高能效认知自适应两阶段协作频谱感知算法

来源 :华中科技大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:dinc22222
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针对协作频谱感知技术存在产生多余的传输开销和次用户能量消耗的不足,提出了结合双阈值能量检测模型和两步检测模型的自适应协作频谱感知(CATS)算法,在保证检测性能的前提下降低能量消耗.首先给出了CATS的数学模型,然后对CATS的检测概率和能量消耗进行了理论分析.CATS在第一阶段的检测结果不准确的情况下,才执行第二阶段的感知,并根据第一阶段的检测结果以及网络状况自适应调整两个阶段参与协作的次用户数目.仿真结果表明:与现有的两步检测协作模型相比,CATS算法在保证系统检测精度的同时能够有效减少系统的能量消耗. In order to overcome the shortcomings of generating redundant transmission overhead and secondary user energy consumption, a cooperative cooperative spectrum sensing (CATS) algorithm based on dual-threshold energy detection model and two-step detection model is proposed. Under the premise of ensuring the detection performance Reduce the energy consumption.At first, the mathematical model of CATS is given, and then the detection probability and energy consumption of CATS are theoretically analyzed.CATS performs the second phase of perception only when the result of the first phase is inaccurate According to the first phase of the test results and network status adaptive adjustment of the two stages of collaboration in the number of sub-users.The simulation results show that: compared with the existing two-step detection collaboration model, CATS algorithm to ensure system accuracy while testing can be effective Reduce the system’s energy consumption.
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