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基于线性加权数据融合的协作频谱感知优化
基于线性加权数据融合的协作频谱感知优化
作者:
刘全
刘思洋
郭云玮
高俊
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
Bayesian准则
认知无线电
数据融合
能量检测
Neyman-Pearson准则
频谱感知
摘要:
在认知无线电网络中,协作频谱感知技术可有效地缓解本地感知场景中存在的隐藏终端等问题.为了获得更大的协作增益,该文采用基于数据融合的协作频谱感知策略,融合中心依次收集各次用户上报的本地能量检测数据,然后进行线性加权融合,并做出最终判决.重点研究了线性加权融合方案的优化,推导了各次用户分别在Neyman-Pearson (N-P)和Bayesian两种不同准则下的最优融合权重,并在Suzuki感知信道下进行了蒙特卡洛仿真和数值验证.结果表明,N-P准则下给出的两种优化加权融合方案MDC和NDC性能相近,且均比EGC、SC、MRC等常用的融合方案具有更高的协作检测概率;而Bayesian准则下推导的优化加权融合方案BAY在检测可靠性方面明显优于其他方案.
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加权序贯检测
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认知无线电
阴影衰落
能量检测
动态阈值
可信任度
检测信噪比
传输信噪比
协作频谱感知
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文献信息
篇名
基于线性加权数据融合的协作频谱感知优化
来源期刊
电子科技大学学报
学科
工学
关键词
Bayesian准则
认知无线电
数据融合
能量检测
Neyman-Pearson准则
频谱感知
年,卷(期)
2012,(5)
所属期刊栏目
通信与信息工程
研究方向
页码范围
697-701,786
页数
6页
分类号
TN92
字数
3895字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
高俊
海军工程大学通信工程系
151
690
12.0
17.0
2
刘全
中国电子系统设备工程公司研究所
18
113
7.0
10.0
4
郭云玮
海军工程大学通信工程系
10
75
6.0
8.0
5
刘思洋
海军工程大学通信工程系
5
37
4.0
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二级引证文献(0)
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引证文献(1)
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引证文献(1)
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2017(4)
引证文献(3)
二级引证文献(1)
2018(1)
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二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
Bayesian准则
认知无线电
数据融合
能量检测
Neyman-Pearson准则
频谱感知
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
主办单位:
电子科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-0548
CN:
51-1207/T
开本:
大16开
出版地:
成都市成华区建设北路二段四号
邮发代号:
62-34
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
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