研究了认知无线电中的合作频谱感知,以提高主要用户(PU)的检测性能。 同时,引入了基于集群的分层协作以减少开销并保持一定水平的传感性能。 然而,在现有的分层协作频谱感测算法中,很少考虑系统的鲁棒性问题
在认知无线电网络中,认知用户随机接入宽带频谱进行数据传输,但是这样很容易受到恶意用户的干扰,这些恶意用户随意地接入共享频带进行信号传输,这些信号会干扰主用户和认知用户。为此,提出了一种基于压缩感知的信
分布式认知无线电网络用户有效吞吐量的优化
作为动态频谱访问(DSA)的使能技术,认知无线电(CR)被广泛认为是未来第五代(5G)无线通信的最有希望的技术之一。 尽管已经进行了重大的研究来消除对主要用户(PU)的干扰,但是缓解与次要用户(SU)
Flash动画演示,很形象的表现出来 很容易理解
本代码经过matlab测试,分析在AF模式下中继策略对系统性能的影响
针对集中式多用户多天线认知无线电网络,提出一种基于自适应空间映射的频谱共享策略,根据授权用户接入的随机性所带来的频谱和空间资源占用情况的变化,认知系统将发射信号自适应地映射在认知基站与授权用户之间信道
提出一种适合大规模认知无线电网络的密钥交换协议,首先利用拓扑位置将网络分簇,簇内使用multipartyDiffie-Hellman,簇间使用aconferencekeydistribution,通过
针对认知无线电网络中传统路由协议存在的缺陷,提出了一种频谱动态变化实时路由算法(DSVR)。该算法在频谱动态变化过程中,利用马尔可夫状态转移,及时调整路由,在一定程度上对网络中的优质资源进行充分使用,
针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知算法(PBCS 算法)。首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,
