认知网络中协作感知吞吐量的优化

发布时间：2019-04-17 09:24

【摘要】：为了提高集中式认知网络的吞吐量,提出了基于信任度的吞吐量优化算法。该算法在主用户充分保护的前提下,以认知用户的吞吐量为目标函数,融合中心采用双门限值对本地感知结果进行融合。从理论上证明了吞吐量是全局漏检概率的增函数,当全局漏检概率等于门限值时,吞吐量达到最大值。并利用牛顿迭代法求出单节点概率,然后采用遍历法可得到认知用户吞吐量最大值。仿真结果表明,当信噪比为-14 d B时认知用户融合优化算法相对"AND准则""OR准则"以及"HALF准则"归一化吞吐量分别提高了0.62、0.3和0.09。
[Abstract]:In order to improve the throughput of centralized cognitive network, a trust-based throughput optimization algorithm is proposed. Under the premise that the master user is fully protected, the algorithm takes the throughput of cognitive users as the objective function, and the fusion center uses two threshold values to fuse the local perceptual results. It is proved theoretically that the throughput is an increasing function of the global miss detection probability. When the global miss detection probability is equal to the threshold value, the throughput reaches the maximum value. Newton iteration method is used to calculate the probability of single node, and then ergodic method is used to obtain the maximum throughput of cognitive users. The simulation results show that when the SNR is-14 dB, the cognitive user fusion optimization algorithm improves the normalized throughput of "AND criterion", "OR criterion" and "HALF criterion" by 0.62, 0.3 and 0.09, respectively.
【作者单位】： 解放军71777部队;军械工程学院信息工程系;电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室;
【分类号】：TN925

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2459308