基于一层认知无线电网络的动态阈值估计技术性能分析研究

"动态阈值估计技术在一层认知无线电网络中的性能分析" 在认知无线电（CR）网络中，动态阈值估计（DTE）技术是检测主要用户信号的重要方法。然而，以前很少比较DTE技术，尤其是在一层CR网络（CRN）模型下，因此很难评估在这种情况下它们的比较性能特征。本文研究了在一层CRN模型下一些著名的DTE方法的性能，并使用拍卖博弈模型来公平地比较每种技术的频谱效率性能。 动态阈值估计技术的性能分析是 CR 网络中一个关键的问题。DTE 技术可以更好地检测主要用户信号，特别是在噪声不确定性条件下。然而，以前很少比较 DTE 技术，尤其是在一层 CR 网络模型下，因此很难评估在这种情况下它们的比较性能特征。 本文研究发现，DTE 技术通常比固定阈值方法更好，特别是在不可预测的噪声不确定性条件下。我们的结果进一步表明，由于噪声不确定性水平每增加 1 dB，固定阈值方法的信道利用率（CU）率直线下降 50.26%，而 DTE 技术的 CU 率却增加了 10.2 dB，平均为 4%。 此外，本研究还表明，DTE 技术在一层 CR 网络模型下的性能特征远远优于固定阈值方法。这对 CR 工程师来说非常重要，因为他们可以更好地理解在一层 CR 网络模型下 DTE 技术的性能特征，从而更好地设计和优化 CR 系统。 在本文中，我们还讨论了拍卖博弈模型在 DTE 技术性能比较中的应用。拍卖博弈模型可以公平地比较每种技术的频谱效率性能，从而帮助 CR 工程师更好地评估 DTE 技术的性能特征。 本文对 DTE 技术在一层 CR 网络模型下的性能分析具有重要的研究价值。我们的研究结果将使 CR 工程师能够更好地理解在一层 CR 网络模型下 DTE 技术的性能特征，从而更好地设计和优化 CR 系统。 关键词：动态阈值估计技术，一层认知无线电网络，性能分析，拍卖博弈模型，频谱效率性能。