車聯網的合作認知模型分析

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車聯網的合作認知模型分析

車載通信需要一種新型的認證無線電（CR）技術和有效的頻譜管理。為體現頻譜效率的重要性，對車載網絡中的集中式和分布式合作頻譜感知（GBCS）提出一種系統模型。分析了GBCS中的決策融合技術。使用新理論為決策融合技術設計了系統模型，分析了主要通道探測發現的可能性和主要用戶發射器（PU Tx）中CR用戶或二級用戶的平均等待時間。基于數學分析以檢查探測發現和假警報的可能性。結果表明，合作認知模型更加適合于車載網絡，最大限度地減少了干擾和隱藏的PU問題。

在集中式頻譜感知中，有一些聯合的決策融合技術，如AND、OR及計算規則。決策融合技術包括其它寬帶檢測、盲頻譜感知、線性二次（LQ）檢測、隱馬爾科夫模型（HMM）。在分布式頻譜感知中，包括一些共同的決策融合方法和基于梯度分布的GBCS。

討論了在車載網絡集中式和分布式頻譜感知場景中GBCS的機遇和挑戰。提出新的理論模型論證合作車載網絡中頻譜感知的實現。在車載通信中利用集中式和分布式GBCS環境有效地使用頻譜波段。研究了車載網絡集中式GBCS的決策融合技術。使用新理論為決策融合技術設計系統模型，然后分析檢測主要通道的可能性以及PU Tx的CR用戶或二級用戶的平均等待時間。仿真和分析結果發現，通過增加主要通道的可用性，基于新理論檢測的概率較高。通過縮短GBCS中的主要通道過渡狀態，減少了PU Tx的CR用戶平均等待時間。CR可以應用到不同的M2M（機器對機器）方案，也可以擴展到物聯網環境。

刊名：IEEE Systems Journal（英）

刊期：2015年

作者：Anand Paul

編譯：王欣欣