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在认知无线电网络中,协作频谱感知技术可有效地缓解本地感知场景中存在的隐藏终端等问题。为了获得更大的协作增益,该文采用基于数据融合的协作频谱感知策略,融合中心依次收集各次用户上报的本地能量检测数据,然后进行线性加权融合,并做出最终判决。重点研究了线性加权融合方案的优化,推导了各次用户分别在Neyman-Pearson(N-P)和Bayesian两种不同准则下的最优融合权重,并在Suzuki感知信道下进行了蒙特卡洛仿真和数值验证。结果表明,N-P准则下给出的两种优化加权融合方案MDC和NDC性能相近,且均比EGC、SC、MRC等常用的融合方案具有更高的协作检测概率;而Bayesian准则下推导的优化加权融合方案BAY在检测可靠性方面明显优于其他方案。 相似文献
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现有的基于决策融合的协作频谱感知方案大多数都是以理想的通用控制信道为前提,没有考虑实际决策传输中也存在衰落及噪声干扰,对此,将感知信道和控制信道建模为Suzuki信道,提出一种基于最小错误概率决策估计和K/N决策融合的协作频谱感知方案. 数值分析和仿真结果表明,非理想决策传输条件下的协作感知性能较理想条件下有一定恶化,在控制信道信噪比较低的情况下,其性能甚至不如本地感知. 在此基础上,研究了阴影衰落的空间相关性对协作感知性能的影响. 仿真结果显示,随着次用户之间距离的增大,阴影相关性的不利影响将逐渐减小. 相似文献
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认知无线电网络中,协作频谱感知技术可以有效地缓解由于信道衰落、阴影等因素造成感知性能下降的问题.该文对不同衰落信道环境下的本地感知性能进行了系统分析;研究了基于能量检测的协作感知方案在不同K-N决策融合准则以及不同协作用户数量条件下的感知性能;在此基础上,讨论了空间阴影相关性对协作感知性能的影响.数值分析和仿真研究的结果表明,本地感知在衰落信道下的性能较AWGN信道下有较大程度的恶化,其中尤以Suzuki信道下的性能最差,而基于K-N决策融合的协作感知一般在OR准则条件下最优,且随着次用户数量增加而改善.为了克服阴影相关性的不利影响,应尽量使节点间距增大.当协作范围一定时,用户数较少但更为分散的协作具有更好的感知性能. 相似文献
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频谱感知是认知无线电网络中需要解决的首要问题。为了提高频谱感知的整体性能,该文对链路层的协作频谱感知机制进行了研究,针对其中的信道搜索感知场景,提出了一种联合优化信道搜索方案。在该方案中,基站根据各信道的空闲概率大小,选择最优的信道搜索次序,并对不同信道的搜索时长进行一定的加权处理,确保以较长的时间优先搜索空闲概率较大的信道,从而使按需信道搜索过程的切换延迟以及由此造成的QoS损失最小化。仿真实验的结果显示,这种联合优化搜索方案在信道搜索场景下的平均搜索时长始终小于现有的2种搜索方案,这说明其搜索性能具有明显的改善。 相似文献
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