Модель разделения данных пользователей в когнитивной системе связи на базе LTE

Аннотация

Введение: развитие беспроводных систем связи порождает проблему нехватки частотных ресурсов, для решения которой перспективно применение когнитивного радио. Одной из ключевых особенностей данной технологии является использование динамического доступа к радиочастотным каналам. При этом выявление не занятых первичными пользователями частотных ресурсов в необходимые моменты времени осуществляется с применением специализированных алгоритмов анализа сигналов и разделением передаваемых и накопленных данных с учетом помех. Эффективность таких алгоритмов в значительной мере определяет скорость и точность передачи информации между вторичными пользователями. Цель: разработать модель и алгоритм разделения данных первичных и вторичных пользователей в когнитивной системе связи на базе LTE для обеспечения возможности планировать режим совместного доступа, выполнить их программную реализацию. Результаты: разработана классификационная модель и предложены признаки для разделения сигналов первичных и вторичных пользователей, представлен алгоритм разделения данных в кадре сигнала сети LTE. Программная часть реализована в качестве компонента имитационной модели с использованием программной среды MatLab. Проведен анализ результатов моделирования, который показал, что данные первичных и вторичных пользователей при значении отношения сигнал/шум не менее 1 дБ корректно декодируются с вероятностью 0,98 при заданной вероятности ложного обнаружения 0,01 в диапазоне частот от 1720 до 1835 МГц со временем анализа 1 мс. Практическая значимость: применение полученных результатов предоставляет возможность точно оценить занятость частотных ресурсов с учетом данных первичных и вторичных пользователей, а также планировать доступ вторичных пользователей, что позволит улучшить характеристики когнитивных систем связи.