Cognitive Radio Network Seminarthemen für Studenten

Ein kognitives Funknetzwerk ist ein Netzwerktyp, bei dem das Verhalten jedes Funkgeräts einfach durch einen kognitiven Steuermechanismus gesteuert wird, um es an Änderungen der Betriebsbedingungen, der Topologie oder der Benutzeranforderungen anzupassen. Diese Netzwerke sind anfällig für übliche netzwerkspezifische Angriffe wie Radio Frequency Jamming, Medium Access Control Address Snooping, falsche MAC-Frame-Übertragung, Lauschangriffe, einzigartige Sicherheitsangriffe und Betrug bei Konkurrenzsituationen. Das Funktionieren der kognitiven Funknetzwerke hängt hauptsächlich von vier verschiedenen Arten von Operationen ab, wie Spektrumentscheidung, Spektrumerkennung, Mobilitätsspektrum und gemeinsame Nutzung des Spektrums. Dies sind die verschiedenen Operationen, bei denen das kognitive Funkspektrum erfasst und verwendet wird. Dieser Artikel enthält eine Liste von Seminarthemen zu kognitiven Funknetzen für Studenten der Ingenieurwissenschaften.

Cognitive Radio Network Seminarthemen für Ingenieurstudenten

Die Liste der Seminarthemen zu kognitiven Funknetzen für Ingenieurstudenten, die bei der Auswahl aus diesen Themen sehr hilfreich sind.

Spectrum Sensing-Methoden mit Cognitive Radio

Cognitive Radio ist eine sehr bekannte dynamische Spektrumnutzungsmethode aufgrund der Unterauslastung des den Hauptnutzern zugewiesenen Funkspektrums und der ständig steigenden Frequenznachfrage. Beim kognitiven Funk ist die Spektrumserfassung ein grundlegender Bestandteil, der es dem Benutzer ermöglicht, die grauen und weißen Bereiche innerhalb der HF-Umgebung zu erkennen.

Spektrum-Inferenz innerhalb von CRN

Die Spektrumsinferenz wird auch als Spektrumsvorhersage bezeichnet und ist ein vielversprechendes Verfahren zum Ableiten des freien oder besetzten Zustands des Funkspektrums aus zuvor erkannten oder gemessenen Spektrumsbelegungsstatistiken durch effizientes Ausnutzen der inhärenten Korrelationen zwischen ihnen. Die Spektrumsinferenz hat in einer Vielzahl von Anwendungen innerhalb von CRN Aufmerksamkeit erregt, die von prädiktiver Spektrumsmobilität und adaptiver Spektrumserfassung bis hin zu intelligenter Topologiesteuerung und dynamischem Spektrumszugriff reichen.

Kognitive Funkrolle in 5G

Das Cognitive Radio mit 5G-Funkkommunikation wird in datenintensiven Anwendungen eingesetzt. Die 5G-Netze bieten eine schnellere Datenübertragung, allgegenwärtige Konnektivität, weniger Ende-zu-Ende-Latenz, verbesserte Energieeffizienz, sehr hohe Systemkapazität usw. Ein kognitives Funknetz bietet einfach die gemeinsame Nutzung des dynamischen Spektrums, um bei Bedarf höhere Spektrumseffizienzen zu erzielen 5G-Architektur. Cognitive Radio ist in der Lage, seine Funktions- und Betriebsparameter basierend auf der Umgebung, in der es betrieben wird, anzupassen und zu lernen. Um das 5G-Netzwerkkonzept realistisch zu gestalten und die 5G-Herausforderungen zu bewältigen, wird die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität von Cognitive Radio verwendet.

Kognitives Radio im Gesundheitswesen

Drahtlose Kommunikation wird hauptsächlich zur Unterstützung verschiedener elektronischer Gesundheitsanwendungen zur Übertragung von Patienten- und medizinischen Daten verwendet. Ein kognitives Funksystem wird hauptsächlich für E-Health-basierte Anwendungen in einer Krankenhausumgebung verwendet, um medizinische Geräte vor unsicheren Interferenzen zu schützen, indem die Sendeleistung von drahtlosen Geräten basierend auf EMI-Einschränkungen angepasst wird. Daher wird die Leistung des kognitiven Funksystems für E-Health-basierte Anwendungen in Simulationen geschätzt.

