【摘 要】
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为了提高集中式认知网络的吞吐量,提出了基于信任度的吞吐量优化算法。该算法在主用户充分保护的前提下,以认知用户的吞吐量为目标函数,融合中心采用双门限值对本地感知结果
【机 构】
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解放军71777部队,军械工程学院信息工程系,电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
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为了提高集中式认知网络的吞吐量,提出了基于信任度的吞吐量优化算法。该算法在主用户充分保护的前提下,以认知用户的吞吐量为目标函数,融合中心采用双门限值对本地感知结果进行融合。从理论上证明了吞吐量是全局漏检概率的增函数,当全局漏检概率等于门限值时,吞吐量达到最大值。并利用牛顿迭代法求出单节点概率,然后采用遍历法可得到认知用户吞吐量最大值。仿真结果表明,当信噪比为-14 d B时认知用户融合优化算法相对＂AND准则＂＂OR准则＂以及＂HALF准则＂归一化吞吐量分别提高了0.62、0.3和0.09。
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