本文關鍵詞：基于擴散策略的實時分布式協(xié)作頻譜檢測算法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)分布式協(xié)作頻譜檢測算法認知用戶不能實時檢測問題,該文提出基于擴散策略的實時分布式協(xié)作檢測算法。算法利用各個節(jié)點的本地代價表示全局代價,通過最小化各個節(jié)點的代價使得全局代價最小。采用最速下降法,利用迭代方式計算各個節(jié)點檢測量的最優(yōu)估計值,得出估計值的理論穩(wěn)態(tài)均值和方差,得出虛警概率、檢測概率以及檢測門限的封閉表達式。理論分析和實驗結果表明,該算法能夠有效解決分布式網(wǎng)絡認知節(jié)點的實時檢測問題,并具備快速學習和適應環(huán)境變化的能力。當虛警概率為0.01且檢測概率達到0.9時,平均信噪比較平均共識和非實時擴散策略降低了約6 d B,能夠實現(xiàn)在極低信噪比條件下的信號檢測。
【作者單位】： 軍械工程學院信息工程系;
【分類號】：TN925
【正文快照】： 分布式協(xié)作頻譜檢測是較大空間范圍內(nèi)多認知節(jié)點協(xié)作檢測技術。相對于集中式技術,分布式網(wǎng)絡中的單個節(jié)點通過和相鄰節(jié)點信息交換,單個節(jié)點進行數(shù)據(jù)處理,解決整個網(wǎng)絡的協(xié)作問題,目標就是通過分布式行為自適應估計網(wǎng)絡的參數(shù)[1-3]。文獻[4]提出平均共識策略實現(xiàn)分布式協(xié)作,每

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7 章s，

本文編號：1228031