【摘要】：為了提高集中式認知網(wǎng)絡的吞吐量,提出了基于信任度的吞吐量優(yōu)化算法。該算法在主用戶充分保護的前提下,以認知用戶的吞吐量為目標函數(shù),融合中心采用雙門限值對本地感知結果進行融合。從理論上證明了吞吐量是全局漏檢概率的增函數(shù),當全局漏檢概率等于門限值時,吞吐量達到最大值。并利用牛頓迭代法求出單節(jié)點概率,然后采用遍歷法可得到認知用戶吞吐量最大值。仿真結果表明,當信噪比為-14 d B時認知用戶融合優(yōu)化算法相對"AND準則""OR準則"以及"HALF準則"歸一化吞吐量分別提高了0.62、0.3和0.09。
[Abstract]:In order to improve the throughput of centralized cognitive network, a trust-based throughput optimization algorithm is proposed. Under the premise that the master user is fully protected, the algorithm takes the throughput of cognitive users as the objective function, and the fusion center uses two threshold values to fuse the local perceptual results. It is proved theoretically that the throughput is an increasing function of the global miss detection probability. When the global miss detection probability is equal to the threshold value, the throughput reaches the maximum value. Newton iteration method is used to calculate the probability of single node, and then ergodic method is used to obtain the maximum throughput of cognitive users. The simulation results show that when the SNR is-14 dB, the cognitive user fusion optimization algorithm improves the normalized throughput of "AND criterion", "OR criterion" and "HALF criterion" by 0.62, 0.3 and 0.09, respectively.
【作者單位】： 解放軍71777部隊;軍械工程學院信息工程系;電子信息系統(tǒng)復雜電磁環(huán)境效應國家重點實驗室;
【分類號】：TN925

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

1 朱江;段昂;郭兵;;認知網(wǎng)中感知時間和功率控制的聯(lián)合優(yōu)化機制[J];電訊技術;2016年03期

2 劉洋;崔穎;李鷗;;認知無線電網(wǎng)絡中次用戶平均吞吐量的優(yōu)化[J];電子與信息學報;2014年07期

3 姬國慶;王剛;朱洪波;;合作感知中基于吞吐量的聯(lián)合折中優(yōu)化算法[J];通信學報;2011年11期

【共引文獻】

相關期刊論文 前3條

1 郭超;張政保;姚少林;劉廣凱;;認知網(wǎng)絡中協(xié)作感知吞吐量的優(yōu)化[J];電訊技術;2017年03期

2 滿方微;石榮;何彬彬;;基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的無線電頻譜占用預測[J];電訊技術;2016年11期

3 季薇;胡延成;楊震;;認知無線網(wǎng)絡中的智能協(xié)作頻譜感知機制研究[J];信號處理;2015年09期

【二級參考文獻】

相關期刊論文 前1條

1 邱濤;宋濤;許文俊;田寶玉;;能量有效性頻譜感知和傳輸方案的聯(lián)合設計[J];北京郵電大學學報;2012年05期

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 滑楠;曹志剛;;無線認知網(wǎng)絡概念與實例研究[J];計算機工程與應用;2009年02期

2 劉超;王海濤;;網(wǎng)絡發(fā)展的一種新動向——認知網(wǎng)絡[J];數(shù)據(jù)通信;2009年02期

3 邵飛;汪李峰;伍春;;基于認知層的認知網(wǎng)絡結構及其認知方法[J];北京工業(yè)大學學報;2009年09期

4 陳錚;張勇;滕穎蕾;羅希;;認知網(wǎng)絡概述[J];無線通信技術;2009年04期

5 雷宜海;;認知網(wǎng)絡概述[J];電信快報;2010年04期

6 沙智;;淺析認知網(wǎng)絡的關鍵技術及其多方面應用[J];知識經(jīng)濟;2010年07期

7 王琪;;認知網(wǎng)絡概念及技術要求[J];洛陽師范學院學報;2010年05期

8 劉琪;周正;王樹彬;;主用戶鏈路深度衰落下的認知網(wǎng)絡中繼[J];高技術通訊;2010年03期

9 ;“認知網(wǎng)絡”正文通知[J];通信學報;2011年01期

10 王健;趙國生;孫廣路;趙中楠;;面向服務性能的認知網(wǎng)絡理論及形式化建模方法[J];哈爾濱理工大學學報;2014年01期

相關會議論文 前2條

1 吳繼寶;;認知網(wǎng)絡端到端QoS技術研究[A];江蘇省電子學會2010年學術年會論文集[C];2010年

2 高春蓉;賁可榮;;一種基于Agent的認知網(wǎng)絡節(jié)點模型[A];第13屆中國系統(tǒng)仿真技術及其應用學術年會論文集[C];2011年

相關博士學位論文 前10條

1 劉舒祺;基于QoS度量的移動認知網(wǎng)絡路由決策[D];蘇州大學;2016年

2 鐘鳴;面向認知網(wǎng)絡的鏈路初始化與頻譜分配技術研究[D];西安電子科技大學;2016年

3 李婕;認知網(wǎng)絡中基于網(wǎng)絡狀態(tài)和行為預測的路由及數(shù)據(jù)分發(fā)算法研究[D];東北大學;2015年

4 胡罡;無線認知網(wǎng)絡頻譜感知與接入關鍵技術研究[D];國防科學技術大學;2010年

5 馮光升;面向認知網(wǎng)絡的自適應QoS感知與配置方法[D];哈爾濱工程大學;2009年

6 亓晉;基于貝葉斯網(wǎng)絡的認知網(wǎng)絡QoS自主控制技術研究[D];南京郵電大學;2013年

7 陳少磊;無速率碼的編譯碼及其在中繼與認知網(wǎng)絡中的應用[D];浙江大學;2013年

8 梁偉;認知網(wǎng)絡的接入選擇與擁塞控制研究[D];南京郵電大學;2011年

9 陳亮;認知網(wǎng)絡中頻譜管理與流量調(diào)度關鍵技術研究[D];北京郵電大學;2012年

10 李丹丹;認知網(wǎng)絡中具有自主學習特征的智能QoS保障機制研究[D];北京交通大學;2013年

相關碩士學位論文 前10條

1 郭苑;基于業(yè)務的認知網(wǎng)絡健康度評價體系研究[D];南京郵電大學;2011年

2 季麗娟;認知網(wǎng)絡中動態(tài)調(diào)度機理研究[D];上海交通大學;2015年

3 簡洪浩;干擾對齊方法在認知網(wǎng)絡的應用研究[D];上海交通大學;2015年

4 魏鳳生;認知網(wǎng)絡中繼節(jié)點選擇與信道分配算法研究[D];電子科技大學;2016年

5 段曉雪;認知網(wǎng)絡中高效輔助傳輸?shù)墓歉山M網(wǎng)技術研究[D];電子科技大學;2016年

6 朱雯君;無線多跳認知網(wǎng)絡速率與功率優(yōu)化技術研究[D];南京郵電大學;2016年

7 高贊;攜能認知網(wǎng)絡的協(xié)作通信方案研究[D];南京郵電大學;2016年

8 李耿;下一代無線通信系統(tǒng)關鍵技術研究[D];西北工業(yè)大學;2015年

9 賀冰濤;攜能協(xié)作認知網(wǎng)絡穩(wěn)態(tài)吞吐量研究[D];西安電子科技大學;2015年

10 周天衛(wèi);認知網(wǎng)絡資源質(zhì)量分析與其管理演示系統(tǒng)設計實現(xiàn)[D];西安電子科技大學;2015年

，

本文編號：2459308