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已有的基于拟合优度频谱感知算法具有较好检测性能的前提是假设感知时主用户信号保持不变,这在认知无线电中是很少见的。该文提出一种适用于多天线认知系统的拟合优度盲频谱感知算法。首先,计算不同天线间接收信号的相关系数;其次,对相关系数进行进行适当的非线性变换使其服从学生分布;最后,对变换后的新序列使用侧重右尾检验的Anderson-Darling(RAD)准则进行拟合优度检验。理论分析和仿真表明,所提算法不需要任何先验信息,与基于最大最小特征值之比(MME)、Anderson-Darling(AD)检测算法以及噪声方差已知的能量检测相比,所提算法具有更好的检测性能。 相似文献
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针对移动边缘计算(MEC)任务卸载性能易受障碍物阻挡影响的问题,该文提出一种双智能超表面(RIS)赋能的移动边缘计算任务部分卸载框架。首先,分析两个RIS之间的反射对链路增益的影响。其次,联合考虑终端用户的发射功率、终端用户的卸载速率、任务卸载量、卸载时间的分配以及RIS相移约束,旨在建立一个能耗最小化优化问题。最后,采用交替迭代算法,将原非凸问题分解为两个子问题,并利用Dinkelbach方法和最优性条件进行求解。仿真结果验证了所提算法的快速收敛特性以及在降低系统能耗方面的有效性。 相似文献
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为保证认知反向散射通信网络中物联网节点通信容量的公平性,提出一种基于最大最小准则的资源分配方案. 在考虑物联网节点动态电路能耗模型与非线性能量收集模型的基础上,通过联合优化发射功率、反射及时间分配系数构建一个最大最小物联网节点通信容量的非凸多维资源分配问题. 首先,采用反证法、连续凸近似及辅助变量等方法将原问题转换为凸优化问题;然后提出一种迭代算法来求解转换问题. 仿真结果表明,所提的资源分配方案在提升物联网节点通信容量的同时保障了节点通信的公平性. 相似文献
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协作频谱感知可以提高频谱感知的可靠性,但易遭到篡改感知数据(Spectrum Sensing Data Falsification,SSDF)攻击。该文利用SSDF攻击特征,判断邻居节点发送值是否是恶意状态值,并提出一种加权分布式协作频谱感知算法。该算法根据状态值在本地节点网络中的偏离程度,设定其融合权值。仿真结果表明,所提算法在节点收敛率和鲁棒性两方面,比基于梯度的协作频谱感知算法和基于最大差值的协作频谱感知算法都有所提升,检测性能也因此显著提高。 相似文献
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为了解决物联网节点能量短缺和计算能力有限的问题,提出了一种反向散射通信辅助的无线供能非正交多址接入(NOMA)移动边缘计算(MEC)网络。为了保障物联网节点吞吐量的公平性,基于最大最小准则,以使最差物联网节点吞吐量最大化为目标,建立了一个满足能量因果和计算能力等约束条件的非凸优化问题。通过反证法和辅助变量法对该非凸问题进行转化,并提出了一个有效的迭代算法来求解转化后的问题。仿真实验结果表明,所提算法具有快速收敛性和准确性;与现有方案相比,利用所提资源分配方案能更好地保障物联网节点之间的吞吐量公平性。 相似文献