非分时主用户状态切换下全双工认知无线系统容量优化

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本文探讨了全双工认知无线电系统中的容量最大化问题,其中主要用户(Primary User, PU)的状态是非分时的,并且可能在任一时间点在一帧时间内发生变化。传统上,认知无线电系统假设PU状态是分时的,然而现实情况中,这种变化性增加了系统的动态性挑战。 首先,作者针对非分时的PU状态,推导出了感知概率的计算方法。由于非分时状态可能导致信道环境的不确定性,对随机出现的PU活动进行准确的感知至关重要。这涉及到对信道噪声、干扰以及SU(Secondary User)与PU信号交互的影响进行建模。 接着,论文重点研究了在考虑非分时状态变化的情况下,如何优化传输参数以最大化SU的容量。具体来说,包括决定SU的帧长度、发射功率以及针对静默和活跃PU状态设置的两个检测阈值。通过对这些参数的联合优化,论文旨在找到一个在实际情况下具有较低计算复杂度但仍能接近最优性能的解决方案。 通过数值仿真,研究结果展示了非分时状态的考虑对于提高系统效率的重要性。相比于理想化的分时PU状态假设,采用非分时策略可以显著提升SU的通信速率,使得在处理实时变化的环境时,系统表现出更好的适应性和容量利用率。 研究的关键术语包括:认知无线电(Cognitive Radio)、全双工(Full-Duplex)、非分时(Non-Slotted)、容量优化(Capacity Optimization)以及频谱感知(Spectrum Sensing)。这一研究对于设计和实现高效能的认知无线电网络具有重要意义,它强调了在实际通信环境中考虑系统动态性的必要性,从而推动了无线通信领域的技术进步。