无人机通信网络的高效宽带频谱感知算法

छोटी आकार, अधिक शक्तिशाली संवेदन क्षमताएँ और उच्च स्तर की स्वायत्तता के साथ, कई无人机 (UAVs) मिलकर UAV नेटवर्क बना सकते हैं ताकि अधिक विश्वसनीयता, दक्षता और आर्थिक रूप से मिशनों को पूरा किया जा सके। जबकि UAV नेटवर्क कई अनुप्रयोगों के लिए संभावित हैं, बड़े पैमाने पर UAV नेटवर्क का व्यावहारिक उपयोग करने से पहले कई महत्वपूर्ण मुद्दों का समाधान करना आवश्यक है। इस पत्र में हम UAV संचार नेटवर्क के लिए संज्ञानात्मक रेडियो (CR) प्रौद्योगिकी के अनुप्रयोग का अध्ययन करते हैं, ताकि अवसरवादी और समय पर स्पेक्ट्रम पहुँच के साथ उच्च क्षमता और विश्वसनीय संचार प्रदान किया जा सके। क्रांतिकारी संवेदन को CR में लागू किया गया है ताकि स्पेक्ट्रम संवेदन के प्रदर्शन को बढ़ाया जा सके। हालाँकि, मौजूदा संकुचन स्पेक्ट्रम संवेदन योजनाओं का प्रदर्शन गैर-सख्ती से विरल स्पेक्ट्रम के साथ सीमित है। इसके अलावा, मौजूदा योजनाओं में लागू पुनर्निर्माण प्रक्रिया अनावश्यक रूप से उच्च गणनात्मक जटिलता और कम ऊर्जा दक्षता है। हमने UAV नेटवर्क संचार प्रदर्शन में सुधार के लिए एक नई संकुचन सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम, जिसे आवर्ती संकुचन फ़िल्टरिंग कहा जाता है, का प्रस्ताव रखा है। मुख्य विचार यह है कि संकुचन क्षेत्र में बैंडस्टॉप फ़िल्टर के रूप में अর্থोगोनल प्रोजेक्शन का उपयोग करना है। पहचाने गए उपचैनलों में प्राथमिक उपयोगकर्ताओं के घटकों को संकुचन क्षेत्र में अनुकूलित रूप से समाप्त किया जाता है, जो अन्य सक्रिय उपयोगकर्ताओं की आगे की पहचान के लिए माप को सीधे अपडेट कर सकता है। प्रयोगात्मक परिणामों ने मौजूदा संकुचन स्पेक्ट्रम संवेदन एल्गोरिदम के मुकाबले प्रस्तावित एल्गोरिदम की कुशलता में वृद्धि का प्रदर्शन किया। प्रस्तावित एल्गोरिदम ने गैर-सख्ती से विरल स्पेक्ट्रम के तहत कब्जा किए गए उपचैनलों की पहचान में उच्च पहचान संभावना प्राप्त की, जिसमें बड़ी गणनात्मक जटिलता में कमी आई, जो UAV नेटवर्क के लिए विश्वसनीय और समय पर संचार का मजबूत समर्थन प्रदान कर सकता है।