认知无线网络中硬合并协同频谱感知的融合准则优化

• 作者: 周林 彭盛亮 蔡灿辉 赖美玲
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线网络 协同频谱感知 融合准则优化 贝叶斯代价
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 短文与研究通讯
• 页码范围: 1416-1422
• 页数: 7页
• 分类号: TN925
• 字数: 3871字
• 语种: 中文

摘要

频谱感知是认知无线电一项基础的任务.在认知无线网络中,多个次用户可以协同工作,对主用户进行可靠感知.如何融合多个次用户的感知信息是实施协同感知的关键.本文围绕集中式认知无线网络中的硬合并协同感知技术展开研究,讨论了常用的k-out-of-m融合准则.与OR准则(k=1)、Half-voting准则(k=m/2)和AND准则(k=m)等特例不同,本文考虑参数k任意取值的场景,从最小化贝叶斯代价的角度,推导出了最优k值的闭合表达式.仿真结果验证了该闭合公式的有效性,并显示最优k值随判决门限、频谱非空闲与空闲先验概率比、漏检与虚警影响因子比的增大而减小,且在信噪比场景中更具应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡灿辉	华侨大学通信技术研究所	76	343	9.0	12.0
2	周林	华侨大学通信技术研究所	35	42	4.0	5.0
3	彭盛亮	华侨大学通信技术研究所	8	25	3.0	4.0
4	赖美玲	华侨大学通信技术研究所	2	8	2.0	2.0