【摘 要】
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以往的通信行为指导系统未来通信,以满足用户需求并适应环境变化,是认知无线电系统的核心所在,为此提出了一种基于贝叶斯网络的认知引擎,用于解决在复杂多变的电磁环境与用户
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以往的通信行为指导系统未来通信,以满足用户需求并适应环境变化,是认知无线电系统的核心所在,为此提出了一种基于贝叶斯网络的认知引擎,用于解决在复杂多变的电磁环境与用户需求条件下,认知无线电系统参数自适应调整的问题.通过对系统过去通信行为样本数据,进行结构学习和参数学习建立认知引擎,将系统当前环境状态和用户需求信息经预处理作为推理的证据,应用引擎决策出系统此时最佳的工作参数,完成系统参数重构.本文利用OPNET工具建立一个移动无线网络完成仿真实验,仿真结果表明该认知引擎能有效地使移动无线网络适应环境变化,改善端到端通信性能,进一步验证了建模方法的可行性.
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