A novel three-phase target channel allocation scheme for multi-user Cognitive Radio Networks

Chakraborty, Tamal; Misra, Iti Saha

doi:10.1016/j.comcom.2020.02.026

Cited by 12 publications

(13 citation statements)

References 66 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…An additional highlight is that unlike existing cooperative algorithms, the model does not require prior information or cooperation between users. (Chakraborty and Misra, 2020) propose a three-phase scheme (proactive phase, reactive phase, and periodic phase) for machine learning-enabled Target Channel Sequence (TCS) allocation and generation. The goal is to design and run a real-time multi-su scheme for Voice over IP (VoIP) communication.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Spectral decision for cognitive radio networks in a multi-user environment

Giral¹,

Hernández²,

Salgado³

2021

Heliyon

View full text Add to dashboard Cite

Cognitive radio networks promote better spectral efficiency of the electric radio spectrum. The vast majority of current spectral decision models for cognitive radio networks evaluate their performance based on a single secondary user. In reality, the network can experience multiple requests from spectral opportunities. Based on this, the intent of this article is to present and evaluate a spectral decision model for cognitive radio networks in a multi-user environment taking into account the effect of the decisions of the SU on the usefulness of the other SU. To achieve this, a spectral decision model was developed that allows secondary users to share relevant information before accessing the spectrum so that they can select the most appropriate spectral opportunities. The evaluation and validation of the model was performed using three multicriteria decision-making algorithms under the metric of the number of total handoffs in a conventional scenario and a real scenario, in the conventional scenario, only users that match the input of the multiuser module are included; in the real scenario, in addition to the conventional users, users that enter and leave at random times are included, a feature that alters the models for estimating the behavior of the radio environment. The results show better performance of the TOPSIS algorithm over VIKOR and SAW. The most important contribution of this work is the evaluation of the performance of the spectral decision algorithms implemented in a multi-user environment that allows multiple access and exchange of information between users, with experimental spectral occupation data.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Spectral decision for cognitive radio networks in a multi-user environment

Giral¹,

Hernández²,

Salgado³

2021

Heliyon

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Generally, the estimation of v C for VoIP SUs is a crucial one for the SC, since it includes the intricate VoIP traffic modeling. However, the evaluation period might be different from the predicted transmission period and can be denoted as su C [19]. is the time required for the propagation of operating channel information on CCC.…”

Section: Mandatory Constraints For the Proposed Tcs Creation And Assimentioning

confidence: 99%

“…The inter-sensing interval can be determined as SI C . Moreover, the main function of SC is the selection of channels for the TCS on the basis of frame duration value ) ( v C [19] for the undertaken SUs. Subsequently, SC compares the eff C value of each channel with v C and permits the channels which can be used to transmit the determined number of VoIP structures without any distraction and exploits it for TCS generation.…”

Section: Mandatory Constraints For the Proposed Tcs Creation And Assimentioning

confidence: 99%

Adaptive TCS creation and assignment mechanism for cognitive radio network using Golden Eagle optimized Hybrid Multilayer Perceptron-Convolutional Neural Network

Javar¹,

Srinivasan²

2021

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

The increasing number of wireless devices tends to produce a scarcity of spectrum resources. Cognitive Radio is introduced to tackle this scarcity issue since the cognitive radio users are unlicensed users and utilize the underutilized licensed spectrum without impacting any damage to the licensed users. However, this CR generates a target channel sequence (TCS) to assign the channel for the multi-user while occurring handoff. Besides it also faces some challenges like the fair assignment of TCS problems to multiple secondary users, channel access conflicts, channel obsolesces effects during the creation of TCS. To tackle the issues, we proposed a novel Three-stage mechanism to create and assign TCS for the multi-users along with the hybrid optimized Multilayer perceptron-based Convolution neural network approach. Here, the protection to safeguard VoIP communication can be performed with the aid of a proposed hybrid MLP-CNN-GEO approach. The experimental analysis depicts that the proposed work reduces handoff delays and call-drops, and assigns a fair and dynamic channel for secondary users.

