文档名：分级分布式无人机协作频谱感知方法
摘要：无人机认知网络(CognitiveUAVNetwork,CUAVN)可以通过高精度的频谱感知提高频谱效率,但传统的集中式协作频谱感知不适用于无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)网络.UAV网络拓扑结构动态变化,使得全局信息很难快速收集至一个融合中心.针对上述问题,提出了一种基于K-means聚类算法的分级分布式协作频谱感知方法.首先,利用K-means聚类算法基于位置信息对UAV进行分簇;然后,采用两级分布式融合方案进行分层融合,在每个簇内先进行一致性信息融合得到K个融合结果,再进行第二次融合得到最终全局收敛结果;最后将最终收敛结果与检测阈值对比,得到最终决策.仿真结果表明,所提出的分级分布式融合方案具有较好的收敛性,且信息融合迭代次数比未分级融合方案更少.在不同权重因子的加权情况下,所提方案较未分级融合方案更好,且平均接收信噪比越大时检测性能越好.与未分级分布式融合方案相比,在UAV节点较多的情况下,该方案使CUAVN的频谱检测性能得到了提升.
作者：余琪琦 王中豪 张福来 祝长鸿 覃团发Author：YUQiqi WANGZhonghao ZHANGFulai ZHUChanghong QINTuanfa
作者单位：广西大学计算机与电子信息学院,南宁530004;广西大学广西多媒体通信与网络技术重点实验室,南宁530004
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(11)
分类号：TN915
关键词：无人机认知网络(CUAVN) 频谱感知 K-means聚类算法 分布式融合
Keywords：cognitiveunmannedaerialvehiclenetwork(CUAVN) spectrumsensing K-meansclusteringalgorithm distributedfusion
机标分类号：TN929.5TP391TP242
在线出版日期：2023年12月12日
基金项目：国家自然科学基金分级分布式无人机协作频谱感知方法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(11)余琪琦 王中豪 张福来 祝长鸿 覃团发无人机认知网络(CognitiveUAVNetwork,CUAVN)可以通过高精度的频谱感知提高频谱效率,但传统的集中式协作频谱感知不适用于无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)网络.UAV网络拓扑结构动态变化,使得全局信息很难快速收集...参考文献和引证文献
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