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以前的分散式认知媒体访问控制（DC-MAC）协议允许次要用户（SU）独立搜索频谱访问机会，而无需中央协调员。 DC-MAC假定检测方案在物理（PHY）层是理想的。 实际上，在分布式频谱共享方案中，更复杂的检测算法是不切实际的。 由于PHY层的能量检测（ED）计算和实现复杂度较低，因此已成为最常用的方法。 因此，至关重要的是在PHY层将DC-MAC与ED集成在一起。 但是，ED需要最低采样时间（MST）持续时间才能在低信噪比（SNR）环境中实现目标检测概率。 否则，将无法达到预期的检测性能。 在本文中，我们推导了在低SNR环境中ED的MST的准确表达。 然后，我们提出了一种基于MST的优化DC-MAC（ODC-MAC）协议，该协议对上述带有ED的DC-MAC问题进行了修正。 此外，对于DC-MAC和ODC-MAC都导出了不可靠的数据传输概率的闭式表达式。 我们表明，仿真结果与理论分析吻合良好。 与传统的DC-MAC相比，所提出的ODC-MAC可以提高数据传输的可靠性并提高吞吐量。

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提出了一种基于多普勒效应的无线传感器网络分布式定位方法，该方法仅依靠无线收发器，不需要其他辅助测量设备。 基于无线电干扰，每个传感器节点可以通过测量由多普勒效应引起的累积相位变化来获得从其自身到移动锚点的多组距离变化，从而可以确定其位置。 所提出的方法具有以下优点：传感器节点以完全分布式的方式进行定位，而无需信息交换或集中处理，并且测量结果等于不进行模运算的实际距离，实际上是利用无线电波长的尺子来测量距离。 ，将大大降低系统复杂性并实现较高的定位精度。 分析和仿真结果证明了该方法的有效性。

作为无线电技术的一场革命，认知无线电（CR）为频谱访问和网络协调带来了显着的灵活性。 在认知无线电自组织网络（CRAHN）中，分布式多跳体系结构，CR用户的移动性和动态频谱可用性使得为多跳通信构建相对稳定的网络主干至关重要。 在本文中， 我们提出了一种基于集群的动态拓扑管理方案。 该方案的特点是在CRAHN的可变环境中将拓扑管理作为动态优化问题。 该方案由基于本地公共通道（CLCC）和集群维护阶段的集群算法组成。 CLCC优化了群集大小，同时为群集提供了强大的潜力。 随着网络的变化，利用该潜力来更新构建的集群。 集群的互连性方案保证了集群的实时连通性，这对端到端的性能大有裨益。 广泛的模拟证明了所提出的解决方案可以提供比现有解决方案更有效和稳定的结构。

An energy aware resource allocation for cognitive radio OFDMA systems