认知无线网络中的频谱感知与路由算法的研究.pdf

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1、论文题目认知无线网络中的频谱感知与路由算法的研究工程领域软件工程指导教师段翰聪副教授作者姓名魏娜学号200992232401万方数据分类号密级注1UDC学位论文认知无线网络中的频谱感知与路由算法的研究（题名和副题名）魏娜（作者姓名）指导教师姓名段翰聪副教授电子科技大学成都易明高工湖南文理学院常德（职务、职称、学位、单位名称及地址）申请专业学位级别硕士专业学位类别工程硕士工程领域名称软件工程提交论文日期2012.03论文答辩日期2012.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月日注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下

2、进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此

3、规定）签名：导师签名：年月日万方数据摘要摘要随着无线通信的增长需求日益增加，频率资源变得很宝贵。同时目前的频率利用率低：可惜的是一些资源不能充分利用。而某些热点频段又超负荷运行，提高射频稀有频谱利用率，并提出了认知无线电技术。使得他们能够正确完整的使用认知无线电技术使未经授权的无线设备主动发现无人居住的许可频段，通过正确选择合适的工作频带并提高频谱利用率和避免干扰和碰撞，使之提高通信效率。研究的对象是认知无线网络的关键，认知无线电，本文重点研究是认知无线网络这个关键问题。通过对认知无线电研究的背景，本文非常详细介绍了认知无线电。概括了目前所有的频谱感知方案，合作频谱感知和认知路由算法中铬的讨论

4、，进行分析其优点和缺点。本论文对目前的频谱感知算法的缺点，频谱感知算法是聚类算法，其方法利用用户选择的多样性使传感性能得以提高。方案在每一个簇中选择具有最好信道条件的认知用户作为簇头，收集簇中用户的检测数据，发送到融合中心，以此减少数据的传输错误，获得选择分集增益。数值结果表明，检测性能有非常明显改善。针对频谱动态变化的特点和问题的有意或无意的包扔认知无线网络中的干扰，推理出了一种路由选择算法，将跳数最少，鲁棒性强和路由安全水平作为路由选择的标准。该算法的过程是，仿真结果表明算法可以大大降低潜在的传输冲突和干扰，选择低延迟，高吞吐量和稳定比路线通过联合审议冲突和干扰，频谱切换时延和跳数。关键词

5、：认知无线电，频谱感知，认知路由算法，仿真实验I万方数据AbstractAbstractWiththegrowthofwirelesscommunicationfrequencyresourcesdemandincreasesincreasingly,becomeveryvaluable.Atthesametimethefrequencyutilizationrateislow:unfortunatelysomeoftheresourcescannotbefullyused.Asareasonablesolutiontotheproblemofthereason,improveRFraresp

6、ectrumutilization,andproposedcognitiveradiotechnology.Toenablethemtoproperlycompleteuseofcognitiveradiotechnologytomakeunauthorizedwirelessequipmentactivelyfindunoccupiedunlicensedband,byproperlychoosingappropriateworkingfrequencybandandimprovesthespectrumutilizationrateandavoidtheinterferenceandcol

7、lision,sothattoimprovethecommunicationefficiency.Theresearchobjectisthekeytocognitiveradionetworks,cognitiveradio,thispaperfocusesonthestudyofcognitivewirelessnetworkthiskeyproblem.First,theresearchon