基于信任度的认知无线电联合频谱感知研究

来源 :湖南工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xujinjinjin
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着人们对高速率数据业务的需求呈爆发式增长,无线通信的频谱资源稀缺日趋严重。而目前的频谱分配策略依旧采用授权的静态分配方式,许多已被授权分配的频段经常处于空闲状态,频谱利用率很低。认知无线电技术通过机会式频谱接入实现已授权的空闲频段的复用,为频谱资源匮乏与频谱利用率低的问题提供了有效解决途径。频谱感知作为认知无线的关键技术,是实现认知无线电应用的基础与前提。本文主要研究认知无线电中的多用户联合频谱感知技术,完成的工作主要包括:1、提出了一种基于信任度与信噪比的自适应联合频谱感知算法。将各认知用户所估计的授权用户信号的信噪比值归一化后作为初始信任度,通过信噪比比较、自适应信任度调整从而剔除信噪比极差的干扰用户和信噪比较高的恶意用户。仿真结果表明,与传统K秩联合频谱感知算法和自适应合作频谱检测算法相比,该算法不仅提高了联合检测性能和稳定性,而且具有更好的实时性和抗恶意用户性能。2、针对低信噪比环境下的认知OFDM频谱感知问题,提出了基于间接信任度的联合频谱感知算法,采用导频估计进行本地感知,利用各认知用户的间接信任关系自适应控制信任度变化速度,仿真结果表明该算法能够有效提高系统的联合检测性能。
其他文献
多协议标签交换MPLS(Multi-Protocol Label Switched)技术日益成为新一代骨干网络中的关键技术,而互联网的骨干网络是关系国计民生的重要战略资源,网络设施发生的故障或损毁,
无线局域网WLAN技术的发展丰富了网络接入方式,但基于IEEE 802.11协议的WLAN仍存在不少安全漏洞,使得WLAN安全性问题日益突出。因此,IEEE工作组分别于2001年6月、2004年6月推
舰船作为海上重要的载体,对其进行自动检测和识别具有重大意义,尤其是随着光学遥感技术的日益发展,如何快速地从大数据光学遥感图像中自动检测和识别出舰船目标是一项极具挑战性的工作。围绕这一主题,本文从舰船目标识别的实际需求出发,以大于4m分辨率的光学遥感图像为研究对象,对基于光学遥感图像的舰船目标识别展开了研究,本文的主要工作和创新点体现在以下几个方面:(1)针对舰船目标分割问题,设计了一种基于局部熵驱
从视觉场景中发现运动目标并对其进行跟踪是低层与中层视觉处理任务,也是运动目标行为分析的基础。本文的主要任务是精确地发现视频序列初始帧中的运动目标,计算出运动目标的
随着计算机技术的高速发展,电脑、手机、数码产品、数字家电等信息终端的性能得到迅速提升,人们对生活质量要求的日益提高,智能楼宇,智能家居、信息家电等概念的出现,使住宅
随着自动化技术、嵌入式技术、计算机技术、无线通讯技术的迅速发展,远程电力抄表系统成为了电力部门管理、分析、处理各种电量数据的一种重要选择措施。本文作为远程电力抄表
在日趋复杂的软件需求世界中,人们一直在寻找一种根本的、普遍适用的软件体系结构,以有效的开发出高质量的应用软件。这种寻求导致采用了许多新的抽象和工具。近年来基于插件
在多Agent系统中,智能Agent通过相互作用实现协作问题求解和相互间行为的协调,通信是Agent实现相互作用的桥梁,是Agent之间协作的基础和重要手段,没有通信就不可能有协作和协
根据初始化信息的来源不同,视频分割方法可分为有监督分割、半监督分割和无监督分割三种。有监督和半监督的视频分割是将手动标注的像素种子点作为样本训练分割模型,该分割模
随着网络技术的不断发展和信息化普及,人们从互联网获取内容类型、访问模式、数据量等需求的变化,网络体系结构也随着不断的发展。从起初的框架改进演变成现在的架构革命,以内容