【摘 要】
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位置感知是认知无线电应用的核心技术之一.为了提供不同的位置感知应用,认知无线电系统的定位应支持自适应精度.以ZZLB信息作为最优化设计准则,采用ML时延估计算法,设计一种
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位置感知是认知无线电应用的核心技术之一.为了提供不同的位置感知应用,认知无线电系统的定位应支持自适应精度.以ZZLB信息作为最优化设计准则,采用ML时延估计算法,设计一种依据环境和业务需求自适应调整测距精度的认知定位方案,并提出一种能适应宽信噪比的测距精度自适应算法——ML-TOA算法.分别从不同角度分析ML-TOA算法的性能.仿真结果表明,该方案在宽信噪比场景能较好地实现测距精度自适应.
In order to provide different location-aware applications, the location of cognitive radio system should support the adaptive accuracy.With ZZLB information as the optimal design criterion, ML delay estimation algorithm is used to design A cognitive positioning scheme that adaptively adjusts the ranging accuracy according to the environment and business needs and proposes a novel adaptive ranging algorithm -ML-TOA that can adapt to wide signal-to-noise ratio.The ML- TOA algorithm.The simulation results show that this scheme can achieve the ranging accuracy adaptively in a wide range of signal-to-noise scenarios.
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