基于非理想感知的认知网络性能分析研究.pdf

简介：
本文针对非理想感知条件下的认知网络，深入探讨了其对系统性能的影响，并提出相应的分析方法。通过理论建模和仿真验证，为提升认知无线网络的可靠性和效率提供了新的视角与解决方案。 通过对非理想频谱感知下的认知无线电网络（Cognitive Radio Network, CRN）进行建模分析了该网络的主要性能参数。漏检可能导致主次级用户业务之间的冲突，从而引发服务中断或阻塞；而虚警则会导致认知用户放弃接入可用的空闲频段，降低频谱资源利用率。无论哪种情况都会导致系统服务质量（QoS）下降。通过将认知网络建模为一个二维马尔可夫链，推导出了系统的几个关键QoS参数。结果显示，在误检存在的情况下，认知无线电网络仍能显著提高频谱资源的使用效率；同时，主用户的QoS需求可以通过控制认知业务接入量来得到保障。