认知无线网络中基于遗传算法的异构信道频谱感知策略

在具有异构信道的认知无线网络环境中,各异构信道具有不同带宽、不同感知时间、不同使用概率、不同稳定度。在给定的时间槽内,感知的信道数目不同,以及感知的信道不同,频谱感知获得的带宽也不同,并且频谱感知耗费的时间也不同,传输的时间也不同。因此,针对如何选择待感知的信道,提高次用户获得的带宽,以及用于传输的时间,提出基于遗传算法的异构信道频谱感知策略GAHS(Genetic Algorithm based on Heterogeneous channels spectrum Sensing strategy)。仿真结果表明GAHS能提高节点获得的带宽和用于传输的时间。

基于频域复杂度分析的频谱感知算法

提出了在频域范围内基于复杂度分析的频谱感知算法,次用户首先将接收到的信号变换到频域,然后,对变换后的频域信号进行Lempel-Ziv复杂度分析,区分出噪声和有用信号,从而确定主用户是否活跃。该方法在信噪比很低的情况下也具有较高的检测概率。仿真结果表明,该方法对噪声抵抗性很强,能显著改善认知无线网络频谱感知的能力。