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公开(公告)号：CN103327504B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310293813.X
申请日：2013-07-12
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H04W16/14 , H04B17/382
CPC分类号： Y02D70/00
摘要： 本发明公开了一种认知无线电网络中频谱感知间隔的决策方法，该方法包括：获取当前频谱感知结果；若当前频谱感知结果为频谱忙碌，且对应的频谱感知间隔为θ1，则根据频谱感知间隔内频谱状态变为空闲的时隙个数的期望值fO(θ1)，计算降低的吞吐量的期望值fT(θ1)；再计算平均每个时隙的感知能量消耗fE(θ1)；并根据计算出的fT(θ1)与fE(θ1)计算最优频谱感知间隔；若当前频谱感知结果为频谱空闲，且对应的频谱感知间隔为θ0，则根据频谱感知间隔内频谱状态变为忙碌的时隙个数的期望值gO(θ0)，计算降低的吞吐量的期望值gT(θ0)以及授权用户遭受的干扰的期望值gI(θ0)；再计算平均每个时隙的感知能量消耗gE(θ0)；并根据计算出的gE(θ0)、gT(θ0)与gI(θ0)计算最优频谱感知间隔。通过采用本发明公开的方法，降低了系统能量消耗，提高了系统吞吐量。
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公开(公告)号：CN103327504A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310293813.X
申请日：2013-07-12
申请人： 北京交通大学
CPC分类号： Y02D70/00
摘要： 本发明公开了一种认知无线电网络中频谱感知间隔的决策方法，该方法包括：获取当前频谱感知结果；若当前频谱感知结果为频谱忙碌，且对应的频谱感知间隔为θ1，则根据频谱感知间隔内频谱状态变为空闲的时隙个数的期望值fO(θ1)，计算降低的吞吐量的期望值fT(θ1)；再计算平均每个时隙的感知能量消耗fE(θ1)；并根据计算出的fT(θ1)与fE(θ1)计算最优频谱感知间隔；若当前频谱感知结果为频谱空闲，且对应的频谱感知间隔为θ0，则根据频谱感知间隔内频谱状态变为忙碌的时隙个数的期望值gO(θ0)，计算降低的吞吐量的期望值gT(θ0)以及授权用户遭受的干扰的期望值gI(θ0)；再计算平均每个时隙的感知能量消耗gE(θ0)；并根据计算出的gE(θ0)、gT(θ0)与gI(θ0)计算最优频谱感知间隔。通过采用本发明公开的方法，降低了系统能量消耗，提高了系统吞吐量。
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公开(公告)号：CN103281701A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310206560.8
申请日：2013-05-29
申请人： 北京交通大学
摘要： 一种认知无线电网络的协作频谱预测方法，主要步骤如下步骤一由于硬件条件限制，每个次级用户每次最多只能对一个信道进行频谱预测。而实际多主用户多次级用户网络中存在多个信道。本发明给出一种信道选择方法，每个次级用户选择具有最高预测精度的信道进行频谱预测，选择同一信道的次级用户称为同一类用户；步骤二在每一类的次级用户中，所有次级用户自主形成多个不同的联盟：每个次级用户以改善自身预测精度为目标，对各个联盟进行优先排序，选择最佳的联盟；步骤三每个联盟中选择一个次级用户当做首领，负责收集联盟内其他次级用户本地预测的结果，并且根据OR规则数据融合方法做出最终的协作频谱预测的决定。
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公开(公告)号：CN103281701B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310206560.8
申请日：2013-05-29
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H04W16/14 , H04B17/382
摘要： 一种认知无线电网络的协作频谱预测方法，主要步骤如下步骤一由于硬件条件限制，每个次级用户每次最多只能对一个信道进行频谱预测。而实际多主用户多次级用户网络中存在多个信道。本发明给出一种信道选择方法，每个次级用户选择具有最高预测精度的信道进行频谱预测，选择同一信道的次级用户称为同一类用户；步骤二在每一类的次级用户中，所有次级用户自主形成多个不同的联盟：每个次级用户以改善自身预测精度为目标，对各个联盟进行优先排序，选择最佳的联盟；步骤三每个联盟中选择一个次级用户当做首领，负责收集联盟内其他次级用户本地预测的结果，并且根据OR规则数据融合方法做出最终的协作频谱预测的决定。
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