江苏省高校自然科学研究项目(12KJB510014)
- 作品数：6 被引量：11H指数：2
- 相关作者：齐丽娜张凯王勇房志强李红更多>>
- 相关机构：南京邮电大学浙大中控信息技术有限公司更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家重点基础研究发展计划江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于置信传播分组的多任务压缩频谱感知被引量：1
- 2014年
- 针对认知无线电中主用户覆盖范围存在交叠区域的情况,给出先次用户分组再组内协作感知的方法.首先提出一种基于简化置信传播(belief propagation,BP)的次用户频谱相似性分组算法,挖掘各次用户前一次频谱感知信息并提取相关参数,再根据相关参数利用BP算法对当前频谱感知次用户进行相似性分组.在组内采用恢复效果较好的多任务压缩频谱感知方法来完成感知任务.仿真结果表明,所提出的频谱感知方法与现有方法相比,能在混杂频谱环境下保证较好的虚警概率,同时提高频谱感知的正确检测概率,且随着全网感知用户数的增加,频谱感知结果也不断改善.
- 王勇李红齐丽娜
- 关键词：认知无线电多任务
- 一种改进的基于动态贝叶斯博弈的主用户频谱策略被引量：2
- 2013年
- 针对主次用户博弈中信息为不完全信息的情况,提出了一种基于动态贝叶斯博弈的主用户频谱策略。在给定目标信噪比的情况下,将主用户的发射功率看作是其出租频谱代价函数的影响因素之一。根据发射功率的不同,得出主用户的两种不同的代价类型,再根据海萨尼转换,将主用户的多种类型组合,最后利用动态博弈方法分析主用户的频谱策略和收益。仿真结果表明,若博弈的某一方认为其它博弈方出现高噪声的概率逐渐增加,该博弈方在保证自身通信质量的前提下将相应增加其出租的频谱数量,从而获得更大收益。
- 齐丽娜房志强
- 关键词：认知网络贝叶斯博弈代价函数
- 一种基于隐马尔可夫模型的自适应联合频谱预测方法被引量：5
- 2015年
- 基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的频谱预测是次用户(SU)根据频谱感知历史信息得到主用户(PU)信道状态训练集,用前M个时刻信道的状态组成的矩阵作为待测矩阵与训练集匹配,根据匹配的相似度对下一时刻的信道状态进行预测。由于信道预测是基于前M个时刻的信道状态,其信道状态的不确定性直接影响到预测的准确性。文中针对这一问题,提出一种基于HMM的自适应联合频谱预测方法,根据本地预测中各待测矩阵的可信度给予不同的权值,通过数据融合来得到最终的预测结果。此外,为了解决文中的数据融合问题又提出一种基于本地预测可信度的自适应分组融合算法。仿真结果表明,该方法能够明显提高频谱预测的准确性。
- 张凯齐丽娜
- 关键词：认知无线电隐马尔可夫模型
- 基于连续隐马尔可夫模型的协作频谱检测被引量：4
- 2015年
- 机器学习是当前人工智能的主要研究方向,连续隐马尔可夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)作为机器学习方法的一种被广泛应用于故障诊断、图像处理、生命科学等领域。研究表明,在信道占用和空闲状态下采样得到的能量值满足不同的高斯分布,故可采用机器学习方法通过模式识别进行频谱感知;同时为了克服离散隐马尔可夫模型(Discrete Hidden Markov Model,DHMM)在处理连续信号矢量量化过程中产生的信息失真问题,文中将CHMM引入多用户协作频谱检测技术,分别根据信道占用和信道空闲时采集到的能量值来训练CHMM模型建立CHMM1-CHMMn,多个次用户分别将当前采集到的信道的能量值作为待测矩阵同CHMM1-CHMMn进行模式识别,根据识别结果判定当前信道是占用还是空闲。仿真结果表明,该方法在频谱感知方面具有较高的准确性。
- 张凯齐丽娜
- 关键词：认知无线电频谱检测
- 多用户OFDM系统中一种基于速率限制的跨层资源分配算法
- 2013年
- 针对多用户的OFDM系统,提出了一种联合媒体接入控制层和物理层的跨层资源分配算法。首先通过有限状态马尔科夫链分析用户的队列状态,然后根据用户的服务质量限制得到物理层的最大、最小速率限制,最后根据物理层时变的信道状态信息和媒体接入控制层所得到的限制速率来联合进行动态的子载波和功率资源分配。仿真实验表明,与没有最大速率约束的资源分配算法相比,所提算法不仅保证了不同用户的QoS要求,而且还降低了一定的功率,从而有效的提高了系统的性能。
- 王江超干宗良齐丽娜
- 关键词：多用户OFDM跨层优化马尔可夫过程
- 基于动态分簇的抗WLAN干扰策略
- 2014年
- 针对ZigBee网络中WLAN干扰问题,给出了一种基于ZigBee孤儿节点的动态分簇解决方案。在分簇环节中,为了减少ZigBee网络中剩余ZigBee孤儿节点数量以及提高整个ZigBee网络的吞吐量,文中提出了新建簇前提条件判决和分解簇释放信道的概念,把合并簇、新建簇和分解簇三种簇处理方法联合应用到动态分簇过程中。在解决WLAN干扰问题的同时,可以大大减少ZigBee网络孤儿节点数量并提高整个ZigBee网络的吞吐量,获得更好的ZigBee网络动态分簇效果。仿真结果表明,文中提出的动态分簇方法可以在稍微增加时间复杂度的情况下很好地解决ZigBee网络吞吐量减小的问题。
- 王勇李向辉邴尚齐丽娜
- 关键词：ZIGBEE动态分簇吞吐量
