协作频谱感知中基于可靠度原则的节点选择方法研究

黄堂森; 尹向东; 李小武; 王娜

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协作频谱感知中基于可靠度原则的节点选择方法研究

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多节点协作频谱感知通过融合不同地理位置节点的检测信息,提高了对主用户使用状态的感知性能。但感知性能与感知节点数目之间是非线性关系,感知节点的增加导致能量消耗的增加,而信息量少的节点参与协作感知不利于提高感知性能,反而增加了额外的能量消耗。为提高感知效率,降低能量消耗,提出一种节点选择算法,该算法只调度可信度高的节点参与协作感知,排除性能差的节点参与协作感知,融合中心通过机器学习机制与外部环境不断交互信息,对节点性能进行实时评,及时剔除可靠性下降的节点,动态选择高可靠性的节点参与协作感知,维持高可靠性感知的动态平衡,提高认知网络的鲁棒性。实验结果表明,本文中的算法在6个能耗单位下检测概率可达到99%,在有效降低能量消耗的同时显著提高了感知性能,远优于传统感知方法。

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来源
《光电子．激光》 |2020年第7期|745-752|共8页
作者
黄堂森; 尹向东; 李小武; 王娜;
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作者单位

湖南科技学院电子与信息工程学院;

湖南永州425199;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类散射通信;
关键词
认知网络; 感知节点; 机器学习; 节点选择;

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