CN106900055B - 基于认知无线网络的主用户定位方法 - Google Patents

基于认知无线网络的主用户定位方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106900055B
CN106900055B CN201611260333.3A CN201611260333A CN106900055B CN 106900055 B CN106900055 B CN 106900055B CN 201611260333 A CN201611260333 A CN 201611260333A CN 106900055 B CN106900055 B CN 106900055B
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
secondary user
snr
rss
users
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201611260333.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106900055A (zh
Inventor
顾沈明
崔振东
陈荣品
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Ocean University ZJOU
Original Assignee
Zhejiang Ocean University ZJOU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Ocean University ZJOU filed Critical Zhejiang Ocean University ZJOU
Priority to CN201611260333.3A priority Critical patent/CN106900055B/zh
Publication of CN106900055A publication Critical patent/CN106900055A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106900055B publication Critical patent/CN106900055B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/003—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
    • G01S11/06—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves using intensity measurements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/318—Received signal strength
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/336—Signal-to-interference ratio [SIR] or carrier-to-interference ratio [CIR]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/006—Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management with additional information processing, e.g. for direction or speed determination

Abstract

本发明涉及基于认知无线网络的主用户定位方法，用于由包括主用户、定位融合中心以及N个次用户所形成的认知无线网络中，通过设置针对信噪比的分簇阈值，并对各次用户进行分簇处理，以得到位于不同信噪比分簇区间内的次用户；针对每个分簇区间内的次用户，依次计算各次用户对应的可信权值，以为后续的定位提供参考；针对各次用户所接收的主用户信号强度情况，选取位于主用户覆盖范围内的次用户，并对这些次用户进行排序，以得到一个升序的次用户序列，且选择其中所接收主用户信号强度最强的前四个次用户作为主用户定位的参考信标，以通过利用这四个次用户中任意两个次用户构建直线方程组，从而准确地获取主用户的位置信息。

