基于HMM信道预测的认知无线网络能效优化研究

• 作者: 李金夫 邓冬梅 韩宾
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 认知无线网络 信道预测 能量效率 HMM
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 网络与系统
• 页码范围: 593-598
• 页数: 6页
• 分类号: TN92
• 字数: 4254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2018.03.016

摘要

针对Overlay频谱共享模式下的认知无线网络能量优化问题,利用隐马尔可夫(Hidden Markov Model,HMM)模型建立信道预测-择优感知-接入机制.认知用户在信道感知阶段利用HMM模型进行下一时隙信道状态(忙绿/空闲)预测,根据信道预测结果进行信道择优感知-接入,降低信道感知阶段的冗余能量消耗,提升信道接入准确率和网络吞吐量,从而有效提升网络能量效率.与采用传统随机接入模式和BPNN预测模型的无线网络进行仿真对比,结果表明,采用的HMM信道模型预测准确率达91％以上,且网络能量效率得到有效提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩宾	西南科技大学信息工程学院	49	226	10.0	13.0
2	李金夫	西南科技大学信息工程学院	6	27	2.0	5.0
3	邓冬梅	西南科技大学信息工程学院	4	4	1.0	1.0