【摘要】：為了提高集中式認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,提出了基于信任度的吞吐量?jī)?yōu)化算法。該算法在主用戶充分保護(hù)的前提下,以認(rèn)知用戶的吞吐量為目標(biāo)函數(shù),融合中心采用雙門限值對(duì)本地感知結(jié)果進(jìn)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(dāng)全局漏檢概率等于門限值時(shí),吞吐量達(dá)到最大值。并利用牛頓迭代法求出單節(jié)點(diǎn)概率,然后采用遍歷法可得到認(rèn)知用戶吞吐量最大值。仿真結(jié)果表明,當(dāng)信噪比為-14 d B時(shí)認(rèn)知用戶融合優(yōu)化算法相對(duì)"AND準(zhǔn)則""OR準(zhǔn)則"以及"HALF準(zhǔn)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(duì);軍械工程學(xué)院信息工程系;電子信息系統(tǒng)復(fù)雜電磁環(huán)境效應(yīng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TN925

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2459308