Description

基于认知无线网络的主用户定位方法
技术领域
本发明涉及定位技术领域，尤其涉及一种基于认知无线网络的主用户定位方法。
背景技术
认知无线电技术源于软件无线电，能够“伺机”的利用和共享空闲频谱，进而解决频谱资源紧缺难题，从而真正实现提高频谱利用率的目的。
认知无线电的基本途径是，首先次用户采用频谱感知对周围环境中的已授权频谱资源进行持续检测；然后在保证主用户能够优先占用该段频谱且传输性能几乎不受影响的条件下，次用户自适应调整收发设备至空闲频谱上通信。当次用户检测到出现主用户信号时，次用户便会快速腾出信道供主用户使用，进而避免次用户干扰主用户的正常通信。可见，准确地定位主用户的位置信息，既能确定空闲频谱，避免次用户对主用户通信的干扰，又能提供更多的频谱利用机会。
因此，如何实现对主用户的准确定位成为认知无线网络发展亟需解决的关键问题之一。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种能够准确定位的基于认知无线网络的主用户定位方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：基于认知无线网络的主用户定位方法，用于由包括主用户、定位融合中心以及N个次用户所形成的认知无线网络中，定位融合中心与各次用户分别通信连接，N≥5，其特征在于，依次包括如下步骤：
步骤1，各次用户分别获取自身信噪比并将获取的自身信噪比发送给定位融合中心；各次用户分别接收主用户所发送主用户信号，并计算所接收的主用户信号强度，并由各次用户分别将主用户信号强度发送给定位融合中心；
步骤2，定位融合中心预先设置针对信噪比的M个分簇阈值，并根据所接收各次用户发送来的信噪比，对N个次用户分簇处理，以得到M+1个分簇；M≥1；其中，定位融合中心对N个次用户分簇处理过程包括如下步骤2-1和步骤2-2：
步骤2-1，定位融合中心预设分簇阈值分别为snr1、snr2、…、snrM-1和snrM，从而得到M+1个分簇区间分别为(-∞,snr1]、(snr1,snr2]、(snr2,snr3]、…、(snrM-2,snrM-1]、(snrM-1,snrM]和(snrM,+∞)；
步骤2-2，定位融合中心根据所接收的N个次用户分别对应的信噪比SNR1、SNR2、…、SNRN-1和SNRN，分别将N个次用户的信噪比与M+1个分簇区间的区间范围进行比较，并在次用户信噪比位于其中的分簇区间内时，将该次用户信噪比归类于该分簇区间，从而依次得到每个次用户的信噪比所对应的分簇区间，且得到每个次用户所属的分簇；
步骤3，定位融合中根据各分簇中次用户的信噪比，依次独立地对每个分簇中的信噪比进行升序排序，从而使得各分簇中的次用户信噪比按照升序排序；
步骤4，定位融合中心任意选取其中一个分簇内的次用户，并依次计算各次用户的可信权值，并按照同样的方法依次得到剩余M个分簇中各次用户的可信权值；其中，在任一分簇内各次用户的可信权值的计算过程为：
Figure GDA0002624970270000021
其中，εi表示分簇内第i个次用户的可信权值，Pi表示分簇内第i个次用户所计算的主用户信号强度；
步骤5，定位融合中心构建二元假设模型，以得到判定次用户是否位于主用户覆盖区间范围内的判断准则；其中，所述二元假设模型表示如下：
Figure GDA0002624970270000022
其中，Pi表示分簇内分簇内第i个次用户所计算的主用户信号强度，T表示接收的主用户信号强度门限值；H0表示分簇内第i个次用户没有位于主用户的覆盖区间范围内，H1表示分簇内第i个次用户位于主用户的覆盖区间范围内；
步骤6，在任一分簇内，定位融合中心设定位于主用户覆盖区间范围内的次用户具有K个，定位融合中心对所述K个次用户所接收主用户信号强度值进行升序排序，以得到具有单一排序方向的次用户序列；
步骤7，定位融合中心在步骤6所的次用户序列中选取对应所接收主用户信号强度值位于前四位的次用户参与主用户定位，以计算得到主用户所处位置区间；其中，设定位于前四位的主用户信号强度值分别为RSS1、RSS2、RSS3和RSS4；RSS1≥RSS2≥RSS3≥RSS4；RSS1对应的次用户标记为CR1，RSS2对应的次用户标记为CR2，RSS3对应的次用户标记为CR3，RSS4对应的次用户标记为CR4；主用户标记为PU，主用户PU所处位置区间的计算过程包括如下步骤：
步骤7-1，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS2作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR2作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR2之间连线的中垂线L1，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L1同一侧的区间范围C1内；