Erfassung des Kompressionsspektrums für CRN

Compressive Spectrum Sensing ist eine vielversprechende Technik, die die komprimierbaren und spärlichen Signale von stark unterabgetasteten Messungen verbessert. Diese Technik wird einfach angewendet Kabellose Kommunikation um seine Fähigkeiten zu erweitern. Die Compression-Sensing-Technik beschreibt ein Signal mit einer kleinen Nr. von Messungen und stellt danach das Signal aus diesen Messungen wieder her.

Bei dem Kompressionsspektrumprozess spielt die Wiederherstellung des Originalsignals aus den komprimierten Daten eine sehr wichtige Rolle. Die Anzahl der erforderlichen Proben war enorm, und die Durchführung von Sensoroperationen ist schwierig und kostspieliger. Um diese Probleme zu lösen, wird innerhalb von 5G CRN eine Compression-Sensing-Technik angewendet.

Kognitive drahtlose Netzwerke

Das kognitive drahtlose Netzwerk ist das drahtlose Netzwerk der nächsten Generation, das verwendet wird, um das intelligente Verhalten eines Netzwerks zu demonstrieren, in dem Netzwerkknoten durch kognitive Engines eingeschlossen sind. Das Konzept des kognitiven drahtlosen Netzwerks zielt hauptsächlich darauf ab, die Nutzung von Funkressourcen zu entwickeln, indem ungenutztes lizenziertes Spektrum durch die richtigen Interferenzminderungsmethoden genutzt wird.

Cognitive Computing und seine Anwendungen

Die Kombination aus Kognitionswissenschaft und Informatik wird als Cognitive Computing bezeichnet. Hier ist die Kognitionswissenschaft das Studium des menschlichen Gehirns und seiner Funktionen, während das Hauptziel der Informatik darin besteht, menschliche Denkprozesse in einem computergestützten Modell zu reproduzieren. Cognitive Computing baut Algorithmen mit kognitionswissenschaftlichen Theorien auf. Diese Ergebnisse wirken sich also auf das Gesundheitswesen, das Privatleben, Energie und Versorgung, den Einzelhandel, Banken und Finanzen, Unternehmensführung, Transport und Logistik, Bildung, Sicherheit usw. aus.

Cognitive Computing verwendet Data Mining, Algorithmen für maschinelles Lernen, visuelle Erkennung und neuronale Netze, um verschiedene menschenähnliche Aufgaben geschickt auszuführen. Cognitive Computing konzentriert sich hauptsächlich auf die Nachahmung menschlichen Verhaltens und Argumentation, um schwierige Probleme zu lösen. Cognitive Computing-Techniken hängen häufig von Deep-Learning-Techniken und neuronalen Netzen ab.

Kognitive robotergestützte Prozessautomatisierung

Kognitiver Roboterprozess Automatisierung oder kognitive RPA ist ein Begriff, der für Tools und Lösungen zur robotergesteuerten Prozessautomatisierung verwendet wird, die Technologien der künstlichen Intelligenz wie Textanalyse, maschinelles Lernen und optische Zeichenerkennung steuern, um die Mitarbeiter- und Kundenerfahrung zu verbessern. Diese hochentwickelte Form von RPA hat ihren Namen davon, wie sie menschliche Handlungen nachahmt, während Menschen verschiedene Aufgaben innerhalb eines Prozesses ausführen. Zu solchen Prozessen gehören Lernen (Erwerben von Informationen und kontextbezogenen Regeln für die Verwendung der Informationen), Argumentieren (Kontext und Regeln verwenden, um Schlussfolgerungen zu ziehen) und Selbstkorrektur (Lernen aus Erfolgen und Misserfolgen).

