【摘 要】
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水下网络可用频谱范围比较窄,且部分被水下生物占用,导致了水下传感器网络可用的频谱资源更为稀缺.针对上述问题,提出一种基于累积干扰预测（Predicted Cumulative Noise,PCN）的
【机 构】
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天津大学电子与信息工程学院,桂林航天工业学院
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水下网络可用频谱范围比较窄,且部分被水下生物占用,导致了水下传感器网络可用的频谱资源更为稀缺.针对上述问题,提出一种基于累积干扰预测（Predicted Cumulative Noise,PCN）的水下认知网络动态频谱接入算法.该算法把水下生物作为认知网络的主节点,水下传感器节点作为次节点;通过建立水下生物业务行为的马尔科夫模型预测累积干扰,次节点根据预测结果,采用合作的方式动态地接入授权频谱.仿真结果表明,该算法能够保护水下生物正常通信的同时,实现最优化的频谱共享,网络容量增益达到6.3d B.
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