Análise de desempenho de uma rede sem fio cognitiva full-duplex com captação de energia

Orientador : Prof. Dr. Evelio Martín García FernándezCoorientador : Prof. Dr. Samuel Baraldi MafraDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 24/11/2017Inclui referências : f. 66-74Resumo Nesta dissertação e proposto um sistema cognitivo full-duplex com captação de energia. Técnicas de comunicação cooperativa são utilizadas para tentar melhorar o desempenho do sistema em termos de probabilidade de outage considerando perfeito conhecimento do canal em todos os nos da rede secundaria. Serão derivadas expressões analíticas para alguns cenários particulares propostos. O primeiro cenário e composto por um transmissor primário, uma fonte, um relay e um destino. O segundo cenário sendo o mesmo do primeiro, porem com múltiplos relays e o terceiro cenário e composto por múltiplos transmissores primários, onde cada um dos nos possuem uma antena. E avaliado também, através de simulação, o cenário com múltiplas antenas na fonte secundaria e no relay. Os resultados mostraram que o esquema proposto proporciona melhor desempenho quando comparado ao dual-hop, half-duplex e transmissão direta. E mostrado ainda que, para o cenário com linha de visada entre a rede primaria e secundaria o desempenho e melhor quando comparado ao cenário onde ha linha de visada apenas entre os nos da rede secundaria. No cenário com múltiplas antenas na fonte e no relay, o desempenho do sistema e superior, comparado aos demais cenários avaliados, devido a maior possibilidade de captação de energia e maiores possibilidades para transmissão das informações. Palavras-chave: Captação de energia, radio cognitivo, comunicação cooperativa, full-duplex, detecção conjunta, Nakagami-m, seleção de relays, MIMO.Abstract: This dissertation proposes a full-duplex cognitive system with energy harvesting. Cooperative communication techniques are used to try to improve system performance in terms of the outage probability considering perfect knowledge of the channel in all the nodes of the secondary network. We derive analytical expressions for some particular scenarios proposed. The first scenario is composed of a primary transmitter, a source, a relay, and a destination, where each node is single-antenna. The second scenario include multiple relays and the third scenario we consider multiple primary transmitter. It is also evaluated through simulation a scenario with multiple antennas in the secondary source and relay. The results show that the proposed scheme provides better performance when compared to half-duplex, dual-hop and direct transmission. It has also been shown that for the scenario with line of sight between the primary and secondary network, the performance is better when compared to the scenario where there is line of sight only between the nodes of the secondary network. In the scenario with multiple antennas at the source and in the relay, the performance of the system is superior compared to the other scenarios evaluated, due to the possibility of more harvesting energy and more possibilities for information transmission. Keywords: Energy harvesting,cognitive radio, cooperative comunication, full-duplex, joint-decoding, Nakagami-m, relay selection, MIMO

Performance Optimization for Cooperative Multiuser Cognitive Radio Networks with RF Energy Harvesting Capability

We study the performance optimization problem for a cognitive radio network with radio frequency (RF) energy harvesting capability for secondary users. In such networks, the secondary users are able to not only transmit packets on a channel licensed to a primary user when the channel is idle, but also harvest RF energy from the primary users' transmissions when the channel is busy. Specifically, we propose a system model where the secondary users are able to cooperate to maximize the overall network throughput through sensing a set of common channels. We first consider the case where the secondary users cooperate in a TDMA fashion and propose a novel solution based on a learning algorithm to find optimal channel access policies for the secondary users. Then, we examine the case where the secondary users cooperate in a decentralized manner and we formulate the cooperative decentralized optimization problem as a decentralized partially observable Markov decision process (DEC-POMDP). To solve the cooperative decentralized stochastic optimization problem, we apply a decentralized learning algorithm based on the policy gradient and the Lagrange multiplier method to obtain optimal channel access policies. Extensive performance evaluation is conducted and it shows the efficiency and the convergence of the learning algorithms.MOE (Min. of Education, S’pore)Accepted versio