步骤7-2，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS3作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR3作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR3之间连线的中垂线L2，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L2同一侧的区间范围C2内；
步骤7-3，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS4作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR4作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR4之间连线的中垂线L3，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L3同一侧的区间范围C3内；
步骤8，根据步骤7中所得所对应确定的主用户所处的区间范围C1、C2和C3，以及三个次用户CR2、次用户CR3和次用户CR4的位置坐标，分别构建经过次用户CR2和次用户CR3的直线l23、经过次用户CR2和次用户CR4的直线l24、经过次用户CR3和次用户CR4的直线l34；其中：
Figure GDA0002624970270000031
Figure GDA0002624970270000032
Figure GDA0002624970270000033
其中，主用户PU的位置坐标为(x,y)次用户CR2的位置坐标为(x2,y2)，次用户CR3的位置坐标为(x3,y3)，次用户CR4的位置坐标为(x4,y4)；ε2表示次用户CR2的可信权值，ε3表示次用户CR3的可信权值，ε4表示次用户CR4的可信权值；
步骤9，根据步骤8所得到的三条直线，任选其中两条直线构建二元一次方程组，以得到主用户所对应的位置坐标，从而实现主用户定位。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
首先，本发明中的主用户定位方法通过设置针对信噪比的分簇阈值，并对各次用户进行分簇处理，以得到位于不同信噪比分簇区间内的次用户；
其次，针对每个分簇区间内的次用户，依次计算各次用户对应的可信权值，以为后续的定位提供参考；
再次，针对各次用户所接收的主用户信号强度情况，选取位于主用户覆盖范围内的次用户，并对这些次用户进行排序，以得到一个升序的次用户序列，且选择其中所接收主用户信号强度最强的前四个次用户作为主用户定位的参考信标，以通过利用这四个次用户中任意两个次用户构建直线方程组，从而准确地获取主用户的位置信息；
最后，在本发明中，不需要获取主用户与各次用户之间的距离值，也不需要主用户与各次用户之间进行任何形式的合作，从而完全可以满足认知无线电网络中主用户的定位需要。
附图说明
图1为本发明实施例中基于认知无线网络的主用户定位方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，本实施例中基于认知无线网络的主用户定位方法，用于由包括主用户、定位融合中心以及N个次用户所形成的认知无线网络中，定位融合中心与各次用户分别通信连接，N≥5，该基于认知无线网络的主用户定位方法依次包括如下步骤：
步骤1，各次用户分别获取自身信噪比并将获取的自身信噪比发送给定位融合中心；各次用户分别接收主用户所发送主用户信号，并计算所接收的主用户信号强度，并由各次用户分别将主用户信号强度发送给定位融合中心；
步骤2，定位融合中心预先设置针对信噪比的M个分簇阈值，并根据所接收各次用户发送来的信噪比，对N个次用户分簇处理，以得到M+1个分簇；M≥1；其中，定位融合中心对N个次用户分簇处理过程包括如下步骤2-1和步骤2-2：
步骤2-1，定位融合中心预设分簇阈值分别为snr1、snr2、…、snrM-1和snrM，从而得到M+1个分簇区间分别为(-∞,snr1]、(snr1,snr2]、(snr2,snr3]、…、(snrM-2,snrM-1]、(snrM-1,snrM]和(snrM,+∞)；
步骤2-2，定位融合中心根据所接收的N个次用户分别对应的信噪比SNR1、SNR2、…、SNRN-1和SNRN，分别将N个次用户的信噪比与M+1个分簇区间的区间范围进行比较，并在次用户信噪比位于其中的分簇区间内时，将该次用户信噪比归类于该分簇区间，从而依次得到每个次用户的信噪比所对应的分簇区间，且得到每个次用户所属的分簇；
步骤3，定位融合中根据各分簇中次用户的信噪比，依次独立地对每个分簇中的信噪比进行升序排序，从而使得各分簇中的次用户信噪比按照升序排序；
