“k秩”融合协作频谱感知算法中最优k值的判定，李茜，宋铁成，在认知无线网络中，
2022-03-21 09:26:10
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为进一步提高能量检测方法的感知性能,提出新型能量检测双门限联合频谱感知算法。该算法的判决门限值随着信噪比自适应调整,通过融合中心综合判决,分析频谱资源的利用情况,给出了算法的检测概率、虚警概率和检测次数性能表达式,采用Matlab软件对算法进行仿真验证。结果表明,与传统单门限下能量频谱感知方法相比,能够显著改善认知无线网络的频谱感知性能,提高检测概率。该研究可以对频谱资源利用情况的准确感知提供参考。
2021-12-13 10:03:28
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为了提高认知无线网络中频谱共享所产生的效益，研究了认知网络的频谱管理技术，提出了一种基于代理的频谱交易算法。该方法以代理商作为频谱交易和分配的中介，减轻了多主用户、多次用户频谱交易过程中的系统开销；在各主用户服务提供商之间采取相互竞争或相互合作的模式以最大化自身利益或总体利益为目标与代理商达成最终的频谱交易价格和频谱出售量，代理商把交易得来的频谱在次用户之间进行拍卖，各次用户向代理商投标，代理商根据其投标分配相应的频谱，次用户自适应地调整投标以使自身利益最大化。主用户服务提供商之间的竞争或合作和次用户之间的竞拍均采用纳什均衡作为最终的结果。基于MATLAB对所提算法的性能进行了仿真，仿真结果验证了该算法的有效性。
2021-10-19 13:09:50
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行业分类-设备装置-认知无线网络中带能量收集的频谱感知和信息传输方法.zip
2021-09-09 18:05:00
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设计了合适的认知节点,搭建了C-Ad Hoc网络架构。通过将AODV算法进行适当修改,使其能够运行在C-Ad Hoc网络上,仿真结果验证了该网络模型的可行性。
2021-09-09 10:22:31
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针对认知无线网络中多用户资源分配时需要大量信道和功率策略信息交互，并且占用和耗费了大规模系统资源的问题，通过非合作博弈模型对用户的策略进行了研究，提出一种基于多用户Q学习的联合信道选择和功率控制算法。用户在自学习过程中将采用统一的策略，仅通过观察自己的回报来进行Q学习，并逐渐收敛到最优信道和功率分配的最优集合。仿真结果表明，该算法可以高概率地收敛到纳什均衡，用户通过信道选择得到的整体回报非常接近最大整体回报值。
2021-04-30 17:03:20
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5G 的发展带来了终端设备爆炸式增长的现象,使得频谱资源紧缺的问题越加严峻,认知无线网( cognitive radio, CR)的提出,被认为是提高频谱利用率的有效途径。 认知无线网,融合了当代无线电通信技术、计算机技术、微电子学技 术、软件无线电技术和现代信号处理技术等多学科之长,通过感知周围的电磁环境、学习及理解等方式,自主为用户寻找 到当前空闲的频谱,完成信息交互过程。 针对频谱资源紧张的现状,为改善频谱分配,首先介绍了有关认知无线网络的概 念及其特点,重点介绍了机器学习中遗传算法,强化学习和隐马尔可夫模型在认知无线网络中的应用,并展望了其在认知 无线网络中的发展前景。 机器学习算法的引入,实现了高效的频谱资源管理,有效地解决了无线频谱资源紧张的问题。
2021-04-19 16:59:36
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基因选择性遗传的认知无线电频谱分配遗传算法，郭霖，曾锋，传统认知无线电频谱分配遗传算法面对认知用户之间的干扰性，选择在每次迭代之后进行满足干扰约束的处理，导致携带干扰基因的染色
2021-03-18 20:47:34
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