异构网络中多无线电多信道环境下信道状态预测算法研究

该文针对异构网络环境未知性的特点,基于部分可测马尔科夫(POMDP)模型,结合认知无线电频谱侦测技术,提出了一种新的多无线电多信道环境下信道状态预测算法。该算法通过对信道状态历史信息的分析,推导出信道信念状态(belief state)的初始分布和转移概率,并以此选择出具有最佳回报的信道以供接入,从而达到提高信道利用率的目的。仿真结果表明算法性能要优于传统算法。

基于IMM的无人机在线路径规划决策建模

为提升无人机对目标的自主跟踪能力,以部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)为理论框架,建立起无人机路径在线规划POMDP模型。分析并描述了POMDP模型中的各个要素,针对目标运动规律的复杂性,引入交互多模型(IMM)方法描述POMDP模型中的状态转移规律,以适应目标的机动变化。同时以POMDP模型中的累加代价函数为目标函数,结合使用名义信念状态优化(NBO)算法求解无人机的行动策略,产生的行动策略控制无人机飞行。仿真结果表明,所建立的模型能够实现对无人机路径的自主规划,能够控制无人机对目标进行有效跟踪,规划的无人机路径较之使用单一的目标状态转移规律更加合理高效。