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认知无人机网络中次级链路吞吐量优化研究

达新宇 张宏伟 胡航 潘钰 井锦玲

引用本文: 达新宇, 张宏伟, 胡航, 潘钰, 井锦玲. 认知无人机网络中次级链路吞吐量优化研究[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT200056 shu
Citation:  Xinyu DA, Hongwei ZHANG, Hang HU, Yu PAN, Jinling JING. Throughput Optimization of Secondary Link in Cognitive UAV Network[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT200056 shu

认知无人机网络中次级链路吞吐量优化研究

    作者简介: 达新宇: 男,1961年生,博士生导师,研究方向为现代通信理论与技术;
    张宏伟: 男,1997年生,硕士生,研究方向为认知无线网络;
    胡航: 男,1989年生,讲师,研究方向为绿色通信与无人机网络;
    潘钰: 女,1995年生,博士生,研究方向为无人机协同通信;
    井锦玲: 女,1977年生,工程师,研究方向为指挥自动化
    通讯作者: 胡航,xd_huhang@126.com
  • 基金项目: 国家自然科学基金(61571460, 61901509, 61671475),博士后创新人才计划(BX201700108),空军工程大学校长基金 (XZJK2019033),空军工程大学信息与导航学院创新基金 (YNLX1904025)

摘要: 无人机(UAV)的便携性和高机动性使其与认知无线电(CR)结合的应用场景更加实用。在构建的 无人机认知无线网络(CRN)模型中,该文提出UAV单弧度吞吐量优化方案,在确保检测概率的前提下优化感知弧度最大化UAV平均吞吐量。考虑在信道条件不理想情况下进一步改善感知性能,提出基于协作频谱感知(CSS)的多弧度吞吐量优化方案,利用交替迭代优化(AIO)算法对感知弧度和弧度数量进行联合优化以最大化吞吐量。仿真结果表明,该文提出的多弧度协作频谱感知方案在信道衰落严重时,对于用户(PU)服务质量(QoS)和UAV吞吐量有明显提升。

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图(8)表(2)
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文章相关
  • 通讯作者:  胡航, xd_huhang@126.com
  • 收稿日期:  2020-01-14
  • 录用日期:  2020-04-30
  • 网络出版日期:  2020-07-08
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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