Anders als die übliche unbeaufsichtigte robotergesteuerte Prozessautomatisierung ist Cognitive RPA ein Experte für die Behandlung von Ausnahmen ohne menschliches Eingreifen. Beispielsweise können fast alle RPA-Lösungen Probleme wie ein im falschen Format dargestelltes Datum, fehlende Informationen in einem Formular oder sehr langsame Antwortzeiten im Internet oder Netzwerk nicht berücksichtigen.

Kognitives Radar

Kognitives Radar ist ein System, das auf dem Wahrnehmungs-Aktions-Kognitionszyklus basiert, der die Umgebung wahrnimmt und aus zugehörigen Informationen bezüglich des Ziels und des Hintergrunds lernt und sich danach anpasst Radarsensor erfüllt die Anforderungen optimal für ihre Mission basierend auf einem bevorzugten Ziel. Das kognitive Radarkonzept wurde ursprünglich nur für aktives Radar eingeführt.

Kognitive Cybersicherheit

Kognitive Cybersicherheit wird verwendet, um das Verfahren zum Schutz von Computersystemen vor illegalem Zugriff, Nutzung, Offenlegung, Unterbrechung, Zerstörung oder Änderung zu beschreiben. Es gibt mehrere Namen für kognitive Cybersicherheit wie Human Factors Security oder Behavioral Security. Es schützt die Computersysteme vor internen und externen Bedrohungen.

Interne Bedrohungen sind; böswillige Insider oder fahrlässige Mitarbeiter, während externe Bedrohungen sind; böswillige Akteure wie Diebe oder Hacker. Kognitive Cybersicherheit ist die Untersuchung des menschlichen Verhaltens, z. B. wie verschiedene Personen mit Geräten und Software interagieren, wie sie auf Sicherheitswarnungen oder -warnungen reagieren und wie sie Sicherheitsanmeldeinformationen und Kennwörter verwalten. Basierend auf dem Verhalten von Menschen können Organisationen sicherere Systeme entwerfen.

Sicherheitsherausforderungen in CRN

Ein kognitives Funknetz ist ein sich entwickelndes Konzept, das darauf abzielt, das zugängliche Spektrum für die Nutzung opportunistischer Netze effizienter zu nutzen. Der Einsatz von Cognitive Radio Networks (CRNs) erhöht zahlreiche Sicherheitsbedenken und offene Probleme. Kognitive Funknetzwerke sind sowohl den Belastungen als auch den Bedrohungen typischer drahtloser Netzwerke im Zusammenhang mit ihren eingebauten Funktionalitäten ausgesetzt.

Kognitive Funknetze für IoT

Ein kognitives Funknetzwerk ist eine intelligente und aufstrebende Technologie zur Bewältigung von Frequenzknappheitsproblemen. Dieses Netzwerk zielt darauf ab, das unbelegte Frequenzband zu nutzen, sobald es nicht von dem qualifizierten Benutzer genutzt wird. Seit Beginn dieser Technologie wurde eine umfassende Untersuchung durchgeführt, bei der verschiedene Herausforderungen umfassend untersucht wurden, wie z. B. Spektrumserfassung, Anwendbarkeit von CR-Netzwerken und Zusammenarbeit zwischen kognitiven Funkbenutzern. Die neuen Anwendungen der CR-Technologie für die Internet der Dinge & Vorschläge geeigneter Lösungen für die aktuellen Herausforderungen innerhalb dieser Technologie werden das Internet der Dinge vernünftiger & anwendbarer machen.

Cognitive Radio Impact auf die Radioastronomie

Die Einführung neuer Kommunikationstechniken erfordert eine Steigerung der Effizienz der Frequenznutzung. Kognitiver Funk ist eine der neuen Techniken, die die Spektrumeffizienz fördern, indem sie ein unbelegtes Frequenzspektrum für die Kommunikation nutzen. Cognitive Radio erhöht jedoch die Sendeleistungsdichte und verursacht ein erhöhtes Maß an Hochfrequenzstörungen (RFI), die andere Dienste und insbesondere passive Nutzer des Spektrums beeinträchtigen können. In diesem Artikel stellen wir die Prinzipien des kognitiven Radios vor und stellen ein Modell für seinen Einfluss auf die Radioastronomie vor.

