【摘 要】
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随着无线通信技术的发展,多媒体业务对频谱资源的需求越来越大。然而,我们能够利用的频谱却是有限的,资源缺乏的矛盾日益突出,一些并不高效的频谱资源分配方案更是加剧了频谱
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随着无线通信技术的发展,多媒体业务对频谱资源的需求越来越大。然而,我们能够利用的频谱却是有限的,资源缺乏的矛盾日益突出,一些并不高效的频谱资源分配方案更是加剧了频谱资源短缺的问题。为了解决这个问题,人们研究出了认知无线电技术。认知无线电技术能够感知所处网络频谱的状态,发现并机会性地占用空闲的频谱。具体地说,该技术是二级用户（SU）不断感知周围的频谱环境并且在不影响一级用户（PU）传输的前提下,机会地接入并使用授权频谱。服务质量指的是用户完成服务的概率,但是,由于一级用户（PU）到来时有可能会挤占正在活动中的二级用户（SU）,就会发生冲突,这种冲突会导致SU的服务质量（QoS）得不到保障。因此,研究出能够保障用户服务质量的系统模型方案是非常重要的。本文的主要贡献是,针对认知无线电网络中严格保证服务质量的问题,提出并分析了集中式认知无线网络中保证服务质量的频谱信道划分模型,指出了该模型对于系统性能的改进。本文在随机过程以及概率论方面的知识基础上,对集中式认知无线电网络环境的信道分配过程建模,建立了一个可扩展的连续时间马尔科夫模型来分析该认知无线电网络的性能。我们假设了两种二级用户SU1和SU2,其中SU1代表实时服务用户,SU2代表非实时服务用户,它们的优先级不同,对服务质量的要求也不同。另外,我们还将接纳概率应用到该系统中,并通过数值结果计算出用户呼叫掉线率和呼叫阻塞率。
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