【摘 要】
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在认知无线网络中,传统的功率控制和信道分配联合优化策略或者系统开销较高、计算复杂度较大,或者决策效果欠佳,很难适应网络的高动态性。本文基于案例推理,综合考虑信道衰落
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在认知无线网络中,传统的功率控制和信道分配联合优化策略或者系统开销较高、计算复杂度较大,或者决策效果欠佳,很难适应网络的高动态性。本文基于案例推理,综合考虑信道衰落特性、邻信道干扰和信道空闲稳定性等因素,设计优化案例库,利用历史统计数据对其进行训练。根据网络实时状态、认知用户需求及案例库中的案例,结合推理算法,获取适用于多变环境的功率控制和信道分配联合优化策略,以较小的运算复杂度和系统开销满足不同认知用户的服务质量需求,最大化认知网络的吞吐量,提高频谱效率。
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