认知自组网分布式频谱感知最优协作算法

认知无线电技术使得自组织网络节点能够充分利用空闲频谱资源,提高了传输性能。通过协作频谱感知,可有效解决由于无线信道存在阴影、噪声和衰落等情况导致的单节点感知准确性偏低。为了解决梯度算法随着协作节点数量增大后计算复杂度变高,文中提出部分梯度算法ψ-GBCS,该模型通过基于SNR的动态阈值保证了感知准确性,同时通过最佳协作节点数提高了感知效率。仿真结果表明,该模型下,综合评估系统效率和性能的J函数值提高37%,能耗降低50%,有效保证大规模认知自组网频谱感知的鲁棒性,降低了对主用户的干扰及设备功耗。

多用户认知无线电OFDM系统的资源分配算法

认知无线电(CR)可用于提高无线频谱资源利用率,正交频分复用(OFDM)则是一种理想的CR系统调制技术。针对基于OFDM的认知无线电系统特性,提出一种多用户认知OFDM系统的资源分配算法。根据比例公平原则分配子载波,通过注水法分配功率,使认知用户不干扰授权用户正常通信,同时兼顾公平比例原则,实现认知用户系统总容量最大化。仿真结果表明,该算法能在保证用户公平性的前提下,有效提高频谱利用率,并且算法复杂度较低。