基于协作频谱预测的认知网络吞吐率分析

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频谱预测是将预测结果传递给次级用户(SecondaryUser,SU),使SU有选择性地实施频谱感知,提高频谱感知的有效性。但是存在预测结果不准确的情况,影响整个网络的吞吐率。在基于遗传算法优化的神经网络预测模型基础上,提出了SU进行协作的频谱预测方法,提高了SU预测空闲信道的准确率。讨论了协作频谱预测条件下,在通信强度、协作用户数量、信道数量不同时的系统吞吐率。仿真结果表明协作频谱预测比传统非协作频谱预测系统吞吐率有较大提升。
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