【摘 要】
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在这篇文章中我们研究了基于最大比合并(MRC)多中继认知网络,分析了这个网络的性能。采用了中继选择方法且中继采用解码转发(DF)的方式,另外我们假定所有信号传输都在瑞利衰
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在这篇文章中我们研究了基于最大比合并(MRC)多中继认知网络,分析了这个网络的性能。采用了中继选择方法且中继采用解码转发(DF)的方式,另外我们假定所有信号传输都在瑞利衰落信道上。为得到最大的信道容量,我们在次级网络接收端采用了最大比合并来自发送端和最佳中继传送的信号。求出的中断概率表达式与蒙特卡洛仿真相匹配。
In this paper, we study the MRC-based multi-relay cognitive network and analyze the performance of this network. The relay selection method is used and the relay adopts the method of decoding and forwarding (DF). In addition, we assume that all signal transmission is on the Rayleigh fading channel. In order to get the maximum channel capacity, we adopted the maximum ratio at the secondary network receiver to combine the signals from the sender and the best relay. The obtained interrupt probability expression matches the Monte Carlo simulation.
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