【摘 要】
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针对Overlay频谱共享模式下的认知无线网络能量优化问题,利用隐马尔可夫(HiddenMarkovModel,HMM)模型建立信道预测-择优感知-接入机制。认知用户在信道感知阶段利用HMM模型进
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针对Overlay频谱共享模式下的认知无线网络能量优化问题,利用隐马尔可夫(HiddenMarkovModel,HMM)模型建立信道预测-择优感知-接入机制。认知用户在信道感知阶段利用HMM模型进行下一时隙信道状态(忙绿/空闲)预测,根据信道预测结果进行信道择优感知-接入,降低信道感知阶段的冗余能量消耗,提升信道接入准确率和网络吞吐量,从而有效提升网络能量效率。与采用传统随机接入模式和BPNN预测模型的无线网络进行仿真对比,结果表明,采用的HMM信道模型预测准确率达91%以上,且网络能量效率得到有效提升。
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