Сравнительный анализ эффективности алгоритмов обнаружения сигналов при когнитивном распределении ресурсов в сетях мобильной связи
Автор: Поповский Владимир Владимирович, Коляденко Алексей Вадимович
Рубрика: Информатика и вычислительная техника
Статья в выпуске: 2 т.17, 2017 года.
Бесплатный доступ
Проведен анализ эффективности параметрического алгоритма оптимального приема сигналов, построенном на критерии Вальда; непараметрического алгоритма, построенном на математическом аппарате нейронных сетей; непараметрического алгоритма, построенном на математическом аппарате нечеткой логики; непараметрического алгоритма, построенном на знако-ранговом критерии Вилкоксона. Анализ эффективности предложенных алгоритмов проведен в среде MATLAB с помощью имитационного моделирования. В качестве критерия эффективности выбрана вероятность ошибки. Получены графики зависимости вероятности ошибки от отношения мощности сигнала к мощности шума (ОСШ). Анализ показал, что при низких значения ОСШ от -10 до -7 дБ лучшими показателями обладает алгоритм, построенный на математическом аппарате нейронной сети Кохонена. С увеличением ОСШ (выше -7 дБ) наименьшая вероятность ошибки отмечается при использовании алгоритма Вальда. Но, хотя алгоритм Вальда обладает лучшей эффективностью, он требует априорной информации о параметрах сигналов. При ОСШ выше 0 дБ наименьшей вероятностью ошибки среди непараметрических алгоритмов обладает алгоритм, построенный на математическом аппарате нечеткой логики. При этом немного выше вероятность ошибки наблюдается у алгоритма, построенном на сети Кохонена. Наибольшей вероятностью ошибки обладает алгоритм обнаружения, основанный на знако-ранговом критерии Вилкоксона.
Сеть мобильной связи, алгоритмы обнаружения сигналов, когнитивное распределение ресурсов
Короткий адрес: https://sciup.org/147155187
IDR: 147155187 | УДК: 654.16 | DOI: 10.14529/ctcr170203
Comparative analysis of efficiency of algorithms for detection of signals in cognitive resource allocation in mobile network
The analysis of the efficiency of parametric algorithm optimal signal reception, which was built on the Wald criteria; nonparametric algorithm, built on the mathematical formalism of neural networks; nonparametric algorithm, built on the mathematical apparatus of fuzzy logic; nonparametric algorithm, built on the signs, the Wilcoxon rank test. Analysis of the effectiveness of the proposed algorithms performed in Matlab environment using simulation. As a criterion of the effectiveness of selected probability of error. Obtain plots of the probability of error of the ratio of signal power to noise power ratio (SNR). The analysis showed that at low SNR values from -10 dB to -7dB best indicators has an algorithm built on the mathematical apparatus of the Kohonen neural network. With the increase in SNR (above -7 dB) the smallest probability of error is noted when using the algorithm Wald. But, although the Wald algorithm has better efficiency, it requires a priori information about signal parameters. When the SNR is above 0 dB lower probability of error among nonparametric algorithms has an algorithm built on the mathematical apparatus of fuzzy logic. This is slightly higher probability of errors observed in the algorithm, built on the Kohonen network. The most likely error has detection algorithm based on the characters, the Wilcoxon rank test.
Список литературы Сравнительный анализ эффективности алгоритмов обнаружения сигналов при когнитивном распределении ресурсов в сетях мобильной связи
- Survey on Spectrum Management in Cognitive Radio Networks/I.F. Akyildiz, W.Y. Lee, M.C. Vuran, M.A. Shantidev//IEEE Communications Magazine. -2008. -Vol. 46. -P. 40-48 DOI: 10.1109/MCOM.2008.4481339
- Ghasemi, A. Spectrum sensing in cognitive radio networks: Requirements, hallenges, and design trade-off/A.Ghasemi, S.E. Sousa//IEEE Communications Magazine. -2008. -vol. 46, -P. 32-39 DOI: 10.1109/MCOM.2008.4481338
- Охрименко, А.Е. Основы радиолокации и радиоэлектронная борьба. В 2 ч. Ч. 1: Основы радиолокации/А.Е. Охрименко. -М.: Воениздат, 1983. -456 с.
- Гурьянов, И.О. Когнитивное радио: новые подходы к обеспечению радиочастотным ресурсом перспективных радиотехнологий/И.О. Гурьянов//Электросвязь. -2012. -№ 8. -С. 5-8.
- Безрук, В.М. Выбор незанятых частотных каналов в когнитивных радиосетях/В.М. Безрук, С.А. Иваненко//Проблемы электромагнитной совместимости перспективных беспроводных сетей связи (ЭМС -2016): сб. науч. тр. второй междунар. науч.-техн. конф., Харьков 24-25 мая 2015 г. -Харьков: ХНУРЭ, 2016. -С. 23-24.
- Куприянов, А.И. Теоретические основы радиоэлектронной разведки: учеб. пособие/А.И. Куприянов, П.Б. Петренко, М.П. Сычев. -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. -381 с.
- Обнаружение одиночного сигнала известной формы на основе модифицированного последовательного алгоритма Вальда/С.Н. Ярмолик, А.А. Дятко, П.Н. Шумский, А.С. Храменков//Труды БГТУ. -2013. -№ 6. -С. 119-122.
- Ролич, М.Л. Методы обнаружения первичных пользователей в когнитивных радиосетях/М.Л. Ролич//Молодой ученый. -2015. -№ 20. -С. 70-73.
- Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга/Ф. Розенблатт. -М.: Мир, 1965. -480 с.
- Минский, М. Персептроны/М. Минский, С. Пайперт. -М.: Мир, 1971. -262 с.
- Ивахненко, А.Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике/А.Г. Ивахненко. -Киев: Технiка, 1971. -372 с.
- Кохонен, Т. Ассоциативные запоминающие устройства/Т. Кохонен. -М.: Мир, 1982. -384 с.
- Штовба, С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB/С.Д. Штовба. -М.: Горячая линия -Телеком, 2007. -288 c.
- Стоянов, Д.Д. Разработка и исследование алгоритмов обнаружения сигналов в когнитивных радиосетях: дис. … канд. техн. наук: 05.12.04/Стоянов Дмитрий Драганович. -Ярославль, 2014. -121 с.
