![](/images/graphics-bg.png)
Robust and Low-Complexity Cooperative Spectrum Sensing via Low-Rank Matrix Recovery in Cognitive Vehicular Networks
المؤلفون المشاركون
Zeng, Zhimin
Guo, Caili
Liu, Xia
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-06-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In cognitive vehicular networks (CVNs), many envisioned applications related to safety require highly reliable connectivity.
This paper investigates the issue of robust and efficient cooperative spectrum sensing in CVNs.
We propose robust cooperative spectrum sensing via low-rank matrix recovery (LRMR-RCSS) in cognitive vehicular networks to address the uncertainty of the quality of potentially corrupted sensing data by utilizing the real spectrum occupancy matrix and corrupted data matrix, which have a simultaneously low-rank and joint-sparse structure.
Considering that the sensing data from crowd cognitive vehicles would be vast, we extend our robust cooperative spectrum sensing algorithm to dense cognitive vehicular networks via weighted low-rank matrix recovery (WLRMR-RCSS) to reduce the complexity of cooperative spectrum sensing.
In the WLRMR-RCSS algorithm, we propose a correlation-aware selection and weight assignment scheme to take advantage of secondary user (SU) diversity and reduce the cooperation overhead.
Extensive simulation results demonstrate that the proposed LRMR-RCSS and WLRMR-RCSS algorithms have good performance in resisting malicious SU behavior.
Moreover, the simulations demonstrate that the proposed WLRMR-RCSS algorithm could be successfully applied to a dense traffic environment.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Xia& Zeng, Zhimin& Guo, Caili. 2018. Robust and Low-Complexity Cooperative Spectrum Sensing via Low-Rank Matrix Recovery in Cognitive Vehicular Networks. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216142
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Xia…[et al.]. Robust and Low-Complexity Cooperative Spectrum Sensing via Low-Rank Matrix Recovery in Cognitive Vehicular Networks. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216142
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Xia& Zeng, Zhimin& Guo, Caili. Robust and Low-Complexity Cooperative Spectrum Sensing via Low-Rank Matrix Recovery in Cognitive Vehicular Networks. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216142
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1216142
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)