信任度加权提升认知无线电频谱感知性能的软合并算法

"基于信任度加权的合作频谱感知算法是一篇针对认知无线电频谱感知性能提升的研究论文。认知无线电是一种能够动态共享无线频谱的技术，其关键在于高效地感知和利用空闲频谱资源。本文提出了一种名为TWCStrust weighted cooperation sensing (TWCS)的新算法，它着重于增强系统的可靠性并优化整体感知性能。 TWCStrust算法的核心是引入了模糊型指数信任度函数，用于量化认知用户间的信息交流和相互信任度。这个函数将主观的、不确定的信任程度转化为客观的数值，使得在融合多个用户的数据时，可以依据每个用户贡献的信任度赋予不同的权重。通过建立信任度矩阵，算法能够动态调整数据融合过程中的权重分配，确保高信任度用户的观测结果得到更高的重视。 与传统的最大比合并和信噪比加权合并算法相比较，TWCS算法的优点明显。它不仅依赖于单一的数据质量指标，而是考虑了用户间信任关系，因此在噪声环境或数据质量不稳定的情况下，具有更好的鲁棒性。通过模拟实验，研究结果显示TWCS算法显著提高了频谱感知的准确性和稳定性，从而提升了整个系统的效率和有效性。 该研究还提及了论文的投稿和资助背景，包括河南省科技创新杰出青年基金和河南工业大学研究生教育创新计划基金的支持。作者团队由杨铁军副教授和司春丽硕士研究生组成，他们的研究领域分别聚焦于无线通信和通信信号处理以及认知无线电。 这篇论文为认知无线电频谱感知领域的软合并策略提供了一个创新的方法，通过信任度加权机制，有效整合多用户的数据，提升了频谱感知的性能，对于未来的无线通信系统设计和频谱管理具有重要的理论价值和实践意义。"