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认知博弈与无线电技术研究。

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简介：
利用MATLAB程序，针对博弈论中的同频干扰问题，在认知无线电通信环境中进行精细的功率分配策略优化。

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  • 认知无线电中的博弈论
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    《认知无线电中的博弈论》一书探讨了如何运用博弈论解决认知无线网络中的资源分配与竞争问题，为通信技术优化提供了新思路。 在认知无线电环境中使用MATLAB程序处理同频干扰，并进行功率分配的博弈论分析。
     
  • 博弈分配与认知无线电仿真中的博弈论应用及功率分配研究
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    本研究聚焦于博弈论在认知无线电网络中的应用，特别关注博弈分配机制和功率优化策略，旨在提升频谱利用效率。 对认知无线电功率分配进行频谱博弈，并绘制仿真曲线。
     
  • 认知无线电中频谱感知的技术研究
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    该文主要探讨了在认知无线电网络环境下，针对频谱感知技术的研究与应用。通过分析当前技术瓶颈和挑战，提出了优化策略以提高频谱使用效率和性能。 在认知无线电领域，频谱感知技术是关键组成部分之一。这些技术包括匹配滤波器检测、发射机检测以及能量检测等多种方法。每种方法都有其独特的优势与应用场景，在提高无线通信系统效率方面发挥着重要作用。
     
  • 基于博弈论的认知无线电无线资源分配模拟研究.m
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    本研究运用博弈论探讨认知无线电中的无线资源分配问题，通过建立数学模型与仿真分析，旨在优化频谱利用率和提高系统性能。 利用MATLAB仿真了基于博弈论的认知无线电无线资源分配的过程，并给出了具体的结果显示。这对学习该过程有一定的帮助。
     
  • 国内外认知无线电技术的发展与研究现状
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    本论文综述了国内外认知无线电技术的研究进展和应用趋势，分析了当前的技术瓶颈和发展机遇。 关于认知无线电的文献还是不错的。
     
  • 认知无线电技术探析
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    《认知无线电技术探析》一文深入探讨了认知无线电的基本原理、关键技术及其在频谱管理中的应用前景，旨在促进无线通信领域的技术创新与实践。 认知无线电的核心理念在于使无线通信设备能够识别并利用“频谱空洞”。值得注意的是，这一技术不仅吸引了学术界的广泛兴趣，工业界也对其在实际通信系统中的应用表现出浓厚的兴趣。据报道，在接下来的一两年内将会有具备认知功能的无线局域网产品面世。然而，要实现真正的认知无线电技术，仍需解决包括频谱检测、自适应频谱资源分配和无线频谱管理等关键技术问题。
     
  • 关于认知无线电中运用博弈论进行频谱分配的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在认知无线电网络环境下，采用博弈论方法优化频谱资源分配的问题，并提出了新的解决方案和算法。 本段落运用博弈论对认知无线电网络中的动态频谱分配问题进行了深入分析，并构建了一个基于博弈理论的认知无线电频谱分配模型。提出了一个基于潜在博弈的分布式频谱分配算法，该算法能够实现相应的纳什均衡状态。仿真结果表明，在较短时间内，此算法可使系统达到稳定状态：此时潜在函数取值最大、总干扰水平最小化且用户SIR（信号与干扰比）显著提升，从而实现了信道分配下的纳什均衡，并有效提高了频谱利用率。
     
  • 关于认知无线电中运用博弈论进行动态频谱共享的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了在认知无线电环境下利用博弈论实现动态频谱资源共享的有效方法和策略，旨在提升无线通信网络效率。 詹德睿和沈树群利用博弈论分析了认知无线电网络中的动态频谱分配问题，并构建了一个基于博弈论的认知无线电频谱分配模型。他们提出了一种非合作的解决方案来解决这一问题。
     
  • 认知无线电关键技术和应用
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    《认知无线电关键技术与应用》一书聚焦于探讨和解析认知无线电领域的核心问题，涵盖技术原理、系统设计及实际应用案例。 近年来，在无线电通信技术领域引入了无线接入技术这一迅速发展的新技术分支。这种技术不需要依赖传输媒介，并且部分甚至全部的接入网络可以直接采用无线传播方式来替代传统方法。从概念到实际应用，这都标志着一个重要的突破，实现了成本降低、灵活性增强以及扩展信号覆盖范围的目标。 认知无线电技术提供了一种全新的解决方案思路：它使无线通信设备具备识别并利用所谓的“频谱空洞”的能力。“频谱空洞”是指那些在特定时间和地点未被使用的频率资源。虽然该技术能够以更加灵活的方式管理有限的频谱，但要在实际通信系统中应用这一技术还需要解决包括频谱检测、自适应地进行频谱资源分配以及无线频谱管理等关键技术问题。 1. 认知无线电技术提出的背景 随着无线通信领域的快速发展，可用的频率资源变得越来越稀缺。
     
  • 基于SVM算法的认知无线电频谱感知研究
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    本研究聚焦于认知无线电中的频谱感知问题，采用支持向量机（SVM）算法优化频谱使用效率与准确性，旨在提升无线通信系统的智能化水平和资源利用率。 本段落探讨了认知无线电（CR）中的频谱感知算法，并使用Matlab代码实现了传统能量检测方法及支持向量机（SVM）分类算法的性能对比分析。通过实验，我们生成了三种不同核函数在SVM分类下的检测图，并统计了相应的错误率，最终得出结论：SVM算法优于传统的能量检测算法。