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1. 基于隐马尔可夫模型的短波认知频率选择方法
王董礼, 曹鹏, 黄国策, 孙启禄, 李连宝
计算机应用    2016, 36 (5): 1179-1182.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1179
摘要667)      PDF (726KB)(669)    收藏
针对短波频谱利用率低下及频率选择不够智能的局限性,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的短波认知频率选择方法。应用认知无线电原理,将短波传统用户作为主用户,将采用认知无线电技术的短波电台作为认知用户。首先,建立隐马尔可夫模型,结合频谱感知历史数据预测主用户信道状态;其次,在预测空闲的基础上估计信道参数;最后,根据估计的信道参数选择最优频率。仿真结果表明,所提方法能够准确预测传统短波用户信道状态,快速估计信道参数。在设定的仿真条件下,所提方法的成功传输率分别较HMM预测和能量感知随机信道选择方法有5.54%和10.56%的提升,能够选择最优信道。
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2. 无线传感器网络中一种基于栅格划分的概率定位算法
蒋文涛 李连 孙利民
计算机应用   
摘要1523)      PDF (550KB)(1418)    收藏
基于接收信号强度(RSSI)的节点定位算法是目前应用较为广泛的定位算法。由于无线信号受信道衰减和障碍物屏蔽等因素的影响,基于RSSI的定位算法精度不高。提出了一种基于栅格划分的概率定位算法,首先将待定位节点可能存在的区域划分为若干栅格,再根据无线信号在空间传输的概率模型,计算出待定位节点处于各个栅格的置信度,最后以置信度较高的栅格的形心为基准点,计算出待定位节点的坐标位置。算法降低了噪声污染对定位结果的影响,定位精度较高。
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