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利用认知无线电的动态频谱接入技术,提高应急通信网络在突发事件中的反应效率已成为无线通信领域的研究热点。对认知无线电的几种动态频谱接入方案进行了探索及研究。由分析可知,选择合适的接入方案,将会形成认知用户间的良性竞争,降低CR业务的通信中断率,从而增大系统的吞吐量,提升整个系统的性能。 相似文献
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基于认知无线电技术的动态频谱接入 总被引:1,自引:0,他引:1
文章介绍了基于认知无线电的动态频谱接入技术,并对其网络架构、关键技术以及目前的研究现状进行了详细分析。在此基础上探讨了动态频谱接入网络中采用跨层协议设计方法的必要性。 相似文献
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为了有效利用空闲频谱,提高短波频段频谱资源的利用率,采用TMS320VC5502为信号处理核心,TLV320AIC10为输入模拟信号滤波和A/D转换芯片的一种短波动态频谱接入系统的设计,并完成了相应的软件开发。实验结果表明:所设计系统的平均建链时间小于10 s,建链概率大于92%。当数据传输速率为600 baud时,报文的正确接收概率大于90%;数据传输速率为1200 baud时,报文的正确接收概率大于80%。而且平均错误字符的概率达到10-4数量级,能够充分满足短波普通通信业务的需求。 相似文献
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在传统的无线通信系统中,频谱的分配是固定的。但是由于通信过程的突发性,这些频谱的使用率很低。另一方面,随着无线通信和多媒体的高速发展和广泛应用,无线频谱资源日趋紧张。如何提高频谱利用率已经成为迫切需要解决的问题。一种可行的思路是把这些授权频谱向未授权用户开放,未授权用户采用动态频谱接入技术,在不对授权用户造成干扰的前提下使用频谱。本文以认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)为基础,提出了一种基于CR的动态频谱接入MAC方案(CR-Ad Hoc-MAC)。该方案允许未授权用户自适应地选取可用带宽,实现了动态频谱接入,有效地提高了频谱利用率。 相似文献
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在认知无线电(CR)背景下,动态频谱接入已成为提高无线网络频谱利用率的重要途径。基于全球移动通信系统-铁路(GSM-R)系统中采集的细粒度频谱监测数据,提出一种数据驱动的深度学习方法,建模频谱模式,并建立一套动态频谱接入访问框架。采用一种深度频谱生成模型指导频谱分配;设计一种综合递归序列表征与场景特征嵌入的深度网络,建模和预测短时频谱占用情况,并由此提出一种动态信道接入策略。进一步,利用软件无线电(SDR)平台实现一套跳频系统,并将其与动态频谱接入策略进行集成。使用真实的历史频谱数据评估该系统的数据吞吐能力,测试结果表明,所提方法及构建的跳频系统能有效提高机会通信能力,高效利用频谱资源。该频谱接入框架及SDR系统实现具有较强的通用性,易于集成到不同场景和频段的系统中。 相似文献
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讨论了所研制的工作于30-512 MHz的基于主动频谱感知接入的认知无线电台。该电台实现了认知无线电动态频谱接入最为关键的几大功能:频谱感知、频谱会合、频谱监视,以及频谱切换。试验结果表明,该电台具备在不依赖于公共控制信道的情况下自动寻找空闲信道建立链路的能力,也具备在当前通信信道上出现主用户信号或其他干扰信号时自动切换到其他空闲信道上继续通信的能力,为认知无线电技术的实用化提供了很好的借鉴。 相似文献
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Designing Auction Mechanisms for Dynamic Spectrum Access 总被引:1,自引:0,他引:1
With the increasing demands for radio spectrum, techniques are being explored that would allow dynamic access of spectrum
bands that are under-utilized. In this regard, a new paradigm called dynamic spectrum access is being investigated where wireless
service providers (WSPs) would dynamically seek more spectrum from the under-utilized licensed bands when and where they need
without interfering with the primary users. Currently, there is little understanding on how such a dynamic allocation will
operate so as to make the system feasible under economic terms. In this paper, we consider the dynamic spectrum allocation
process where multiple WSPs (bidders) compete to acquire necessary spectrum band from a common pool of spectrum. We use auction
theory to analyze the allocation process when the demand from WSPs exceeds the available spectrum. We investigate various
auction mechanisms under different spectrum allocation constraints to find WSPs’ bidding strategies and revenue generated
by spectrum owner. We show that sequential bidding of bands provides better result than the concurrent bidding when WSPs are
constrained to at most single unit allocation. On the other hand, when the bidders request for multiple units, (i.e., they
are not restricted by allocation constraints) synchronous auction mechanism proves to be beneficial than asynchronous auctions.
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Mainak Chatterjee (Corresponding author)Email: |
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针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题,提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时,采用基于优先级抽样的方式,以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本,并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本,以降低能量开销。仿真结果表明,该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度;与传统随机频谱接入算法相比,其阻塞概率降低了6%~10%,吞吐量提高了18%~20%,提高了系统的性能。 相似文献