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。
2021-03-03 10:05:23 2.62MB cognitive radio; energy detection;
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为满足无线Mesh网络和Ad Hoc网络业务不同性能的要求,提出了一种跨层优化算法,给出了保证业务平均误包率的自适应调制编码的实现方法,并结合信道、冲突、缓冲区和业务要求等分析了业务性能.在此基础上,提出了调节误包率、优化业务吞吐率,并通过加权以满足业务不同吞吐率和延迟要求的优化算法,优化综合了物理层、MAC层、链路层和业务要求的影响.为验证算法的正确性,进行了仿真分析.结果表明,在给定的参数下,与未优化相比,丢包率约减小35.3%,延迟约降低65.6%.
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