STRS (Space Telecommunications Radio System) Kognitives Radio

Ein SDR oder softwaredefiniertes Funkgerät bietet die größte Fähigkeit zur Integration autonomer Entscheidungsfindungsfähigkeiten und ermöglicht auch die schrittweise Entwicklung zu einem kognitiven Funkgerät. Diese kognitive Funktechnologie wirkt sich also auf die Weltraumkommunikation der NASA in verschiedenen Bereichen wie Interoperabilität, Frequenznutzung, Funkressourcenmanagement und Netzwerkbetrieb über eine große Bandbreite von Betriebsbedingungen hinweg aus.

Das kognitive Radio der NASA baut auf der Infrastruktur auf, die von der STRS-SDR-Technologie (Space Telecommunication Radio System) entwickelt wird. Die Architektur von STRS beschreibt Techniken, die die kognitive Maschine bezüglich der Funkumgebung benachrichtigen können, so dass die kognitive Maschine separat aus Erfahrungen lernen und geeignete Maßnahmen ergreifen kann, um die Funkbetriebseigenschaften anzupassen und die Leistung zu verbessern.

Energiebewusste kognitive Funksysteme

Das Konzept der energiebewussten Kommunikation hat das Interesse der Forschungsgemeinschaft in den letzten Jahren aus verschiedenen wirtschaftlichen und ökologischen Gründen gefördert. Für drahtlose Kommunikationssysteme wird es unerlässlich, ihre Probleme bei der Ressourcenzuweisung von der Optimierung fester Metriken wie Latenz und Durchsatz zu lösen. Auch wenn diese Systeme spektrumeffiziente Nutzungsmethoden einführen und neue komplexe Technologien einsetzen, insbesondere für die Spektrumerfassung und -teilung, die zusätzliche Energie verbrauchen, um Overhead- und Rückkopplungskosten zu kompensieren.

Für kognitive Funksysteme wird eine Literaturstudie zu aktuellen Ressourcenallokationsmethoden basierend auf energieeffizienten Systemen vorgestellt. Daher werden die Energieeffizienzleistungen dieser Methoden in Bezug auf Leistungsbudget, Nachbarkanal- und Gleichkanalinterferenzen, Dienstgüte, Kanalschätzungsfehler usw. analysiert und bewertet.

Hören und sprechen Sie Vollduplex-CRN

Die Verwendung von Vollduplex-Funk in kognitiven Funknetzen stellt ein neuartiges Spektrum-Sharing-Protokoll dar, das es sekundären Benutzern ermöglicht, das freie Spektrum gleichzeitig zu erfassen und darauf zuzugreifen. Protokolle wie LAT (Listen & Talk) werden sowohl durch mathematische Analysen als auch Computersimulationen im Vergleich zu anderen Zugriffsprotokollen wie dem Listen-before-Talk-Protokoll bewertet. Neben der Signalverarbeitung auf der Grundlage von LAT und Ressourcenzuweisung werden Methoden wie Spectrum Sensing und Dynamic Spectrum Access erörtert. Es schlägt das LAT-Protokoll als geeignetes Zugriffssystem für CRNs vor, um die Dienstgüteanforderungen von Anwendungen mit hoher Priorität zu unterstützen.

Anpassung von Funksystemen mit Hybrid Cognitive Engine

Die Netzwerkeffizienz und die richtige Nutzung ihrer Ressourcen sind entscheidende Voraussetzungen für den optimalen Betrieb von Wireless n/ws. Kognitive Funkziele erfüllen diese Anforderungen, indem sie Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) entwickeln, um eine Entität als kognitive Engine bekannt zu machen.

Die kognitive Engine entwickelt ein Bewusstsein für die nahe Funkumgebung, um die Nutzung von Funkressourcen zu optimieren und die zugehörigen Übertragungsparameter anzupassen. Hier wird eine hybride kognitive Engine vorgeschlagen, die CBR (Case-Based Reasoning) und DTs (Decision Trees) verwendet, um eine Funkanpassung innerhalb von Multi-Carrier Wireless n/s auszuführen. Die Komplexität der Maschine wird verringert, indem Entscheidungsbäume verwendet werden, um das Indizierungsverfahren zu verbessern, das beim Abrufen von CBR-Fällen verwendet wird.

