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文檔簡介
1、隨著大量新的無線通信系統(tǒng)的出現(xiàn),使得對于無線電頻譜的需求劇烈增長,頻譜資源愈加稀缺。認知無線電通過使非授權用戶可以動態(tài)地訪問頻譜空穴,提高了頻譜利用率,這項技術已經變得越來越吸引人。為了擴展認知無線電的應用,使每個認知終端能夠感知與其共存的授權用戶,并提取其物理層和MAC層信息,包括對授權主網絡的MAC協(xié)議類型的識別,對于理解無線電使用場景變得很重要。
大多數(shù)現(xiàn)有的MAC協(xié)議根據傳輸機制可以分為兩類,基于競爭的MAC協(xié)議和基于
2、控制的MAC協(xié)議。基于競爭和基于控制的MAC協(xié)議之間一個明顯的差別是基于控制的MAC協(xié)議可以有效地避免由于多個用戶同時傳輸造成的碰撞。根據這個特性可以對分別采用兩種不同傳輸機制的授權網絡的MAC協(xié)議類型進行識別。
為了識別基于競爭和控制的主網絡MAC協(xié)議,本文選擇認知終端接收到的信號能量均值和方差作為特征,使用支持向量機利用機器學習算法對分別來自兩個網絡的數(shù)據進行分析,仿真結果表明在單天線環(huán)境中基于能量特征的MAC協(xié)議識別算法
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