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能量受限认知无线电网络中用于协作频谱感知的信道状态学习
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上传时间: 2021-03-31
详细说明：认知无线电（CR）是解决新兴频谱危机的有前途的技术，尤其是对于部署了成千上万个无线传感器节点的应用而言。 由于连续频谱感测将大大缩短由能量受限的CR节点组成的网络的寿命，因此需要一种准确的预测频谱占用率的方法来提高能量效率。 本文提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的协作频谱感知（CSS），可预测网络环境的状态。 用于协作频谱感测的传统预测算法假定所有CR节点都具有相同的网络环境。 但是，各个CR节点的信道可用性可能会大不相同，因此传统算法将导致在复杂的无线电环境中较低的预测精度。 所提出的方法学习历史频谱感测结果，并帮助网络做出节能的频谱感测决策。 更具体地说，HMM的隐藏状态设置为不同的区域，在这些区域中，主要用户（PU）执行不同的活动。 采用鲍姆-韦尔奇（Baum-Welch（BW））算法，根据过去的频谱感知结果估计HMM的参数，然后将这些参数馈入用于预测PU活动的正向算法。 根据预测，次要用户（SU）分为“受PU干扰”或“不受PU干扰”。 被选为“受到PU干扰”的节点将不会执行频谱感应以减少不必要的能耗。 在不同的交通条件下，通过仿真评估了所提出方法的性能。 仿真结果表明，与传统的基于HMM的方法相比，该算法在能效和频谱利用率方面的有效性分别提高了约13％和15％。
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