Anwendung von Cognitive Radio für Fahrzeug-Ad-Hoc-Netzwerke

Die Anwendung der kognitiven Funktechnologie in Fahrzeug-Ad-hoc-Netzwerken zielt hauptsächlich darauf ab, die Kommunikation zwischen den Fahrzeugen selbst, zwischen Fahrzeugen und der straßenseitigen Infrastruktur zu verbessern. Aufgrund des dynamischen Zugangs zum Spektrum ermöglicht die kognitive Funktechnologie eine effizientere Nutzung des HF-Spektrums. In Fahrzeugnetzwerken befindet sich die Forschung zu kognitiven Funkanwendungen noch in der Entwicklung und es gibt aufgrund ihrer komplexen Anordnungen nicht mehrere experimentelle Plattformen.

Überwachung des VHF-Spektrums mit der Meraka Cognitive Radio (CR)-Plattform

Eine natürliche Ressource wie das Hochfrequenzspektrum wird von den Betreibern des drahtlosen Netzwerks extensiv genutzt, um Funkübertragungssysteme oder -kommunikation bereitzustellen. Der Mangel an HF-Spektren hat zur Verbesserung neuer Verfahren zur besseren Nutzung der HF-Spektren geführt. So wurde die MCRP (Meraka Cognitive Radio Platform) mit der zweiten Version der USRP2 (Universal Serial Radio Peripheral) Hardware sowie der GNU Radio Software entwickelt.

Gemeinsame Nutzung des verteilten opportunistischen Spektrums in CRN

Wann immer das lizenzierte Funkspektrum nicht ausgelastet ist, ermöglicht die kognitive Funktechnologie kognitiven Geräten, diese knappe Ressource einfach zu erkennen und anschließend dynamisch darauf zuzugreifen. Hier ermöglicht eine einfache, instinktive, effiziente und dennoch leistungsstarke Methode opportunistische Kanäle innerhalb von kognitiven Funksystemen auf verteilte Weise.

Diese vorgeschlagene Technik erreicht eine extrem hohe Spektrumnutzung und einen extrem hohen Durchsatzwert. Außerdem werden Interferenzen zwischen kognitiven Basisstationen und den wichtigsten lizenzierten Benutzern zur Nutzung des Spektrums reduziert. Der Algorithmus reagiert schnell und effizient auf Unterschiede innerhalb der Parameter des Netzwerks und erreicht auch ein hohes Maß an Fairness zwischen kognitiven Basisstationen.

Design des Verteidigungsmechanismus zur Abschwächung des Spectrum Sensing Data Falsification Attacks in Cognitive Radio Ad-hoc-Netzwerken

Kognitive Funknetze gehen das Problem der Frequenzknappheit an, indem sie es einfach nicht lizenzierten Benutzern, sogenannten sekundären Benutzern, ermöglichen, das ungenutzte Frequenzband des lizenzierten Benutzers, genannt primäre Benutzer, zu verwenden, ohne dass die primären Benutzer eingegriffen werden. Dies führt jedoch zu einigen Sicherheitsproblemen, bei denen böswillige sekundäre Benutzer falsche Spektrumsbeobachtungen melden, die als SSDF-Angriff (Spectrum Sensing Data Falsification) bekannt sind. Hier untersuchen wir den SSDF-Angriff innerhalb eines Cognitive Radio Ad-hoc-Netzwerks. Daher sind die Reputations- und die q-aus-m-Regelschemata integriert, um die SSDF-Angriffseffekte zu verringern.

