CRN中基于隐马尔科夫模型的信道选择方法

• 作者: 张申 彭艺 朱豪 李启骞
• 来源期刊: 数据通信
• 学科: 工学
• 关键词: 频谱感知 CRN HMM 感知时延
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 技术方案
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 2848字
• 语种: 中文

摘要

频谱感知技术作为CRN(Cognitive Radio Network)的关键技术之一,能够对空闲信道进行有效的探测,然后再重新分配给次级用户SU (Secondary Users).针对现有频谱感知技术在感知新信道过程中时延较大、选择信道达到最优的问题,提出一种基于信道选择机制的HMM(Hidden Markov Model)方法.以减小感知时延,并对频谱范围进行优化,进而估计节点的带宽范围以将信道分配给SU.与现有方案相比,该方法具有更好的端到端吞吐量、且具有更低的运行时间和平均端到端延迟.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭艺	昆明理工大学信息工程与自动化学院	38	66	5.0	6.0
2	张申	昆明理工大学信息工程与自动化学院	6	1	1.0	1.0
3	朱豪	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	1	1.0	1.0
4	李启骞	昆明理工大学信息工程与自动化学院	5	1	1.0	1.0