摘要：当认知无线电网络以"衬底式"(Underlay)的方式与主用户网络共享频谱时,需要对认知用户进行功率控制,以确保认知用户在不干扰主用户的前提下,公平地共享认知频谱资源。利用博弈分析的方法,设计了一个基于链路增益因子的代价函数,并据此提出了一种新的非合作功率控制博弈算法。仿真结果表明,该算法的均衡结果既改善了用户的帕累托(Pareto)性能,又提高了链路增益较差的用户的吞吐量,实现了网络资源的平等共享。

摘要：由于通信信号的体制及调制及调制方式的复杂多样,通信信号调制类型的识别显得尤为重要和迫切。基于调制信号的谱相关特征,提取了5个特征参数,给出了各个参数随信噪比变化的曲线图。分类器采用RBF神经网络,并从提高网络识别性能出发,构建了大容量和高质量的网络训练样本,能够扩大识别范围,提高识别精度。基于谱相关特征参数和RBF神经网络结合的算法能动态识别信号的调制方式,仿真结果表明:该算法在低信噪比下能取得较高的正确识别概率。

摘要：提出了一种对经过符号成形的数字信号调制方式进行识别的新算法,利用特征参数提取与神经网络分类器相结合对8种常用数字信号进行识别。首先介绍了符号成形对信号瞬时参数提取的影响,然后选取特征量并通过所设计的神经网络分类器进行识别分类,最后计算机仿真表明利用神经网络分类器在低信噪比下能较好地区分开8种经符号成形的数字信号,且选用的L-M训练算法收敛快,适合在线分析。