当前位置: 首页 > news >正文

52、5G及未来的灵活认知无线电接入技术中的频谱感知

5G及未来的灵活认知无线电接入技术中的频谱感知

1. 宽带频谱感知的局限性

与窄带情况相比,宽带频谱感知能提供更多频谱机会,因为它覆盖更大的频谱范围。随着待感知带宽的增加,找到合适空闲频谱空洞的机会也更多。然而,这种优势也带来了一些设计挑战和内在限制。

对于基于奈奎斯特的宽带频谱感知技术,主要问题是需要更高的采样率以及实现的复杂性。此外,IQ不平衡和混叠也是问题,特别是在多频段(MB)频谱感知的情况下。而在基于亚奈奎斯特的频谱感知中,虽然避免了高采样率的要求,但压缩感知存在感知矩阵设计、恢复不确定性和硬件实现等主要问题,多余弦集非均匀采样(MCSN)宽带频谱感知则需要大量的陪集。

2. 预测性频谱感知方法

预测性频谱感知是利用历史数据提前预测或估计频谱空洞的可用性,即授权频谱中主用户(PUs)的存在或不存在,以便次用户(SUs)能做出何时使用频谱或为PUs腾出频谱的明智决策。

预测性频谱感知方法相对于传统方法有以下优势:
-减少感知延迟:SUs通过频谱预测提前了解可能的空闲信道,只需感知预测为空闲的信道,从而减少再次检测可用频谱空洞的时间。
-主动实时决策:传统感知方法先进行频谱感知,再决定占用哪个信道,在此过程中信道状况可能改变,导致频谱决策不佳和信道冲突。而预测性频谱感知可提前知晓信道占用状态,减少频谱感知和决策过程的延迟。
-提高吞吐量:提前预测信道占用状态,SU能选择质量更好的信道,提高传输吞吐量。
-提高能源效率:频谱感知

http://www.cnnetsun.cn/news/151167.html

相关文章:

  • 58、5G及未来的物理层安全设计
  • 文献综述期末项目的撰写方法与实践研究
  • 【Open-AutoGLM硬件适配终极指南】:揭秘2024年主流行业GPU/CPU兼容性排行榜
  • 从零到部署有多难?Open-AutoGLM使用门槛全景透视
  • 创客匠人观察:当“实力沉默者”觉醒——创始人IP如何成为知识变现的终极信任杠杆
  • 基于华为昇腾AI处理器的CANN生态全景图系列(二):华为昇腾AI处理器是什么?为什么会跟CANN有关系呢?
  • 亲测灵活用工平台会计分录实践
  • 亲测灵活用工平台业务类型超全分享
  • 别再盲目用Airtest了:当模型泛化能力成为瓶颈,Open-AutoGLM如何破局?
  • 我发现动态知识图谱实时更新提升ICU治疗精准度
  • 62、Windows文件系统与缓存管理机制解析
  • 【Open-AutoGLM开发门槛全解析】:新手与专家的5大能力鸿沟揭秘
  • FaceFusion能否用于地质勘探?专家现场虚拟指导
  • FaceFusion镜像资源占用优化,低配GPU也可运行
  • ONERA法国航空航天研究院
  • 传统RPA只能处理固定流程?Open-AutoGLM动态适配能力大曝光,
  • 测试员该知道的软件测试过程,你都知道吗?
  • Java 多线程编程 - 线程池 awaitTermination 方法
  • FaceFusion更新日志追踪:每月都有新功能上线
  • (Open-AutoGLM实战白皮书)首次公开:跨平台任务调度的7种高效模式
  • 分布式幂等性:30字讲透核心要点
  • FaceFusion能否对接OneDrive?微软生态无缝衔接
  • 【AI模型部署必读】:Open-AutoGLM云端推理速度提升3倍的秘密路径
  • 为什么顶尖团队开始弃用Monica Manus改用Open-AutoGLM?真相在这里
  • 为什么顶尖大厂开始从Appium转向Open-AutoGLM?这3个关键点你必须知道
  • Open-AutoGLM三大黑科技揭秘:彻底摆脱RPA僵化操作的束缚
  • FaceFusion能否处理带有投影变形的墙面视频?
  • 13、全面掌握 Internet Explorer 配置:个性化与优化指南
  • 14、深入了解Internet Explorer的配置与维护
  • 27、常见连接问题解析与解决指南