用深度强化学习的方法实现频谱共享。频谱资源是一种有限资源。在自适应的实现频谱共享方面,DRL与频谱共享结合是一个十分有潜力的方向。
2023-04-19 09:21:27 942KB spectrumsharing 共享 深度强化学习 DRL
1
D2D(device-to-device)通信由于直通链路距离短,可以带来信道增益、复用增益和跳数增益,对提高蜂窝网络的频谱效率和能量效率有很大帮助。同时同频收发的全双工通信可提升D2D通信的性能,被广泛认为是下一代蜂窝网络的关键技术之一。首先概述了全双工D2D通信的特点,结合未来5G通信系统的需求阐明了其重要性并介绍了其主要应用;然后论述了全双工D2D通信资源分配的研究现状和存在问题;最后,探讨了全双工D2D 通信的未来研究方向并进行了总结。
1
安全技术-网络信息-频谱共享网络中认知与协同关键技术性能研究.pdf
2022-05-06 18:00:25 7.29MB 文档资料 安全 网络
安全技术-网络信息-认知无线电网络协作频谱共享策略研究.pdf
2022-04-29 12:01:10 5.38MB 文档资料 安全 网络
安全技术-网络信息-认知无线电网络中的频谱共享策略研究.pdf
2022-04-29 12:01:04 6.71MB 文档资料 安全 网络
安全技术-网络信息-认知无线网络中动态频谱共享的研究.pdf
2022-04-29 12:00:29 2.8MB 安全 网络 文档资料
安全技术-网络信息-认知无线网络中频谱共享问题的研究.pdf
2022-04-29 12:00:23 6.35MB 文档资料 安全 网络
随着全球汽车产业智能化和网联化的爆发式发展,作为车联网重要支撑的通信技术面临着频谱资源紧缺的难题。除了提供安全服务以外,车联网服务需求的多样性使得引入认知无线电技术成为有效的解决途径,可以实现与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源,但车联网复杂动态变化环境的影响使得频谱利用率性能的提升受限。提出了充分利用潜在的多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流的变化规律的方法,并利用其规律指导频谱的感知和共享。通过搭建系统级仿真平台进行仿真分析,结果表明所提方案的频谱效率得到有效提升。
1
认知无线电中基于博弈论的动态频谱共享算法,詹德睿,沈树群,利用博弈论分析了认知无线电网络中动态频谱分配问题,构建了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,提出了基于博弈论的非合作
2022-04-20 00:16:32 418KB 认知无线电
1
认知无线电网络的一种演化博弈频谱共享机制
2022-01-05 20:46:04 428KB 研究论文
1