Evaluation of a Belief-based Decision Making in a Real-time Platform for Cognitive Radio Networks

Author(s):  
Alessandro Raschellà ◽  
Jordi Pérez-Romero ◽  
Oriol Sallent ◽  
Anna Umbert
2019 ◽  
Vol 49 (11) ◽  
pp. 3873-3886 ◽  
Author(s):  
Junni Zou ◽  
Liwan Huang ◽  
Xiaofeng Gao ◽  
Hongkai Xiong

2017 ◽  
Vol 2 (29) ◽  
pp. 165
Author(s):  
Danilo Alfonso López-Sarmiento ◽  
Jorge Enrique Salamanca- Cespez ◽  
Adriana Patricia Gallego-Torres

La Radio Cognitiva (CR) es el paradigma que permite optimizar la eficiencia del espectro radio eléctrico a través de una gestión dinámica basado en el sensado, decisión, compartición y movilidad espectral, siendo la toma de decisiones la encargada de la selección del mejor/mejores canales para la transmisión de los datos de los nodos cognitivos (SUs), dependiendo de la calidad de servicio solicitada (Best Effort (BE) o Real Time (RT)). La literatura existente plantea implícitamente la utilización de una estrategia reactiva para la selección de dichas bandas; no obstante, ello implica que las solicitudes de los SUs solo se procesarán una vez arriben a la estación base (BS) de la red cognitiva, generando retrasos adicionales en el envío de los datos. En el presente artículo se plantea el uso de la estrategía proactiva planteada en [1], pretendiendo con ello que el procesamiento de las solicitudes de asignación de espectro para los SUs se realice de manera más rápida o eficiente (tiempo menor de procesamiento en la estación base (BS)), con ello optimizando la etapa de decisión espectral en CR.  Los resultados demuestran que el sistema proactivo reduce el tiempo de asignación de canales a los SUs sin degradar la comunicación del PU.


Author(s):  
Chungang Yang ◽  
Pengyu Huang ◽  
Jia Xiao ◽  
Lingxia Wang ◽  
Jiandong Li

Game theory has found an extensive application in wireless communication networks including cognitive radio networks, heterogeneous cellular networks, cooperative relay networks. Also, cognitive radio networks, green communications and heterogeneous cellular networks have attracted a wide attention on improve the spectrum efficiency and energy efficiency; therefore, the capacity, the coverage and the energy consumption. However, interference problem and energy consumption are critical for these networks. Introducing hierarchy among different decision-making players in cognitive, heterogeneous, green, cooperative cellular networks can both save energy and mitigate interference, thus enhance throughput. Stackelberg game suits to model, analyze and design the distributed algorithms in these hierarchical decision-making networking scenarios. In this chapter, we introduce basics of Stackelberg game and survey the extensive applications of Stackelberg game in cognitive, heterogeneous, cooperative cellular networks with the emphasis on resource management, green commutations design and interference management. This chapter highlights the potentials and applications with the promising vision of Stackelberg game theoretic framework for future cognitive green heterogeneous cellular networks.


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