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分析了理想报告信道下协作频谱感知性能,提出了基于改进的能量检测的协作频谱感知方案。改进的能量检测器通过对接收信号样本取任意正数p次方的和作为检测统计量,每一个认知用户将本地检测结果发送到数据融合中心,数据融合中心采用OR准则最终判断授权用户信号是否出现。针对非理想报告信道情况,推导了误检概率最小下参与协作的认知用户个数,并数值仿真得到了误检概率最小下的p值。数值仿真结果也表明协作频谱检测概率在低信噪比情况下随着p值的增大而提高。 相似文献
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针对目前认知无线电概念较少付诸实施的实际情况,对认知无线网络中非授权用户接入频谱空隙的具体方法进行研究,提出一种基于载波检测的设计方案.该设计硬件上由单片机和射频发射模块组成.软件上通过基于载波检测的程序设计来实现非授权用户的智能接入.经测试,所设计的接入算法使得非授权用户能够准确检测和访问处于空闲状态的频点,并在这个频点上成功进行数据的发送与接收.而当授权用户使用该授权频段时,非授权用户又能够及时退出,寻找新的频点.从而初步实现了同构网络中非授权用户的智能接入,完成了一个可使用的认知用户通信系统. 相似文献
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认知无线电技术可以动态使用授权频段进行传输,因此如何有效利用这些频谱接入机会成为一个研究重点。本文研究在认知无线电网络中使用智能天线,使认知用户在时域上获得频谱接入能力外,还具有增强的空间复用能力。当前频段出现活跃授权用户时,认知用户可以优化天线波束模式,避免干扰授权用户同时保持在该频段上的传输。本文对波束调整的策略进行分析,并给出了使用这些策略时认知用户可以获得的空间共享概率。理论分析和仿真结果均表明,使用智能天线可以使认知用户获得更多的频谱接入机会,频段的利用率大幅提高。 相似文献
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从提高合作频谱感知结果的可靠性以及减小网络开销和融合中心计算负担的角度出发,提出了一种新的基于双门限和证据理论的合作频谱感知算法。该算法在进行本地感知的时候,认知用户通过双门限能量检测直接得到本地判决结果,将认知用户感知到的能量值在两个门限之间的未能进行本地判决的结果的信任度函数发送给融合中心,这样大大减少了融合中心利用证据理论进行软融合的计算量以及传输感知结果带来的网络开销。理论分析和仿真表明,提出算法的检测概率比其他检测算法的检测概率性能提升30%,其接收机操作性能曲线(ROC)性能比性能较好的D-S证据理论提升3%。 相似文献
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受心理学激活-扩散模型的启发,提出了在领域本体基础上的用户认知结构模型。该模型依据用户提供的认知中心,一方面,根据领域本体中概念之间的语义相关性推导出用户的认知范围;另一方面,根据概念之间的语义相关度刻画出用户的认知深度。从认知范围和认知深度两方面,描述用户对某领域知识的认知结构。实验结果表明,该模型与通用本体模型相比,具有较高的查准 相似文献
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在协作频谱感知中,当信道经历衰落和阴影时,各用户的感知性能会有不同程度影响,某些受影响严重的次用户甚至可能会严重影响到整个感知网络的性能.同时参与协作的用户数越多,认知传感器网络面临的问题越大.为了解决这些问题,提出了一种基于能耗的分簇协作感知算法.该算法引入基于节点能量的LEACH分簇算法,将认知传感器网络中的各个节点按该分簇算法分入若干簇内;在每个簇内,构造了同时考虑检测性能和能量消耗的效用函数,基于该效用函数对最佳协作用户数和用户进行选择,使每个簇内的检测性能和能耗达到很好的折中;在汇聚节点运用OR规则将簇头发送过来的感知信息进行融合,得到最终判决结果.仿真结果表明,该基于能耗的分簇协作频谱感知算法可以有效地延长认知传感器网络的生存时间,节省网络的能耗,并且保证良好的检测性能. 相似文献
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在认知无线电中,为了最大化次用户的吞吐量,同时对主用户的干扰低于预定值,提出一种基于POMDP的信道感知接入算法。次用户将主用户信道在时间轴上细分成等间隔的时隙,在每个时隙开始时,次用户从频谱感知、以较高的功率接入信道和以较低的功率接入信道三种可选策略中选择最优的策略。将次用户的选择过程建模成一个POMDP问题,并采用一些相应的最优策略求解。计算机仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
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提出了一种基于小波-Contourlet变换的多聚焦图像融合算法;该算法首先采用小波-Contourlet变换对源图像进行多尺度分解,得到高频和低频图像;接着根据高、低频分量各自的区域特性,采用不同的融合规则进行处理,得到小波-Contourlet变换域的融合系数,最后通过反变换得到融合图像;采用信息熵、标准差和互信息3个评价标准,将该算法和传统的小波算法和Contourlet算法的融合结果进行了比较;实验结果表明,该算法获得的评价指标都优于其它算法,且融合图像较好地从源图像中提取了有用信息,提高了融合质量. 相似文献
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为了获得传感器网络中监测目标的准确状态,需要同时考虑多源节点簇信息融合的时间性和空间性.本文提出了一种多源传感器信息的时空两级融合结构.对同一时刻多源节点簇信息,利用D-S证据理论和支持度进行空间融合,对经空间融合后的时间序列,利用模糊积分、支持度和遗传算法进行时间上的信息融合.仿真实验表明,据此形成的分布式多源节点簇信息融合系统具有目标探测能力、抗干扰能力和容错能力. 相似文献
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基于NSST 域隐马尔可夫树模型的SAR 和灰度可见光图像融合 总被引:1,自引:0,他引:1
针对合成孔径雷达(SAR) 图像和可见光图像融合问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换域的隐马尔可夫树模型的图像融合方法(NHMM), 图像经过非下采样剪切波变换(NSST) 分解形成一个低频子带和多个高频子带.在NSST 域中, 对低频系数采用基于标准差的融合策略; 针对高频子带, 建立NSST 域隐马尔可夫树(HMT) 模型对高频系数进行训练, 并根据梯度能量对训练后的高频系数进行选择, 最后通过NSST 逆变换得到融合图像. 实验结果表明, 所提出的方法可提高图像的融合质量, 并能降低图像噪声, 具有一定的有效性和实用性.
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