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无线电认知系统频谱资源差错控制是决定无线电传输和通信质量优劣的关键。传统的无功率控制方法由于需要使用授权用户的先验信息,出现无线电频谱资源规模集群和感知预留,通信过程中,出现丢包率高和堵塞,频谱感知差错控制效率低下。考虑无线信道的时变特性,采用QoS优化筛选控制的方法,提出一种基于协作用户频谱感知模型的无线电认知系统频谱资源差错控制方法,采用CS.MA/CA信道访问MAC协议进行信道建模,得到QoS控制过程的时间线。基于能量检测K/N判决准则,建立无线电频谱感知差错控制判决模型。实验结果表明,采用该方法进行无线电认知系统频谱资源差错控制,频谱感知网络负载降低,传输时延减少,提高了资源包的接收率。 相似文献
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在认知无线电系统中,动态频谱分配技术是保证高效频谱利用的关键技术。首先介绍认知无线电定义以及系统模型,并归纳了一些认知无线电的动态频谱分配算法。 相似文献
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认知无线电技术备受业界关注,并取得了飞速地发展,作为其中核心问题的无线频谱资源管理技术是提高认知无线电性能的关键.通过引入了资源空间的概念,对认知无线电技术领域中的无线频谱资源管理技术进行说明,形成了无线频谱资源空间、资源网格、可用资源图谱等无线资源管理的数据体系,并且构建了相应的分层分布式管理结构和资源管理数据库,形成的资源描述体系和管理结构可以成为研究认知无线电资源管理技术的理论概念基础. 相似文献
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OFDM系统中的关键技术 总被引：3，自引：0，他引：3
随着通信技术的不断成熟和发展,正交频分复用(OFDM)作为一种具有高频带利用率、可以有效对抗信号波形间干扰的高速传输技术,引起了广泛关注。OFDM系统各个子载波之间正交,允许子信道的频谱相互重叠,最大限度地利用了频谱资源。本文就OFDM系统中的关键技术进行了探讨。 相似文献
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为解决目前频谱资源使用率低的问题,认知无线电技术应运而生,频谱感知是认知无线电中关键技术之一,是保证认知无线电系统能够正常运作的前提。本技术以认知无线电中频谱感知技术作为专利申请的分析对象,对其申请状况、技术分支、重要申请人进行了分析。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2017,(7)
随着社会发展和科技进步,无线电应用领域在不断扩大,台站数量在逐年增多,无线电频谱资源供需矛盾日益突出。而无线电频谱资源作为一种有限的、稀缺的、具有战略意义的自然资源,如何充分合理地利用它,使其更好地为国防安全、经济建设和社会发展服务也是无线电管理者需要面对的一个难题。文章从频谱使用现状出发,分析频谱管理中存在的问题,并提出对策。 相似文献
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认知无线电是为了提高频谱利用率而提出的一种智能频谱共享技术,而频谱感知则是实现认知无线电的关键技术.分析了三种最基本的单用户频谱检测技术,通过仿真可以看出,相比能量检测,循环平稳特征检测能够有效地提高认知用户对主用户的检测概率,具有更加可靠的检测性能. 相似文献
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无线通信技术的飞速发展,加速了频谱资源的枯竭,频谱资源的匮乏已成为制约现有无线通信的瓶颈。同时静止的频谱分配管理的方式,致使现有的频谱使用效率非常低。本文介绍了基于认知无线电提升频谱利用率的技术,重点讨论了认知无线电的现状,深入分析了其关键技术。 相似文献
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认知无线电频谱感知技术分析 总被引：1，自引：0，他引：1
认知无线电是一种智能的无线通信技术。针对认知无线电实现的首要任务:感知频谱环境,主要介绍了实现频谱感知的两种关键技术:发射机检测和合作检测。 相似文献
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异步传输网络间通信信道组成复杂,对异步传输网络间通信信道的频谱的准确估计可以避免不占用多余的频带,能够实现高数据率通信。提出一种基于频域分块和脉冲响应的异步传输网络频谱估计算法。构建异步传输网络通信信道模型为缓慢时变、空变的相干多途信道,采用正交频率复用OFDM训练序列得到确定的起始帧概率分布,采用同步算法能有效减少系统子载波间的正交性抑制,得到系统函数的基本特征传递函数,实现对频域分块频谱估计。仿真结果表明,该算法能有效提高对频谱的估计精度,提高异步传输网络的通信性能,网络异步数据传输的吞吐量大幅提高。 相似文献
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MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)技术是LTE和第四代通信标准的关键技术之一,它能够在有限的频谱资源上,使传输速率、系统容量以及频谱利用率有十倍乃至百倍的提高。智能天线技术是MIMO技术的应用,利用智能天线技术在移动通信链路的发射端或接收端带有多根天线这一特点,使整个通信系统性能得到了提高。现从智能天线的原理入手,分析智能天线的结构组成。并对智能天线的各类参数进行分析,重点分析了电性能参数对智能天线性能的影响。 相似文献
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为了提升无人机机群间的通信频谱利用效率,认知无线电技术被应用在无人机机群中。由于传统频谱感知算法易受到噪声干扰、受通信时延干扰、需要累积信号长,无法适应无人机机群间通信,本文提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的双门限无人机机群频谱感知算法。首先利用所有次级用户对频谱信号进行感知收集,随后将所有次级用户信号传入无人机融合节点,最后利用长短期记忆(LSTM)神经网络进行感知判断。在仿真实验条件下与传统单门限能量协作算法、双门限能量协作算法比较,仿真结果表明在不同信噪比和虚警概率下,所提方法的检测性能均优于传统算法。 相似文献