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CRN中基于隐马尔科夫模型的信道选择方法 下载：82 浏览：427

朱豪 彭艺 张申 李启骞 《数据与科学》 2020年5期

摘要:
频谱感知技术作为CRN(Cognitive Radio Network)的关键技术之一,能够对空闲信道进行有效的探测,然后再重新分配给次级用户SU(Secondary Users)。针对现有频谱感知技术在感知新信道过程中时延较大、选择信道达到最优的问题,提出一种基于信道选择机制的HMM(Hidden Markov Model)方法。以减小感知时延,并对频谱范围进行优化,进而估计节点的带宽范围以将信道分配给SU。与现有方案相比,该方法具有更好的端到端吞吐量、且具有更低的运行时间和平均端到端延迟。
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