29、频谱敏捷网络的信道分配与接入协议

频谱敏捷网络的信道分配与接入协议

1. 引言

随着非授权无线通信服务和应用的广泛普及,对更大传输容量的需求显著增加。非授权频段(如ISM频段)变得日益拥挤。与此同时,美国联邦通信委员会(FCC)和其他机构的无线电测量显示,授权频谱的利用率在时间和地理上存在巨大差异,范围从15%到85%。为克服频谱稀缺问题,认知无线电(CR)技术应运而生,它允许用户机会性地按需接入频谱,且不影响授权的主无线电(PR)用户。

CR用户通过持续监测工作信道来识别可用的频谱空洞,并利用这些空洞进行传输,同时采用功率控制以避免对PR用户造成有害干扰。在这种机会性环境下,关键挑战是如何让CR用户高效共享可用频谱,提高整体吞吐量。

此前提出的一些用于认知无线电网络(CRN)的媒体访问控制(MAC)协议,大多假设每个CR配备多个收发器,且采用贪婪的信道分配策略,即选择“最佳”可用信道进行传输,这种策略被称为最佳多信道(BMC)方法。然而,当在CRN中采用BMC方法时,CR传输的阻塞概率会增加,导致网络吞吐量下降。

本文考虑每个CR用户配备单个半双工收发器,目标是最大化并发可行的CR传输数量,并将节能作为次要目标,同时考虑频谱分配和传输功率。对于多收发器的CRN,联合信道分配和功率分配问题是NP难问题,但对于单收发器情况,本文证明该问题可以在多项式时间内最优解决。

本文的贡献包括:
- 提出最优信道分配和功率分配问题的数学模型。
- 基于二分图匹配提出解决该问题的最优集中式算法。
- 为单跳CRN开发基于CSMA的MAC协议AW - MAC,以分布式方式实现集中式算法。
- 为多跳CRN提出高效的分布式信道分配方案,并基于此开发新的C

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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