步骤4，定位融合中心任意选取其中一个分簇内的次用户，并依次计算各次用户的可信权值，并按照同样的方法依次得到剩余M个分簇中各次用户的可信权值；其中，在任一分簇内各次用户的可信权值的计算过程为：
Figure GDA0002624970270000051
其中，εi表示分簇内第i个次用户的可信权值，Pi表示分簇内第i个次用户所计算的主用户信号强度；
步骤5，定位融合中心构建二元假设模型，以得到判定次用户是否位于主用户覆盖区间范围内的判断准则；其中，二元假设模型表示如下：
Figure GDA0002624970270000052
其中，Pi表示分簇内分簇内第i个次用户所计算的主用户信号强度，T表示接收的主用户信号强度门限值；H0表示分簇内第i个次用户没有位于主用户的覆盖区间范围内，H1表示分簇内第i个次用户位于主用户的覆盖区间范围内；
步骤6，在任一分簇内，定位融合中心设定位于主用户覆盖区间范围内的次用户具有K个，定位融合中心对所述K个次用户所接收主用户信号强度值进行升序排序，以得到具有单一排序方向的次用户序列；
步骤7，定位融合中心在步骤6所的次用户序列中选取对应所接收主用户信号强度值位于前四位的次用户参与主用户定位，以计算得到主用户所处位置区间；其中，设定位于前四位的主用户信号强度值分别为RSS1、RSS2、RSS3和RSS4；RSS1≥RSS2≥RSS3≥RSS4；RSS1对应的次用户标记为CR1，RSS2对应的次用户标记为CR2，RSS3对应的次用户标记为CR3，RSS4对应的次用户标记为CR4；主用户标记为PU，主用户PU所处位置区间的计算过程包括如下步骤：
步骤7-1，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS2作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR2作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR2之间连线的中垂线L1，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L1同一侧的区间范围C1内；
步骤7-2，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS3作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR3作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR3之间连线的中垂线L2，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L2同一侧的区间范围C2内；
步骤7-3，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS4作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR4作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR4之间连线的中垂线L3，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L3同一侧的区间范围C3内；
步骤8，根据步骤7中所得所对应确定的主用户所处的区间范围C1、C2和C3，以及三个次用户CR2、次用户CR3和次用户CR4的位置坐标，分别构建经过次用户CR2和次用户CR3的直线l23、经过次用户CR2和次用户CR4的直线l24、经过次用户CR3和次用户CR4的直线l34；其中：
Figure GDA0002624970270000061
Figure GDA0002624970270000062
Figure GDA0002624970270000063
其中，主用户PU的位置坐标为(x,y)次用户CR2的位置坐标为(x2,y2)，次用户CR3的位置坐标为(x3,y3)，次用户CR4的位置坐标为(x4,y4)；ε2表示次用户CR2的可信权值，ε3表示次用户CR3的可信权值，ε4表示次用户CR4的可信权值；在该步骤8中，通过引入对应次用户的可信权值，可以使得所求得到的对应直线方程更加准确地反映各相关次用户的位置关系，从而也就为后续准确得到主用户的位置提供了准确的参考信息；
步骤9，根据步骤8所得到的三条直线，任选其中两条直线构建二元一次方程组，以得到主用户所对应的位置坐标，从而实现主用户定位。在本发明中，不需要获取主用户与各次用户之间的距离值，也不需要主用户与各次用户之间进行任何形式的合作，从而完全可以满足认知无线电网络中主用户的定位需要，这样就可以大大地降低了主用户定位的计算量，提高了定位效率。

