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Wireless Personal Communications
Erschienen in: Wireless Personal Communications 4/2015

01.12.2015

A Low-Interference Channel Status Prediction Algorithm for Instantaneous Spectrum Access in Cognitive Radio Networks

verfasst von: Ivan Christian, Sangman Moh

Erschienen in: Wireless Personal Communications | Ausgabe 4/2015

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Abstract

Various channel status prediction algorithms in cognitive radio networks have been proposed to predict channel availability. However, the existing algorithms predict imperfectly and may cause interference to incumbent users, especially when the prediction output is immediately used to access the channels as it is in spectrum mobility. In this paper, we analyze the prediction errors of the conventional channel status prediction algorithm and propose a novel low-interference channel status prediction algorithm (LICSPA) that suppresses the interference caused by prediction errors. Simulation results show that the proposed LICSPA can effectively decrease interference while keeping the prediction accuracy high.
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Literatur
1.
Kim, C.-J., Kim, S.-W., Kim, J., & Pyo, C. (2010). Dynamic spectrum access/cognitive radio activities in Korea. In Proceedings of IEEE Symposium on new frontiers in dynamic spectrum (pp. 1–5).
2.
Akyildiz, I. F., Lee, W.-Y., Vuran, M. C., & Mohanty, S. (2008). A survey on spectrum management in cognitive radio networks. IEEE Communications Magazine, 46(4), 40–48.CrossRef
3.
Kim, H., & Shin, K. (2008). Efficient discovery of spectrum opportunities with MAC-layer sensing in cognitive radio networks. IEEE Transactions on Mobile Computing, 7(5), 533–545.MathSciNetCrossRef
4.
Yang, L., Cao, L., & Zheng, H. (2008). Proactive channel access in dynamic spectrum networks. Physical Communication (Elsevier), 1, 103–111.CrossRef
5.
Christian, I., Moh, S., Chung, I., & Lee, J. (2012). Spectrum mobility in cognitive radio networks. IEEE Communications Magazine, 50(6), 114–121.CrossRef
6.
Yarkan, S., & Arslan, H. (2007). Binary time series approach to spectrum prediction for cognitive radio. In Proceedings of vehicular technology conference (VTC Fall 2007) (pp. 1563–1567).
7.
He, A., Bae, K.-K., Newman, T. R., Gaeddert, J., Kim, K.-W., Menon, R., et al. (2010). A survey of artificial intelligence for cognitive radios. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 59(4), 1578–1592.CrossRef
8.
Clancy, T. C., & Walker, B. D. (2006). Predictive dynamic spectrum access. In Proceedings of SDR forum technical conference (SDR 2006) (pp. 1–5).
9.
Akbar, I. A., & Tranter, W. H. (2007). Dynamic spectrum allocation in cognitive radio using hidden markov models: Poisson distributed case. In Proceedings of IEEE SoutheastCon 2007 (pp. 196–201).
10.
Park, C.-H., Kim, S.-W., Lim, S.-M., & Song, M.-S. (2007). HMM based channel status predictor for cognitive radio. In Proceedings of Asia-Pacific microwave conference (APMC 2007) (pp. 1–4).
11.
Ma, R., Hsu, Y., & Feng, K. (2009). A POMDP-based spectrum handoff protocol for partially observable cognitive radio networks. In Proceedings of IEEE wireless communications and networks conference (WCNC 2009) (pp. 1–6).
12.
Tumuluru, V. K., Wang, P., & Niyato, D. A neural network based spectrum prediction scheme for cognitive radio. In Proceedings of IEEE international conference on communications (ICC 2010) (pp. 1–5).
13.
Tumuluru, V. K., Wang, P., & Niyato, D. (2012). Channel status prediction for cognitive radio networks. Wireless Communications and Mobile Computing, 12(10), 862–874.CrossRef
14.
Ahmadi, H., Chew, Y. H., Tang, P. K., & Nijsure, Y. A. (2011). Predictive opportunistic spectrum access using learning based hidden markov models. In Proceedings of IEEE 22nd international symposium on personal indoor and mobile radio communications (PIMRC 2011) (pp. 401–405).
Metadaten
Titel
A Low-Interference Channel Status Prediction Algorithm for Instantaneous Spectrum Access in Cognitive Radio Networks
verfasst von
Ivan Christian
Sangman Moh
Publikationsdatum
01.12.2015
Verlag
Springer US
Erschienen in
Wireless Personal Communications / Ausgabe 4/2015
Print ISSN: 0929-6212
Elektronische ISSN: 1572-834X
DOI
https://doi.org/10.1007/s11277-015-2922-0

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