在光通信網(wǎng)絡(luò)中,通信信號的感知分為單節(jié)點感知與多節(jié)點協(xié)作感知,其中多節(jié)點的傳感因能克服多徑衰弱和隱藏終端的影響而被廣泛研究,但多節(jié)點的傳感知在通信開銷和融合方法上仍然存在許多難題有待解決。本文提出一種量化與編碼的方法來減少當(dāng)?shù)毓?jié)點與融合中心之間的通信開銷,在融合方法上提出一種基于節(jié)點特征的加權(quán)融合方法來提升融合中心的判決準(zhǔn)確性,該融合方法有效反應(yīng)各個節(jié)點在認知網(wǎng)絡(luò)中的實際作用。此外,為了提升感知效率,利用強化學(xué)習(xí)的方法來得升熟悉環(huán)境下的感知效率。實驗結(jié)果表明:本文中的頻譜感知方法與傳統(tǒng)方法相比在同等條件下可減少通信開銷,提升判決準(zhǔn)確率并減少感知時間。 

【文章來源】：光電子·激光. 2019,30(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖１本地雙能量閾值的設(shè)計

｝，則融合中心可按照（８）式對集合Ｗ中的元素求和。求和的結(jié)果與０進行比較，即融合值大于０（Ｆ＞０，），則可判斷主用戶信號存在，若融合值小于０（Ｆ＜０），則判斷主用戶信號不存在，如果融合值等于０（Ｆ＝０），則需增加一個感知周期后再做同樣的判決。判決式可用（９）式描述。Ｆ＝∑Ｎｉ＝１ｗｉ，ｉ＝１，２，…，Ｎ（８）Ｆ＞０，Ｈ１Ｆ＜０，Ｈ｛０（９）計算節(jié)點權(quán)值與信號協(xié)作感知算法如圖２所示：４智能感知算法４．１智能搜索算法由（３）式可知，在中間閾值能確定的情形下，感知節(jié)點的低閾值λｌ和高閾值λｈ的取值由調(diào)節(jié)參數(shù)ε決定。由于檢測概率Ｐｄ與參數(shù)ε之間并非單調(diào)關(guān)系，使用優(yōu)化算法難以尋找最優(yōu)ε值。而ε∈［０，０．５］，使用網(wǎng)格搜寮法尋找最優(yōu)ε來確定最優(yōu)雙閾值，以獲得特定無線電環(huán)境下的最佳感知性能是可行的方法。因此，網(wǎng)格搜索算法是尋找最優(yōu)參數(shù)值并獲得最佳感知性能的可靠算法。網(wǎng)格搜索算法的原理是：圖２本地權(quán)值計算與協(xié)作無線電感知算法Ｆｉｇ．２Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｎｏｄｅｗｅｉｇｈｔｓａｎｄｍａｓｔｅｒｕｓｅｒｓｉｇｎａｌｓｅｎｓｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（１）以ｙ軸表示信噪比，ｘ軸表示ε參數(shù)，ｚ軸表示探測率Ｐｄ。ｙ軸、ｘ軸與ｚ軸的交叉點即為在特定噪聲環(huán)境下獲得的Ｐｄ值。（２）設(shè)信噪比α為一定值時，將ε的取值范圍分成１０等份。令，ε０＝０，Δε０

１５）式計算。Ｐｒ，ｉ＝Ｐｔ·Ｋ·［ｄｏｄｉ］ｒ，ｉ＝１，２，…，１６（１５）上式中Ｐｒ，ｉ是第ｉ個節(jié)點收集的信號能量，Ｐｔ＝０．１Ｗ是主用戶的發(fā)射信號功率，Ｋ＝０．０２７是擬定的信道衰減系數(shù)，ｒ＝４是路勁損耗指數(shù)，以ｄｏ＝１ｍ是供參考的基準(zhǔn)距離，ｄｉ是主用戶和第ｉ個節(jié)點之間的距離［２２］。５．２仿真實驗數(shù)據(jù)解析（１）第一組實驗是分析參數(shù)ε對檢測準(zhǔn)確率（Ｐｄ）的影響。圖３描繪了分別使用單闕值檢測（ε＝０．０）和雙閾值檢測（ε＝０．２５）時，檢測準(zhǔn)確（Ｐｄ）隨信噪比變化的情形。從圖３中可知ε≠０時，當(dāng)?shù)托旁氡鹊陀冢玻埃洌碌那樾蜗码p閾值檢測獲得的準(zhǔn)確率高于單閾檢測。這是因為不同節(jié)點因收集主用戶信號的能量存在差異，但在單閾值檢測方法中，感知節(jié)點獲得的權(quán)值只有１和－１兩種，不能充分體現(xiàn)各節(jié)點在協(xié)作感知中的實際作用。而在雙值檢測算法中，充分體現(xiàn)了不同節(jié)點在協(xié)作感知中的貢獻差異，這更能反應(yīng)節(jié)點在協(xié)作的實際作用。與已有的傳統(tǒng)感知方法相比，本文中的感知算法更能體現(xiàn)節(jié)點之間的差異，賦予可靠節(jié)點更大權(quán)重，因而獲得的檢測準(zhǔn)確率更高。圖３在不同信噪比下ε對Ｐｄ的影響Ｆｉｇ．３εａｆｆｅｃｔｓＰｄｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔＳＮＲ（２）第二組是對智能搜索算法的性能分析。圖４描述了在不同信噪比下參數(shù)ε對檢測準(zhǔn)確率（Ｐｄ）和錯誤檢測率（Ｐｅ）的影響。從圖４中可知Ｐｄ隨ε

【參考文獻】：
期刊論文
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