show abstract

“…The knapsack problem has so many applications [37][38][39][40][41][42][43][44][45] and there is definitely a need for efficient and consistent algorithms for this problem. Some of the applications are home energy management [37], cognitive radio networks [38], mining operation use [39], relay selection in secure cooperative wireless communication [40], electrical power allocation management [41], production planning [42], in selection of renovation actions [43], waste management [44], formulation and solution method for tour conducting and optimization of content delivery networks [45].…”

Section: Literature Review and Problem Statementmentioning

confidence: 99%

Improvement of the branch and bound algorithm for solving the knapsack linear integer problem

Munapo

2020

EEJET

View full text Add to dashboard Cite

У статті представлений новий підхід до переформулювання, що дозволяє зменшити складність алгоритму розгалуження і меж для вирішення лінійної цілочисельної задачі про рюкзак. Алгоритм розгалуження і обмеження в цілому спирається на звичайну стратегію, яка полягає в першому ослабленні цілочисельного завдання в моделі лінійного програмування (ЛП). Якщо оптимальне рішення лінійного програмування є цілочисельним, то є оптимальне рішення цілочисельного завдання. Якщо оптимальне рішення лінійного програмування не є цілочисельним, то обирається змінна з дробовим значенням для створення двох підзадач, так що частина допустимої області відкидається без усунення будь-якого з можливих цілочисельних рішень. Процес повторюється для всіх змінних з дробовими значеннями, поки не буде знайдено цілочисельне рішення. У цьому підході змінна сума і додаткові обмеження генеруються і додаються до вихідної задачі перед її рішенням. Для цього швидко визначається об'єктивна межа задачі про рюкзак. Потім межа використовується для генерації набору меж змінної суми і чотирьох додаткових обмежень. Виходячи за межі змінної суми, вихідні підзадачі будуються і вирішуються. Оптимальне рішення потім виходить як краще рішення з усіх підзадач з точки зору об'єктивного значення. Пропонована процедура призводить до підзадач, які мають меншу складність і легше вирішуються, ніж вихідна задача, з точки зору кількості гілок і пов'язаних ітерацій або підзадач. Задача про рюкзак -це особлива форма загальної лінійної цілочисельної задачі. Є багато видів задач про рюкзак. Вони включають в себе задачі «нуль-один», «множинного вибору», «обмежену», «необмежену», «квадратичну», «багатоцільову», «багатовимірну», «колапсу нуль-один» та задачу про об'єднання рюкзаків. Задачі про рюкзаки «нуль-один» -ті, в яких змінні приймають тільки 0 і 1. Причина в тому, що предмет може бути обрано або не обрано. Іншими словами, немає можливості отримати дробові суми або предмети. Це найпростіший клас завдань про рюкзаки, і він єдиний, який може бути вирішений в поліномі за допомогою алгоритмів внутрішніх точок і в псевдополіноміальному часі за допомогою методів динамічного програмування. Задачі з множинним вибором рюкзаків -це узагальнення звичайної задачі про рюкзаки, коли набір предметів розбивається на класи. Нульовий варіант вибору предмета замінюється вибором рівно одного предмета з кожного класу предметівКлючові слова: цілочисельна задача про рюкзаки, переформулювання, алгоритм гілок і меж, унімодулярний, обчислювальна складність UDC 519

show abstract

A novel three-phase target channel allocation scheme for multi-user Cognitive Radio Networks

Cited by 12 publications

References 66 publications

Spectral decision for cognitive radio networks in a multi-user environment

Spectral decision for cognitive radio networks in a multi-user environment

Adaptive TCS creation and assignment mechanism for cognitive radio network using Golden Eagle optimized Hybrid Multilayer Perceptron-Convolutional Neural Network

Improvement of the branch and bound algorithm for solving the knapsack linear integer problem

Contact Info

Product

Resources

About