Claims (1)

1.基于认知无线网络的主用户定位方法，用于由包括主用户、定位融合中心以及N个次用户所形成的认知无线网络中，定位融合中心与各次用户分别通信连接，N≥5，其特征在于，依次包括如下步骤：
步骤1，各次用户分别获取自身信噪比并将获取的自身信噪比发送给定位融合中心；各次用户分别接收主用户所发送主用户信号，并计算所接收的主用户信号强度，并由各次用户分别将主用户信号强度发送给定位融合中心；
步骤2，定位融合中心预先设置针对信噪比的M个分簇阈值，并根据所接收各次用户发送来的信噪比，对N个次用户分簇处理，以得到M+1个分簇；M≥1；其中，定位融合中心对N个次用户分簇处理过程包括如下步骤2-1和步骤2-2：
步骤2-1，定位融合中心预设分簇阈值分别为snr1、snr2、…、snrM-1和snrM，从而得到M+1个分簇区间分别为(-∞,snr1]、(snr1,snr2]、(snr2,snr3]、…、(snrM-2,snrM-1]、(snrM-1,snrM]和(snrM,+∞)；
步骤2-2，定位融合中心根据所接收的N个次用户分别对应的信噪比SNR1、SNR2、…、SNRN-1和SNRN，分别将N个次用户的信噪比与M+1个分簇区间的区间范围进行比较，并在次用户信噪比位于其中的分簇区间内时，将该次用户信噪比归类于该分簇区间，从而依次得到每个次用户的信噪比所对应的分簇区间，且得到每个次用户所属的分簇；
步骤3，定位融合中根据各分簇中次用户的信噪比，依次独立地对每个分簇中的信噪比进行升序排序，从而使得各分簇中的次用户信噪比按照升序排序；
步骤4，定位融合中心任意选取其中一个分簇内的次用户，并依次计算各次用户的可信权值，并按照同样的方法依次得到剩余M个分簇中各次用户的可信权值；其中，在任一分簇内各次用户的可信权值的计算过程为：
Figure FDA0002624970260000011
其中，εi表示分簇内第i个次用户的可信权值，Pi表示分簇内第i个次用户所计算的主用户信号强度；
步骤5，定位融合中心构建二元假设模型，以得到判定次用户是否位于主用户覆盖区间范围内的判断准则；其中，所述二元假设模型表示如下：
Figure FDA0002624970260000021
其中，Pi表示分簇内分簇内第i个次用户所计算的主用户信号强度，T表示接收的主用户信号强度门限值；H0表示分簇内第i个次用户没有位于主用户的覆盖区间范围内，H1表示分簇内第i个次用户位于主用户的覆盖区间范围内；
步骤6，在任一分簇内，定位融合中心设定位于主用户覆盖区间范围内的次用户具有K个，定位融合中心对所述K个次用户所接收主用户信号强度值进行升序排序，以得到具有单一排序方向的次用户序列；
步骤7，定位融合中心在步骤6所的次用户序列中选取对应所接收主用户信号强度值位于前四位的次用户参与主用户定位，以计算得到主用户所处位置区间；其中，设定位于前四位的主用户信号强度值分别为RSS1、RSS2、RSS3和RSS4；RSS1≥RSS2≥RSS3≥RSS4；RSS1对应的次用户标记为CR1，RSS2对应的次用户标记为CR2，RSS3对应的次用户标记为CR3，RSS4对应的次用户标记为CR4；主用户标记为PU，主用户PU所处位置区间的计算过程包括如下步骤：
步骤7-1，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS2作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR2作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR2之间连线的中垂线L1，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L1同一侧的区间范围C1内；
步骤7-2，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS3作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR3作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR3之间连线的中垂线L2，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L2同一侧的区间范围C2内；
步骤7-3，选取所接收主用户信号强度值RSS1和RSS4作为基准值，并以对应的次用户CR1和次用户CR4作为主用户定位的基准信标；构建次用户CR1与次用户CR4之间连线的中垂线L3，以确定主用户PU与次用户CR1位于中垂线L3同一侧的区间范围C3内；
步骤8，根据步骤7中所得所对应确定的主用户所处的区间范围C1、C2和C3，以及三个次用户CR2、次用户CR3和次用户CR4的位置坐标，分别构建经过次用户CR2和次用户CR3的直线l23、经过次用户CR2和次用户CR4的直线l24、经过次用户CR3和次用户CR4的直线l34；其中：
Figure FDA0002624970260000031
Figure FDA0002624970260000032
Figure FDA0002624970260000033
其中，主用户PU的位置坐标为(x,y)次用户CR2的位置坐标为(x2,y2)，次用户CR3的位置坐标为(x3,y3)，次用户CR4的位置坐标为(x4,y4)；ε2表示次用户CR2的可信权值，ε3表示次用户CR3的可信权值，ε4表示次用户CR4的可信权值；
步骤9，根据步骤8所得到的三条直线，任选其中两条直线构建二元一次方程组，以得到主用户所对应的位置坐标，从而实现主用户定位。
CN201611260333.3A 2016-12-30 2016-12-30 基于认知无线网络的主用户定位方法 Active CN106900055B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611260333.3A CN106900055B (zh) 2016-12-30 2016-12-30 基于认知无线网络的主用户定位方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201611260333.3A CN106900055B (zh) 2016-12-30 2016-12-30 基于认知无线网络的主用户定位方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106900055A CN106900055A (zh) 2017-06-27
CN106900055B true CN106900055B (zh) 2020-10-23

