基于认知无线电技术的电磁频谱资源调度算法

发布时间：2022-05-06 20:36

　　目前电磁频谱资源调度算法存在稳定性和性能效果较差的问题。提出了基于认知无线电技术的电磁频谱资源调度改进算法,通过分析认知无线电技术的认知性能与重配置性能,建立认知无线电循环结构框架,根据电磁频谱模块内容的电磁态势特征,总结频谱资源调度的必要条件,依据传统资源调度算法,结合频谱聚合方法,采用即时速度及其约束条件,获取相应资源块运行状态,利用整体调度算法和局部调度算法的不同原理,完成电磁频谱资源调度算法的优化改进。仿真结果表明,改进算法优化了传统算法中的弊端,降低了CPU与内存的占用率,提高了带宽,且稳定性较高,具备更为有效的调度效果。 

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 认知无线电循环结构框架建立
3 电磁频谱资源调度
4 传统资源调度算法
5 认知无线电技术下电磁频谱资源调度的改进算法
6 仿真研究
    6.1 实验环境
    6.2 算法性能分析
7 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]多频段时间尺度变换电磁暂态仿真研究[J]. 姚蜀军,刘畅,汪燕,韩民晓.  中国电机工程学报. 2019(24)
[2]基于优先记忆库结合竞争深度Q网络的动态功率控制[J]. 叶梓峰,王永华,万频,杨贺淞,黄沛濠.  电讯技术. 2019(10)
[3]基于负载均衡的异构蜂窝网络性能分析[J]. 刘乔寿,吴立访.  计算机工程与设计. 2019(09)
[4]基于博弈论的云资源调度算法[J]. 徐飞,王少昌,杨卫霞.  计算机科学. 2019(S1)
[5]主用户模拟攻击下的协作频谱感知方法[J]. 王伦文,张孟伯,徐华正,邵豪.  系统工程与电子技术. 2019(09)
[6]基于节点重要度的路由选择与频谱分配算法[J]. 王鹏辉,张宁,肖明明.  计算机工程与应用. 2019(13)
[7]下一代网络中基于分级接纳调度算法与仿真[J]. 毛卉,罗仁华,孙红霞,杨通胜.  计算机仿真. 2018(07)
[8]工业物联网确定性调度中TDMA紧时隙时间精度边界可靠性分析[J]. 王頲,段斯静,黄庆卿,唐晓铭,李永福.  仪器仪表学报. 2018(06)
[9]一种云存储环境下的资源调度改进算法[J]. 徐建鹏,李欣,赵晓凡.  计算机应用研究. 2019(07)
[10]无线自回传网络中基于Lyapunov的虚拟资源分配算法[J]. 唐伦,杨希希,施颖洁,陈前斌.  北京邮电大学学报. 2018(01)



本文编号：3651172