資料介紹
針對(duì)分布式認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中所可能存在的多頻道隱終端問(wèn)題,以及分布式協(xié)調(diào)方法(DCF)在隨機(jī)沖突下性能下降的問(wèn)題,該文以最優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的效用值為目標(biāo),將各個(gè)認(rèn)知節(jié)點(diǎn)的接入概率作為求解對(duì)象,在分布式認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中建立了一個(gè)通用的凸規(guī)劃模型。同時(shí),基于凸規(guī)劃算法,提出了一種分布式的信道接入 (DSAC) 算法對(duì)目
標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行求解,從而決定認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)以及每條鏈路的接入概率。仿真結(jié)果表明,DSAC 算法能夠在較少的迭代次數(shù)內(nèi)實(shí)現(xiàn)收斂;與普通的DCF 方法相比,DSAC 算法可以有效地提高網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)傳輸?shù)逆溌穫€(gè)數(shù),提高了頻譜利用率以及網(wǎng)絡(luò)吞吐量。
標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行求解,從而決定認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)以及每條鏈路的接入概率。仿真結(jié)果表明,DSAC 算法能夠在較少的迭代次數(shù)內(nèi)實(shí)現(xiàn)收斂;與普通的DCF 方法相比,DSAC 算法可以有效地提高網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)傳輸?shù)逆溌穫€(gè)數(shù),提高了頻譜利用率以及網(wǎng)絡(luò)吞吐量。
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