Family

ID=59198895

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201611260333.3A Active CN106900055B (zh) 2016-12-30 2016-12-30 基于认知无线网络的主用户定位方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106900055B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101419276A (zh) * 2008-12-10 2009-04-29 清华大学 一种认知无线电网络中定位主用户的方法
CN102740305A (zh) * 2011-04-12 2012-10-17 中兴通讯股份有限公司 一种选择次用户终端的方法及装置
CN104349328A (zh) * 2013-07-30 2015-02-11 索尼公司 频谱管理装置和方法、地理位置数据库和次系统装置
CN105979585A (zh) * 2016-07-14 2016-09-28 广东工业大学 一种小型移动主用户的定位方法及装置
CN106230530A (zh) * 2016-09-23 2016-12-14 宁波大学 多频段协作认知频谱感知方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8655283B2 (en) * 2007-04-23 2014-02-18 Lingna Holdings Pte., Llc Cluster-based cooperative spectrum sensing in cognitive radio systems
US20160043815A1 (en) * 2012-03-13 2016-02-11 Nec Corporation Communication system
TWI561103B (en) * 2012-08-30 2016-12-01 Univ Nat Tsing Hua Active sensing method based on spectral correlation for cognitive radio systems

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101419276A (zh) * 2008-12-10 2009-04-29 清华大学 一种认知无线电网络中定位主用户的方法
CN102740305A (zh) * 2011-04-12 2012-10-17 中兴通讯股份有限公司 一种选择次用户终端的方法及装置
CN104349328A (zh) * 2013-07-30 2015-02-11 索尼公司 频谱管理装置和方法、地理位置数据库和次系统装置
CN105979585A (zh) * 2016-07-14 2016-09-28 广东工业大学 一种小型移动主用户的定位方法及装置
CN106230530A (zh) * 2016-09-23 2016-12-14 宁波大学 多频段协作认知频谱感知方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
认知无线电网络主用户定位与位置信息应用研究;赵滨;《中国博士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》;20110630;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106900055A (zh) 2017-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106656374A (zh) 一种基于双门限能量检测的协作宽带频谱感知方法
CN109195214B (zh) 一种基于遗传算法的noma功率分配方法
CN103338458B (zh) 一种用于认知无线电系统的协作频谱感知方法
CN103338082B (zh) 一种基于“k秩”准则的双门限协作频谱感知方法
CN110493811B (zh) 基于射频隐身的雷达通信一体化系统稳健资源分配方法
CN1878027A (zh) 基于认知无线电系统的多用户资源分配方法
CN102571240A (zh) 一种运用改进能量检测器的协作频谱感知参数优化方法
CN103220052A (zh) 一种认知无线电中检测频谱空洞的方法
CN112087812B (zh) 一种基于功率退避的mMTC非正交随机接入方法
CN103139785B (zh) 一种基于区域划分的空时频谱共享方法和系统
CN103929255A (zh) 一种基于多信道的认知用户能效优化方法
CN105721083B (zh) 一种基于自相关能量的频谱检测方法
CN101729164B (zh) 无线资源分配方法和认知无线电用户设备
CN106900055B (zh) 基于认知无线网络的主用户定位方法
CN103780323B (zh) 一种基于信号聚合特性的认知无线电宽带频谱感知方法
CN112564768B (zh) 基于边际效应的无人机认知无线网络中安全传输优化方法
WO2015014006A1 (zh) 基于地理位置信息的频谱资源协作接入方法和系统
CN108347761A (zh) Crn中的功率分配方法及其在智慧交通网络中的应用
CN103686827A (zh) 频谱感知及其控制方法、装置以及一种基站
CN104022839B (zh) 一种应用于合作频谱感知的信息融合判决方法
CN103036626A (zh) 基于认知无线电协作用户与检测门限联合选择的无线通信方法
CN104469811A (zh) 认知无线传感网络分簇合作频谱感知硬融合方法
CN103152805B (zh) 基于随机网络模型的认知无线网络功率控制方法
CN105578483B (zh) 基于无线传感器网络的高能效协作频谱感知方法
KR101116143B1 (ko) 무선인지 시스템에서의 우선 사용자 위치 기반 채널 재사용 기법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant