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| 1 | 基于能量收集的全双工认知中继网络功率分配算法显示文摘为了缓解频谱资源匮乏、提高认知无线网络的功率利用率,提出了一种基于能量收集的全双工认知中继网络功率分配算法。所提算法在保证对主用户干扰以及中继端收集能量满足一定条件的情况下,优化能量受限的认知中继节点功率分配系数及次用户发射功率,实现了次用户系统吞吐量的最大化,提高了频谱效率。由于所提算法的优化问题是非凸的,因此将其转化为针对功率分配系数和次用户发射功率的2个可解凸优化子问题,通过收敛迭代算法求得原问题的最终解。仿真结果表明,采用所提算法的次用户系统吞吐量,与采用半双工功分算法的系统吞吐量相比提升了一倍,与采用全双工时分算法的系统吞吐量相比提升了0.5倍。 | 张士兵 韩刘可 张美娟 | 2020 | 通信学报2020，41，9： | 2 |
| 2 | 基于深度学习的认知物联网频谱感知算法研究显示文摘针对认知物联网(Internet of Things, IoT)对低信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)的频谱感知性能低下以及传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)频谱感知方法提取数据特征不充分导致感知性能差等问题,提出了一种改进残差网络——ResNeXt的单节点频谱感知算法,ResNeXt只需要设置少量超参数且高度模块化,将该网络在图像处理上的优势应用在频谱感知问题上,先将接收信号转成二维矩阵并归一灰度化处理,得到灰度图像作为网络的输入。通过训练ResNeXt来提取灰度图像特征,将在线数据输入完成频谱感知。将各个次用户(Secondary User, SU)得到的评分向量矩阵直接用融合中心SoftCombinationNet(SCN)融合获得协作频谱感知结果,有效解决了传统硬融合方法检测性能低、软融合处理复杂等问题。实验结果表明,所提方法在低SNR仍能实现低虚警率、高检测概率,优于传统频谱感知方法。 | 王安义 王文龙 梁艳 | 2024 | 无线电工程2024，54，3： | 0 |
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