Adaptives Entscheidungsfindungssystem für CRNs

In den gegenwärtigen drahtlosen Netzwerken ist die Funkressourcenverwaltung aufgrund der Frequenzknappheit sowie der Anwendungsheterogenität zu einem wichtigen Merkmal geworden. Für das Ressourcenmanagement ist Cognitive Radio (CR) ein sehr potenzieller Kandidat, da es in der Lage ist, die wachsende drahtlose Nachfrage zu befriedigen und die Netzwerkeffizienz zu entwickeln. Die Hauptfunktion des Funkressourcenverwaltungsprozesses ist die Entscheidungsfindung, da er die Funkparameter entscheidet, die die Nutzung dieser Ressourcen verwalten.

Ein ADMS- oder adaptives Entscheidungsfindungsschema wird für das Funkressourcenmanagement verschiedener Arten von Netzwerkanwendungen wie Notfall, Stromverbrauch, gemeinsame Nutzung von Frequenzen und Multimedia vorgeschlagen. Dieses Schema verwendet einen genetischen Algorithmus wie ein Optimierungswerkzeug, insbesondere um Entscheidungen zu treffen. Es umfasst verschiedene Zielfunktionen für den Prozess der Entscheidungsfindung, wie z. B. die Reduzierung des Stromverbrauchs, der Paketfehlerrate, der Interferenz und der Verzögerung. Andererseits werden die spektrale Effizienz und der Durchsatz maximiert.

Einige weitere Themen des Cognitive Radio Network Seminars

Die Liste einiger weiterer Seminarthemen zu kognitiven Funknetzen ist unten aufgeführt.

• Netzwerk definiert durch Collaboration Software in Cognitive Radio Network.
• Variation & Knotenmobilität der Netzwerktopologie.
• Datenschutzerhaltendes CRN.
• Konstruktion von System & Abstraktion von Software innerhalb von CRN.
• Sensing Smart Spectrum & Handovers.
• Optimierung von Spektrumerfassungstechniken.
• Erkennung von Relais und Zuweisung von Spektrum.
• Innovationen innerhalb von Spectrum Policy Models.
• Entwürfe energieeffizienter Routing-Protokolle.
• Abhängigkeit von Frequenzband und Funkausbreitung.
• Optimierung innerhalb der Multiple Relay Selection.
• Verifizierung und Validierung des Cognitive Radio Protocol.
• Multimediale Datenübertragung innerhalb von Anwendungen im Gesundheitswesen.
• Effiziente Spectrum Mobility & Handover innerhalb von CRN.
• Proaktiver Interferenzschutz in Echtzeit.
• Integration des Ad-hoc-Fahrzeugnetzwerks von CRN.
• Ressourcenmanagement basierend auf effizientem OFDMA-CRN.
• Verbesserte Methoden für Bandbreitenknappheit und Netzwerküberlastung.
• Design des Cognitive Radio & Routing-Protokolls.
• Enhanced Spectrum Decision & Selection-Ansätze innerhalb von CRN.
• Adaptive intelligente Methoden für die Ressourcenbereitstellung.
• Kooperatives CRN für Massive bestimmt TROTZ Kommunikation.
• Maschinelles Lernen für kognitive Funknetze.
• Cognitive Computing bestimmt für Smart Grids .
• Kognitiv Robotik bestimmt für Assistive Technologie.
• Kognitive Radio- und Spektrumserfassung.
• Kognitive Funk- und mmWave-Technologie mit 5G.
• Design einer Massive-MIMO-Antenne für CRN-5G.
• FANET ermöglicht durch Cognitive.
• Kognitiv basierte Ad-hoc-Netzwerke.
• HetHetNets basierend auf Cognitive.
• Erfassung des Vollduplex-Spektrums in LTE- und WLAN-Bändern.
• Kognitives Funknetzwerk für V2V-, V2X- und D2D-Kommunikation.
• CRN-basierte Smart-Sensing-Netzwerke.
• Handoff- und Routing-Protokolle für Cognitive Radio Networks.

Hier dreht sich also alles um die Liste der kognitives Funknetz Seminarthemen. Diese Seminarthemen zu kognitiven Funknetzen sind für Studierende der Ingenieurwissenschaften bei der Themenauswahl sehr hilfreich. Hier ist eine Frage an Sie: Was sind die Hauptfunktionen von Cognitive Radio?