本文選題：認(rèn)知無(wú)線電 + 協(xié)作頻譜感知��； 參考：《數(shù)據(jù)采集與處理》2014年03期

【摘要】：協(xié)作頻譜檢測(cè)技術(shù)可以有效解決認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)本地檢測(cè)存在的信道衰落、隱藏終端等問(wèn)題。本文研究了加權(quán)協(xié)作頻譜檢測(cè)技術(shù),提出一種基于可信度的協(xié)作頻譜檢測(cè)算法。每個(gè)感知節(jié)點(diǎn)基于最大最小值特征值檢測(cè)完成本地頻譜檢測(cè),并與融合中心的全局檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,估計(jì)各自感知節(jié)點(diǎn)的頻譜檢測(cè)可信度;融合中心利用切尾平均法計(jì)算參與頻譜協(xié)作檢測(cè)的可信度門(mén)限,并選擇可信度大于門(mén)限的感知節(jié)點(diǎn)參與協(xié)作頻譜檢測(cè)。該算法有效降低了認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)協(xié)作檢測(cè)的復(fù)雜性,提高了頻譜檢測(cè)性能,在噪聲波動(dòng)環(huán)境下具有良好的魯棒性。仿真結(jié)果表明,算法頻譜檢測(cè)性能要優(yōu)于其他加權(quán)算法1~3dB,節(jié)省系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)43.75%左右。
[Abstract]:Cooperative spectrum detection can effectively solve the problems of channel fading and hidden terminals in cognitive wireless networks. In this paper, the weighted cooperative spectrum detection technique is studied, and a novel cooperative spectrum detection algorithm based on credibility is proposed. Each sensing node completes the local spectrum detection based on the maximum and minimum eigenvalue detection, and compares with the global detection results of the fusion center to estimate the reliability of the spectrum detection of each sensing node. The fusion center calculates the confidence threshold of the cooperative spectrum detection using the tail-cutting averaging method, and selects the perceptual nodes whose credibility is greater than the threshold to participate in the cooperative spectrum detection. This algorithm effectively reduces the complexity of cooperative detection in cognitive networks, improves the performance of spectrum detection, and has good robustness in noise fluctuation environment. The simulation results show that the spectrum detection performance of the algorithm is better than that of other weighted algorithms, and the system cost is reduced by about 43.75%.
【作者單位】： 南通大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61371112)資助項(xiàng)目 江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃(CXZZ12-0866)資助項(xiàng)目 南通大學(xué)研究生科技創(chuàng)新計(jì)劃(YKC12069)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TN925

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1884302