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1.
文中提出了一种新的多中继协作通信策略,该策略基于Jackson排队模型同时对物理层(physicallayer,PHY)与媒体接入控制层(MAC)的跨层设计进行了分析.在物理层,重点探讨多中继节点情形下信噪比(SNR)门限与中断概率之间的关系.在MAC层,系统采用Jackson排队网络进行建模,单协作节点数据包排队准则为GI/M/1模型,多节点之间进行相互机会协作,进而分析了所提策略的系统吞吐量与时延性能.跨层设计仿真结果表明,在不同中继策略下,协作节点数的增加将影响物理层高频谱有效性区域的系统中断性能.此外,相对于传统两协作节点模型,所提策略可以达到显著的MAC层数据包吞吐量与时延性能.  相似文献   
2.
在认知无线电多载波调制系统中,子载波分配是实现主用户与认知用户频谱共享的前提.研究了认知OFDM中基于极大似然比检测(MLD)的子载波分配算法,认知用户采用MLD模型对主用户频谱使用情况进行分布式检测,利用频谱检测信息动态分配子载波,通过认知基站对认知用户子载波频谱感知信息进行融合判决.推导了MLD模型的判决区域上下界阈值、检测概率与虚警概率,并与能量检测进行性能比较.仿真结果表明,相对于能量检测,MLD判决阈值与子载波平均接收信噪比(SNR)有关,检测性能自适应信道变化.MLD用于CR多载波调制中的子载波分配,可明显提高认知OFDM子载波频谱感知性能,从而达到高效利用频谱资源,实现"绿色通信".  相似文献   
3.
针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性,基于贝叶斯压缩感知(BCS)的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计.将贝叶斯压缩感知应用于认知无线电宽带压缩频谱检测,利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测.研究了基于期望最大化算法和相关向量机模型的多任务BCS参数估计.仿真结果表明:相比于传统单任务BCS重构方法,多任务BCS在节点能耗与网络带宽受限的条件下,通过对估计参数的合理优化,在较低压缩比区域可实现重构均方误差的快速收敛,且检测性能随着任务数的增加而提高.当感知数据相关性从25%增加到75%,且任务数一定时,所提方法的重构观测数明显下降,宽带频谱检测性能显著提高.  相似文献   
4.
认知无线电系统中,认知用户必须具备动态可靠感知与检测频谱空穴的能力。采用多载波调制可以作为认知用户频谱感知的有效实现方式。不同于传统正交频分复用OFDM(orthogonal frequency divisionmultiplex)多载波调制,提出了认知节点基于多抽头频谱估计方法的频谱感知新技术,它基于滤波器组进行实现。采用扁长型滤波器多带调制设计的多抽头频谱估计器,具有较高的频谱动态范围,可以比周期图频谱估计器更有效地估计干扰温度功率谱。通过干扰温度功率谱仿真分析,多抽头频谱估计器作为认知用户前端频谱分析器,可以准确估计干扰温度功率谱,进而实现对主用户接收机的干扰抑制。  相似文献   
5.
研究了滤波多音调制(FMT)系统的综合/分析滤波器组,通过滤波器组多相分解推导了FMT系统接收端M路并行子信道准确重构条件.对FMT系统中低通原型滤波器进行了设计,并进行了比较,分析了由不同原型滤波器进行设计的滤波器组性能,并给出了FMT系统滤波器组的仿真结果.  相似文献   
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