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非对称认知网络中分布式多用户频谱共享算法
作者单位:;1.中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室;2.华为技术有限公司武汉研究所
摘    要:为解决多用户冲突导致非对称认知网络吞吐量降低的问题,根据网络中用户信道收益矩阵的特点,提出了一种分布式多用户联合频谱共享方法.首先,基于Gale-Shapley理论实现认知用户和信道之间的"一对一"频谱分配,以避免认知用户之间的竞争冲突;其次,在未知信道先验知识或者认知用户仅有部分信道感知能力时,通过顺序最优学习算法获取信道收益信息;同时设置接入定时器,实现分布式机会频谱共享.仿真结果表明:所提方法的平均网络吞吐量明显优于随机等分布式算法,且复杂度比最优算法大大降低,收敛速度较快,适于感知带宽受限和用户地理位置分散的非对称认知网络.

关 键 词:非对称认知网络  分布式频谱共享  Gale-Shapley理论  联合学习算法

Distributed Multiuser Spectrum Sharing Algorithm in Asymmetric Cognitive Radio Networks
Abstract:
Keywords:
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