基于协作频谱预测和频谱分割的认知无线电网络吞吐量优化

摘要：

随着无线通信技术的迅猛发展,频谱资源变得日益紧张.认知无线电技术(Cognitive Radios,CR)旨在充分利用授权无线电频谱资源.而当前的CR技术在认知无线电网络吞吐量上存在一定程度的限制,原因是传统的频谱感知技术随机选择信道进行感知操作,从而导致次用户(Secondary User,SU)在认知无线电网络中的吞吐量较低.文中为了优化系统吞吐量,结合协作频谱预测和频谱分割技术重新设计次用户的感知帧结构.具体实现上先将次用户的频谱划分为两个子频带,其中一个子频带加入协作频谱预测功能,旨在提高次用户选择空闲信道进行感知的概率.由于引入了分频工作思想,整个帧时隙全部可以用于数据传输,从而进一步提高了系统的吞吐量.文中讨论了在协作频谱预测条件下,分别在主用户(Primary User,PU)通信强度和预测精度不同时的系统吞吐量,并与传统感知帧结构下的系统吞吐量进行了对比,仿真结果表明,与传统感知帧结构相比,文中所提出的方案在系统吞吐量性能上有较大提升.

关键词：认知无线电网络、协作频谱预测、吞吐量优化、频谱分割

所属期刊栏目：40

分类号：TN925

资助基金：国家自然科学基金61427801

在线出版日期：2020-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：89-94