频谱感知是认知无线电技术的基础,随着通信技术不断发展,越来越高的采样速率成为一大瓶颈。实际应用中频谱占用通常具有稀疏性,根据这一特点并结合频谱检测要求,本文提出一种基于差分信号压缩感知(Differential Signal Compressed Sensi...频谱感知是认知无线电技术的基础,随着通信技术不断发展,越来越高的采样速率成为一大瓶颈。实际应用中频谱占用通常具有稀疏性,根据这一特点并结合频谱检测要求,本文提出一种基于差分信号压缩感知(Differential Signal Compressed Sensing,DSCS)的宽带频谱感知方法。该方法在能量检测法的基础上引入压缩感知理论(compressed sensing,CS),使系统能以远低于奈奎斯特采样速率的速率无损采样,降低对硬件的要求;为降低计算量、提高算法稳定性,采用检测差分信号代替检测信号本身作为判断频谱占用变更的依据;引入精度作为算法的迭代停止条件,可根据需要灵调整算法准确度、降低计算复杂度。仿真表明,适当精度下DSCS法能大幅降低迭代次数、减少计算量,并获得更好的检测性能。展开更多
针对异构网络中的多样业务需求,并且为了能够适应网络环境的动态变化,为每一个会话选择一个最合适的网络为其服务同时实现网络负载的均衡,以HSDPA和W iM ax构成的异构网络为背景,基于Q学习算法,提出了一种异构网络环境下无线接入网络选...针对异构网络中的多样业务需求,并且为了能够适应网络环境的动态变化,为每一个会话选择一个最合适的网络为其服务同时实现网络负载的均衡,以HSDPA和W iM ax构成的异构网络为背景,基于Q学习算法,提出了一种异构网络环境下无线接入网络选择的新算法。该算法在进行网络选择时不仅考虑到网络的负载情况,还充分考虑了发起会话的业务属性、终端的移动性以及终端在网络中所处位置的不同。仿真结果表明该算法降低了系统阻塞率,提高了频谱效用,实现了网络选择的自主性。展开更多
文摘频谱感知是认知无线电技术的基础,随着通信技术不断发展,越来越高的采样速率成为一大瓶颈。实际应用中频谱占用通常具有稀疏性,根据这一特点并结合频谱检测要求,本文提出一种基于差分信号压缩感知(Differential Signal Compressed Sensing,DSCS)的宽带频谱感知方法。该方法在能量检测法的基础上引入压缩感知理论(compressed sensing,CS),使系统能以远低于奈奎斯特采样速率的速率无损采样,降低对硬件的要求;为降低计算量、提高算法稳定性,采用检测差分信号代替检测信号本身作为判断频谱占用变更的依据;引入精度作为算法的迭代停止条件,可根据需要灵调整算法准确度、降低计算复杂度。仿真表明,适当精度下DSCS法能大幅降低迭代次数、减少计算量,并获得更好的检测性能。
文摘针对异构网络中的多样业务需求,并且为了能够适应网络环境的动态变化,为每一个会话选择一个最合适的网络为其服务同时实现网络负载的均衡,以HSDPA和W iM ax构成的异构网络为背景,基于Q学习算法,提出了一种异构网络环境下无线接入网络选择的新算法。该算法在进行网络选择时不仅考虑到网络的负载情况,还充分考虑了发起会话的业务属性、终端的移动性以及终端在网络中所处位置的不同。仿真结果表明该算法降低了系统阻塞率,提高了频谱效用,实现了网络选择的自主性。
