认知无线电中基于SVM算法的频谱感知方法研究

由于认知无线电网络中的频谱是动态变化的，这就使得次用户必须频繁地进行退避，这不仅会在短时间内对主用户造成干扰，而且会影响次用户的QoS。提出了基于灰色系统的预测机制可提高频谱分配的效率、减少次用户切换

综合考虑激励因子、用户优先级和用户信誉提出一种基于社交网络的认知无线电频谱共享模型，并据此提出新的频谱共享方案。提出的方案通过对因子排序和比较各非授权用户的因子值，确定共享频带的非授权用户。结果表明，

如题，是中国无线电杂志2008年10月的一篇文章，写得还可以。

主要讲述了认知无线电的频谱资源利用和动态频谱接入

matlab开发-认知无线电网络的频谱感知优化。本程序是频谱感知中认知无线电的优化程序

认知无线电是解决当前频谱资源紧张的有效途径，认知引擎是认知无线电的大脑，起着关键的作用。

针对卫星认知网络环境中待检测信号强度不断变化的特点,为了突破传统能量检测的性能极限,提出一种基于信道历史状态信息的频谱感知方法。首先,通过建立具有遗忘机制的信道历史状态判决模型实现对当前时刻信道状态的

提出一种基于公平性最佳的优化算法(MPF),并且结合带宽收益最佳算法(MSB),给出一种新的协作算法。算法采用性能因子方法,构建出一种多目标函数准则,兼顾公平性与带宽收益,实现快速频谱分配。仿真结果表

无线通信主要包括微波通信和卫星通信。微波是一种无线电波,它传送的距离一般只有几十千米。但微波的频带很宽,通信容量很大。微波通信每隔几十千米要建一个微波中继站。卫星通信是利用通信卫星作为中继站在地面上两

感知无线电中频谱共享技术的研究，陈晓娜，，感知无线电可以解决频谱资源不足和频率利用率低下的矛盾，频谱共享技术是感知无线电非常重要的一个研究方向。很多的频谱共享方法