5、认知无线电网络中的频谱聚合策略与占用模型研究

认知无线电网络频谱聚合与占用模型研究

认知无线电网络中的频谱聚合策略与占用模型研究

1. 引言

随着无线通信系统的发展,传统的固定频谱管理政策导致频谱资源紧张,而动态频谱接入(DSA)基于认知无线电(CR)技术应运而生,旨在解决频谱需求增长与当前频谱利用率低之间的矛盾。在DSA/CR研究中,准确建模频谱占用模式至关重要。下面将详细介绍认知无线电网络中的频谱聚合策略以及频谱占用模型。

2. 频谱聚合策略性能比较

2.1 不同策略下的性能指标数值结果

给定参数 (M = 6),(\lambda_S = 1.5),(\mu_S = 0.82),(\mu_P = 0.5),研究 (\rho)、(P_b)、(P_f) 和 (\mu_{ps}) 随 (\lambda_P) 的变化情况。为比较不同阈值的影响,为每个策略绘制两组结果,即 (1 ≤ N ≤ 3) 和 (3 ≤ N ≤ 6),同时展示无聚合策略的结果用于对比。

2.2 模型验证与系统容量

  • 验证方法 :通过绘制二级网络容量的仿真结果和分析结果来验证连续时间马尔可夫链(CTMC)模型。实线表示分析结果,标记表示仿真结果,随机过程通过根据假设分布生成主用户(PU)和次用户(SU)服务进行模拟。
  • 容量变化趋势 :如图 1 (a) 所示,随着 (\lambda_P) 增加,所有策略的二级网络系统容量均下降。只有动态策略(Dynamic 1 ≤ N ≤ 3)在 (\lambda_P) 较小时能提供比无聚合策略更高的容量,且两者都能接近提供的负载 (\lambda_S = 1.5)。当 (\lambd
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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