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基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法
  • ISSN号:1001-9081
  • 期刊名称:《计算机应用》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.6[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] TN92[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61372058);辽宁省高等学校优秀科技人才支持计划项目(LR2013012);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划项目(LJQ2012029).
中文摘要:

针对在噪声不确定通信环境下,传统双门限协作频谱感知算法在同时提高频谱检测性能与降低数据传输量中的不足,提出一种基于分步融合的双门限协作频谱感知改进算法.该算法首先对所有认知用户进行过滤,剔除深度衰落用户对检测性能的不利影响;然后根据噪声不确定度自适应设置双门限值,增强感知系统对噪声不确定环境的适应性;最后在融合中心采取分步融合的策略,合理折中高检测性能与低数据传输量间的矛盾.理论分析与仿真结果表明,与传统双门限频谱感知算法相比,该算法可完全避免感知失败,在保证低数据传输量的同时可有效提升检测性能,当噪声不确定度较大时,提升效果更明显.

英文摘要:

Concerning the shortcomings in improving the sensing ability and reducing the amount of data transmission of the conventional dual-threshold cooperative spectrum sensing under the communication environment of uncertain noise, an improved dual-threshold cooperative spectrum sensing algorithm based on two-step fusion was introduced in Fusion Center ( FC). Firstly, this algorithm got rid of the negative influences of some drop-out users by filtering all cognitive users. Then set the dual-threshold adaptively according to the uncertainty of the noise to strengthen the sensing adaptability of system under uncertain noise circumstance. Finally, by adopting a strategy of two-step fusion in FC, this algorithm made a compromise between the high detection ability and low amount of the data transmission. Compared with the conventional dual-threshold spectrum sensing algorithm, the theoretical analysis and simulation indicate that the proposed algorithm can not only avoid the cognitive failure and enhance the cognitive performance on the condition of a low data transmission, but also show an obvious improvement under a high noise uncertainty.

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期刊信息
  • 《计算机应用》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术协会
  • 主办单位:四川省计算机学会中国科学院成都分院
  • 主编:张景中
  • 地址:成都市人民南路四段九号科分院计算所
  • 邮编:610041
  • 邮箱:xzh@joca.cn
  • 电话:028-85224283
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9081
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1307/TP
  • 邮发代号:62-110
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊一等奖,国家期刊奖提名奖,中国期刊方阵双奖期刊,中文核心期刊,中国科技核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:53679