分布式非负矩阵分解的认知无线网络感知能力研究
上传者：卢建刚|上传时间：2016-10-13|密次下载
分布式非负矩阵分解的认知无线网络感知能力研究
中文摘要:
针对传统的认知无线网络的频谱感知能力差，频谱感知的检测率低，频谱检测误差大的问题，提出一种分布式非负矩阵分解的认知无线网络频谱感知能力研究方法。该方法采用基于感知性能的非负矩阵分解进行频谱数据降维，降低数据处理的复杂度，提高运算速度和频谱感知准确率。采用频谱能量检测模型，通过采集到的信号能量来确定共同决策是否存在空闲频谱。通过对频谱感知误差分析，减少出错率，提高分布式频谱的感知能力。实验结果表明，该算法能提高频谱检测的准确率，降低频谱感知的能量消耗，具有较好的实用性。
英文摘要:
In view of the traditional spectrum perception difference of cognitive wireless networks, spectrum sensing detection rate is low, great error in the spectrum detection problem, put forward a distributed nonnegative matrix decomposition method of spectrum perception cognitive wireless network research. The method is based on perceived performance of nonnegative matrix decomposition is adopted to improve the spectrum data dimension reduction, decrease the complexity of the data processing and improve the operation speed and spectrum sensing accuracy. By using the energy spectrum detection model, through the collected signal energy to determine the common decision whether there is any idle spectrum. Through analyzing the spectrum sensing error, reduce the error rate, improve the awareness of distributed spectrum. The experimental results show that the algorithm can improve the accuracy of spectrum detection and reduce the energy consumption of spectrum perception, has good practicability.
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