目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI)...目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。展开更多
针对多终端多信道复杂认知无线电-物联网(cognitive-radio Internet of Things,CR-IoT)当中的频谱感知-分配问题,提出了一种基于边缘计算思想的协作频谱感知-分配方法。为了评估边缘计算思想的引入为CR-IoT系统带来的性能提升,设计了一...针对多终端多信道复杂认知无线电-物联网(cognitive-radio Internet of Things,CR-IoT)当中的频谱感知-分配问题,提出了一种基于边缘计算思想的协作频谱感知-分配方法。为了评估边缘计算思想的引入为CR-IoT系统带来的性能提升,设计了一种能够量化对授权用户的干扰以及认知用户的服务质量的性能评估系统(performance evaluation system,PES)。在该系统中,基于排队论以离散时间马尔可夫模型对系统状态进行建模,能够对可配置参数的异构终端进行独立分析,进而对不同的频谱感知-分配方法进行性能评估。使用PES所进行的仿真结果表明,相比于中心感知-分配方法,所提出的边缘计算方案能够实现更低的对授权用户的干扰以及对于认知用户更好的服务质量。这一结果同样证明了,所提出的PES具有帮助网络监管者设计频谱感知-分配方案的能力。展开更多
文摘目前对于时间差定位差(Time Difference of Arrival,TDOA)的算法中,存在着定位偏差大、时间接收存在偏差等问题,直接导致定位精度受到很大影响。在各项定位算法中,基于接收信号强度定位算法(Received Signal Strength Indication,RSSI),具有覆盖面积广、精度高的特点,因此提出采用RSSI算法筛选修正过后进行TDOA算法的分层融合算法,使得整体的定位精度得到进一步提升。此分层融合算法可以提高定位精度,尽可能地减小因外部环境变化导致的定位误差。通过仿真可以看出,和现有的融合算法比较,该分层融合算法的可行性和稳定性有一定提升。
文摘针对多终端多信道复杂认知无线电-物联网(cognitive-radio Internet of Things,CR-IoT)当中的频谱感知-分配问题,提出了一种基于边缘计算思想的协作频谱感知-分配方法。为了评估边缘计算思想的引入为CR-IoT系统带来的性能提升,设计了一种能够量化对授权用户的干扰以及认知用户的服务质量的性能评估系统(performance evaluation system,PES)。在该系统中,基于排队论以离散时间马尔可夫模型对系统状态进行建模,能够对可配置参数的异构终端进行独立分析,进而对不同的频谱感知-分配方法进行性能评估。使用PES所进行的仿真结果表明,相比于中心感知-分配方法,所提出的边缘计算方案能够实现更低的对授权用户的干扰以及对于认知用户更好的服务质量。这一结果同样证明了,所提出的PES具有帮助网络监管者设计频谱感知-分配方案的能力。