Energy-Infeasibility Tradeoff in Cognitive Radio Networks: Price-Driven Spectrum Access Algorithms

Zhai, Xiangping; Zheng, Liang; Tan, Chee Wei

doi:10.1109/jsac.2014.140313

Cited by 49 publications

(30 citation statements)

References 29 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Now by using expressions (10) and (11), we approximate problem (9) near an arbitrary positive point (ŝ ki ,m ki ,β ki ) for all i ∈ U k , k ∈ K , as the following convex optimization problem:…”

Section: A Centralized Algorithmmentioning

confidence: 99%

“…Since the dual decomposition method relies on subgradient method [15], the convergence speed of [9] can be slow and highly sensitive to the choice of a step size. By using the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions, a distributed algorithm is proposed in [10]. Note that a solution obtained by solving the KKT conditions is only a stationary point [16,Ch.…”

mentioning

confidence: 99%

“…For the static case, inspired by [7] and [10], we cast the classic admission control problem as an 0 minimization problem. The idea is to minimize the number of nonadmitted users, instead of maximizing the number of admitted users.…”

mentioning

confidence: 99%

“…This 0 minimization problem is known to be NP-hard [21], [29]. Compared to the 0 based problem formulations in [7] and [10], which are restricted to the SISO case, we have generalized the formulation for a MISO system. This extension is highly nontrivial, because the beamformers are optimization variables in our problem; hence, the methods proposed in [7] and [10] cannot be applied to solve the admission control problem considered in this paper.…”

mentioning

confidence: 99%

See 3 more Smart Citations

Admission Control Algorithms for QoS-Constrained Multicell MISO Downlink Systems

Manosha

Joshi

Codreanu

et al. 2018

IEEE Trans. Wireless Commun.

View full text Add to dashboard Cite

Abstract-The problem of admission control in a multicell downlink multiple-input single-output system is considered. The objective is to maximize the number of admitted users subject to the signal-to-interference-plus-noise ratio constraint for each admitted user and a transmit power constraint at each base station. We cast the admission control problem as an 0 minimization problem. This problem is known to be combinatorial NP-hard. Hence, we have to rely on suboptimal algorithms to solve it. We first approximate the 0 minimization problem via a non-combinatorial one. Then, we propose centralized and distributed algorithms to solve the non-combinatorial problem. To develop the centralized algorithm, we use the sequential convex programming method. The distributed algorithm is derived by using the alternating direction method of multipliers in conjunction with sequential convex programming. We show numerically that the proposed admission control algorithms achieve a near-to-optimal performance. Next, we extend the admission control problem to provide fairness, where a long term fairness among the users is guaranteed. We focus on proportional and max-min fairness and propose dynamic control algorithms via Lyapunov optimization. It is shown numerically that the proposed fair admission control algorithms guarantee fairness among the users.

show abstract

Section: A Centralized Algorithmmentioning

confidence: 99%

mentioning

confidence: 99%

mentioning

confidence: 99%

mentioning

confidence: 99%

See 2 more Smart Citations

Admission Control Algorithms for QoS-Constrained Multicell MISO Downlink Systems

Manosha

Joshi

Codreanu

et al. 2018

IEEE Trans. Wireless Commun.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Когніти-вне радіо розробляється як ефективний підхід до усунення дефіциту спектру [6][7][8]. Тому впроваджен-ня когнітивного радіо в середовище IoE може забез-печити доступ до фіксованих частот між декількома користувачами.…”

unclassified

Розробка Методу Вибору Каналів Когнітивного Радіо При Множинному Доступі Первинних Та Вторинних Користувачів З Використанням Технології «energy Harvesting» Під Керуванням Нейронної Мережі

Obikhod¹,

Lysechko²,

Progonniy³

et al. 2018

CNCS

View full text Add to dashboard Cite

Когнітивне радіо (КР) є однією з основних частин телекомунікаційних систем зв`язку (ТСС-IOE) в зв`язку з тим, що були покликані вирішити питання дефіциту спектру та впровадження інтелектуальних функцій. Вибір каналу з множинним доступом первинних користувачів (ПК) та вторинних користувачів (ВК) є однією з найголовніших проблем стандарту. Через конкуренцію каналів відбувається взаємний вплив пакетів первинних та вторинних ко-ристувачів. З метою зменшення конкуренції каналів серед вторинних користувачів, було розроблено метод вибору каналів когнітивного радіо при множинному доступі первинних та вторинних користувачів з використанням тех-нології «Energy harvesting» під керуванням нейронної мережі. На основі розробленого методу було реалізовано гі-бридну модель передачі даних під керуванням нейронної мережі для кожного вторинного користувача. Для цієї моделі характерні властивості, при яких вторинний користувач може випадковим не регламентованим чином пра-цювати в режимах суміщення з зайнятими каналами з використанням технології «Energy harvesting» (EH) та перек-риття. Крім того, для реалізації розробленого методу було визначено критерій вибору каналу на основі конкуренції серед множинних запитів вторинних користувачів для передачі даних або технології "ЕH". На основі цього крите-рію створюється конкуруючий набір послідовностей. Моделювання показує, що запропонований метод спільного використання каналів та критерій вибору каналів перевершують інші методи з точки зору помилкової зайнятості (помилки), середньої пропускної здатності, середнього часу очікування та ефективності збору енергії вторинного користувача. К лю чов і с лов а : вторинний користувач, збереження енергії, когнітивне радіо, колізія, нейронна мережа пер-винний користувач, передача даних, радіо хвилі, радіочастотний спектр.

show abstract

Coalition Formation Games for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

Zhou¹,

Dai²,

Hao³

et al. 2017

Handbook of Cognitive Radio

View full text Add to dashboard Cite

Energy-Infeasibility Tradeoff in Cognitive Radio Networks: Price-Driven Spectrum Access Algorithms

Cited by 49 publications

References 29 publications

Admission Control Algorithms for QoS-Constrained Multicell MISO Downlink Systems

Admission Control Algorithms for QoS-Constrained Multicell MISO Downlink Systems

Coalition Formation Games for Cooperative Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks

Contact Info

Product

Resources

About