电讯技术

作者：余琪琦,王中豪,张福来,祝长鸿,覃团发

单位：(广西大学a.计算机与电子信息学院;b.广西多媒体通信与网络技术重点实验室,南宁 530004)

关键词：无人机认知网络(CUAVN)；频谱感知；K-means聚类算法；分布式融合；

基金：国家自然科学基金资助项目（61563004）

无人机认知网络(Cognitive UAV Network,CUAVN)可以通过高精度的频谱感知提高频谱效率，但传统的集中式协作频谱感知不适用于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)网络。UAV网络拓扑结构动态变化，使得全局信息很难快速收集至一个融合中心。针对上述问题，提出了一种基于K-means聚类算法的分级分布式协作频谱感知方法。首先，利用K-means聚类算法基于位置信息对UAV进行分簇；然后，采用两级分布式融合方案进行分层融合，在每个簇内先进行一致性信息融合得到獽个融合结果，再进行第二次融合得到最终全局收敛结果；最后将最终收敛结果与检测阈值对比，得到最终决策。仿真结果表明，所提出的分级分布式融合方案具有较好的收敛性，且信息融合迭代次数比未分级融合方案更少。在不同权重因子的加权情况下，所提方案较未分级融合方案更好，且平均接收信噪比越大时检测性能越好。与未分级分布式融合方案相比，在UAV节点较多的情况下，该方案使CUAVN的频谱检测性能得到了提升。

来源：2023年第11期

《电讯技术》期刊编辑部

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