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1.
为了折衷认知用户吞吐量与平均时延,并适应多种网络业务需求,在认知无线电网络中引入概率反馈机制和能量检测阈值,提出一种新的动态频谱分配策略。针对认知用户的非理想感知结果,建立一种2类用户可能相互干扰的优先级排队模型,并构造状态转移概率矩阵。采用矩阵几何解方法求出系统的稳态分布,给出信道利用率、认知用户吞吐量、认知用户平均延迟及授权用户干扰率等性能指标的表达式。通过数值实验和系统仿真验证所提动态频谱分配策略性的有效性,并给出能量检测阈值的优化设置方案。  相似文献   
2.
认知无线电网络被认为是实现动态频谱共享、缓解频谱资源紧缺的重要途径。喷泉码能有效抵抗认知无线电网络中来自主用户的突发干扰,且无需反馈重传,从而为认知无线电网络提供了一种有效的信道编码方案。首先简介了数字喷泉码以及认知无线电网络基础知识,然后综述了数字喷泉码在认知无线电网络的链路建立、认知通信以及在资源分配中的应用现状,最后指出了在这一研究领域中需要解决的问题,并展望了发展前景。  相似文献   
3.
研究了认知无线电网络的分布式数据采集问题.首先讨论了SU的合适载波侦听范围(PCR).以此PCR为基础,一个SU可以成功地发送数据且不对PU和其他SU造成干扰.然后,提出了一种兼顾公平性的异步分布式数据采集(ADDC)算法.ADDC算法以分布式策略把快照数据收集到基站,且没有任何时间同步要求.与集中式和同步式算法相比,ADDC算法的可拓展性和实用性更强.全面的仿真实验结果表明,ADDC算法的数据采集效率更高,数据采集时延更低.  相似文献   
4.
主要研究分布式认知无线电网络中的频谱切换,并提出一种主动的频谱切换方案。认知用户通过感知结果与历史信息建立授权用户的活动模型,预测频谱的使用情况。在不对授权用户产生干扰的前提下,提前安排频谱切换。同时,采用基于蚁群任务分工算法的频谱选择方法,使得认知用户综合考虑通信参数,实现认知用户的按需切换,保证不间断的传输。仿真表明,提出的方案能够提前执行切换,并在较短的时间内完成业务量的传输,同时具备较高的灵活性,适用于分布式认知无线电网络。  相似文献   
5.
认知无线电网络因主从用户共享频谱资源,具有频谱利用率高的优点,同时对从用户提出了一定的要求.在研究D-S证据理论的基础上,提出了一种新的合作频谱感知方法,对冲突证据源和融合规则进行了修正,并通过模糊度计算公式预估不确定性,重新定义了基础概率分配(BPA)函数.仿真结果表明,同“与”、“或”融合及以往的D-S融合方法相比,所提方法能很好地感知认知无线电网络的空闲频谱,并可作为高斯白噪声(AWGN)信道及瑞利(Rayleigh)多径衰落信道等网络环境的通用频谱感知方法.  相似文献   
6.
在对认知无线电网络进行信道分配时,网络的拓扑健壮性、对主用户的干扰和认知用户之间的干扰是衡量网络性能优劣的重要指标.文中在假设信道占用时间服从负指数分布的前提下,提出了一个权衡对主用户干扰和认知用户之间干扰的参数,并结合健壮的拓扑控制算法,给出了一种改进的拓扑控制算法.仿真结果表明,ITCA比CRTCA在网络吞吐量上有所增加,冲突率有所降低.  相似文献   
7.
针对认知无线电网络中协作频谱感知使能耗增加而降低网络寿命的问题,提出了一种双阈值能量检测的协作频谱感知方案.利用基于双阈值的能量检测方法最大化网络吞吐量,使能耗低于一个阈值同时保护主用户不受次用户的干扰.利用凸优化分析来获得感知时间和检测阈值的最佳值.仿真结果表明,方法能有效权衡网络吞吐量与能量效率之间的关系,相比传统的频谱感知方法,具有明显的优越性.  相似文献   
8.
传统的基于图着色模型和基于博弈论模型的动态频谱分配算法因存在计算复杂度高、收敛速度慢等缺陷,在实际网络环境中会造成很大的时延和能耗开销。针对主次用户共存,主用户交替转移忙闲状态的网络环境下,基于排队论模型提出了一种高效、低能耗的集中式频谱分配方案,并给出了该方案下次要用户的平均阻塞率和强制中断率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提的方案能够大幅度降低节点能耗。  相似文献   
9.
针对认知无线电网络的频谱分配问题,提出了一种考虑频谱可用率的分配模型,并在约束处理时,将可用率更高的频谱分配给认知用户;基于频谱分配问题的NP(非确定性多项式)特性,进而提出了一种基于混沌拟态物理优化的智能算法.使用混沌的遍历性初始化种群,改进了微粒的作用力方程,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明:该算法能获得更高的网络收益,提高了频谱使用效率.  相似文献   
10.
以最大化所有认知无线电用户(CRU)的吞吐量为目标,同时保证每个CRU的服务质量(QoS)约束,研究了联合最优监听时间和资源分配问题,并基于此提出了一种监听时间与资源联合分配算法.在多信道认知无线电网络中,频谱监听和资源分配都会影响网络的吞吐量.兼顾二者的联合优化问题可以被分解为两个子问题:固定监听时间的资源分配问题,以及固定资源分配策略的最优监听时间一维穷举搜索问题.提出的算法可以通过穷举搜索获得最优监听时间,并通过次梯度算法获得最优资源分配策略.仿真结果表明,提出的最优监听时间与资源分配算法可以最大化认知无线网络的吞吐量;此外,各认知用户的QoS需求也能得到保证.  相似文献   
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