Kognitiv radio har mer omfattande tillämpning under de senaste åren, och den kan fungera i komplexa trådlösa miljötillstånd såsom kommunikationssystem med tid-variant multipat platt-fading kanal. Som en viktig teknik för kognitiv radio är de flesta befintliga spektrumavkänningsmetoder utformade för tidsinvarianta spridningskanal; därför kan det vara extremt svårt att uppnå godtagbar avkänningsprestanda när vi tillämpar dem för att hantera tid-variant multipat blekningskanal. För att övervinna detta hinder utformar vi en ny spektrumanalysmetod i denna undersökning. För det första föreslås en dynamisk state-space-modell där två olika dolda Markov-modeller används för att abstraktera utvecklingen av primärt användartillstånd och tidsvariant-multipat platt-fading kanalvinst. Baserat på den dynamiska state-space-modellen formuleras problemet med spektrumavkänning som problem med blinduppskattning. På grundval av största möjliga sannolikhetskriterium i efterhand och partikelfiltreringsteknik presenteras en gemensam skattningsalgoritm för den tidsvarianta kanalvinsten och det primära användartillståndet. Experimentella simuleringar visar den överlägsna prestandan hos vårt framlagda avkänningssystem, som kan användas potentiellt i realistiska kognitiva radiosystem.
I REF har en ny metod föreslagits för att förbättra avkänningsprestandan över en tid-variant multipat flat-fading (TVMFF) kanal.
Blind spectrum sensing for cognitive radio over time-variant multipath flat-fading channels
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}