PCN的水下认知网络动态频谱接入算法

dull

摘要:水下网络可用频谱范围比较窄,且部分被水下生物占用,导致了水下传感器网络可用的频谱资源更为稀缺.针对上述问题,提出一种基于累积干扰预测(Predicted Cumulative Noise,PCN)的水下认知网络动态频谱接入算法.该算法把水下生物作为认知网络的主节点,水下传感器节点作为次节点;通过建立水下生物业务行为的马尔科夫模型预测累积干扰,次节点根据预测结果,采用合作的方式动态地接入授权频谱.仿真结果表明,该算法能够保护水下生物正常通信的同时,实现最优化的频谱共享,网络容量增益达到6.3dB.
: j4 U7 Y+ p6 m* r' W关键词:马尔科夫模型;水下认知网络;频谱共享;水下生物
5 A% d' @. ?- ?

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

2 A& m$ v+ W( v: }
/ A8 U7 _0 c: q4 O, Y# Y

hope123

PCN的水下认知网络动态频谱接入算法 ，收藏了。