认知无线电中基于循环平稳的频谱空洞检测

利用通信系统中调制信号的循环平稳特性,对频谱空洞进行检测,提升频谱感知技术在低信噪比下的性能。实验结果表明：与传统能量检测方法相比,采用循环特征检测方法改善了认知无线电中频谱空洞的检测能力。     

异构多认知无线网络共存场景下的网络识别算法

针对传统的能量检测方法不能识别信号类型以及基于单一特征的循环平稳特征检测方法的识别准确率较低等问题,提出一种融合物理层信号特征和介质访问控制(MAC)层协议特征的网络识别算法.其中,利用滑动窗口能量检测来识别MAC层协议特征,同时,利用正交频分复用符号进行快速傅里叶变换的点数和循环前缀因子的循环平稳特征进行特定时延的渐近最优卡方检测来识别物理层信号特征.仿真结果表明,所提出的网络识别算法能够有效识别基于IEEE 802.22、IEEE802.11af、IEEE802.16h和ECMA392标准的异构多认知无线网络.     

一种基于多个循环频率的联合循环谱感知方法

认知无线电是提高频谱利用效率的一种有效途径,快速可靠地检测到主用户和频谱空穴是认知无线电实现的关键和前提.循环平稳检测是认知无线电中进行频谱空穴检测的可靠方法,可以在低信噪比时有效检测出授权用户是否存在.针对单循环检测不能充分利用信号所包含信息的缺点,提出了将Chair-Varshney数据融合准则的思想应用于循环频谱检测的改进算法,使用多个循环频率处的循环谱进行联合检测.仿真分析表明:改进算法充分利用了各单点循环频率上的循环谱信息,在低信噪比时有更好的检测性能.     

认知无线电中基于循环平稳特征的频谱感知方法

提出一种基于信号频域循环平稳特征的频谱感知方法,该方法能够区分出授权和非授权信号的类型从而获取不同的频谱共享策略.将授权信号及非授权信号分别建模成线性周期时变变换,对授权信号和非授权信号进行频域的循环平稳特征分析,给出2类信号呈现循环平稳特征的位置,并给出用于鉴别2类信号的检测方法,其中推导了复过程中近似协方差矩阵的计算.仿真结果验证了该方法能在低信噪比中有效地鉴别出授权及非授权2类信号.     

基于动态组稀疏重构的频谱感知算法

针对认知无线电网络中宽带频谱感知问题,提出了一种基于主用户信号频谱结构的频谱感知算法,简称为DGS-SS算法.该算法首先利用压缩感知理论对信号进行欠采样,然后利用主用户信号频谱的组稀疏结构修正重构过程中的频谱和残差支撑集,从而能够加快重构主用户信号频谱的收敛速度,而且也能够提高主用户信号频谱的重构精度,最后利用重构信号频谱给出频谱空穴的有效检测.仿真结果表明,所提算法不仅能在低压缩比下精确重建信号频谱,而且对噪声变化具有更强的鲁棒性,从而有效地提高了频谱感知性能.     

信号循环谱在衰落与多普勒信道中的特性

 基于信号循环谱特征的频谱感知方法是认知无线电系统频谱感知的关键技术之一,信号的循环谱特征是研究该感知方法的基础.基于调制信号的循环谱理论,研究多径衰落和多普勒频移条件下无线调制信号的循环谱特征,并进行仿真验证.分析和仿真表明,多径衰落使信号循环谱的幅度和相位发生了改变,但没有影响信号的循环频率.而多普勒频移不但展宽了信号的频谱,同时造成信号的循环频率在某些地方发生了偏移,在非循环频率处,也出现了明显不为零的成分.这对基于循环谱特征检测的认知无线电频谱感知与信号检测具有重要的参考价值.     

一种频谱监测无线传感器节点的设计与实现

针对频谱监测设备低成本、小型化的需求,提出了一种基于无线传感器网络的频谱监测方案.该方案利用频谱接收模块采集空间FM(frequency modulation,调频)信号;使用控制器模块对数据进行处理,并通过无线传感器网络的方式实现节点间的组网通信,完成数据的无线传输;采用斐波那契优化算法处理节点采集的数据.测试结果表明基于该小型化的无线电频谱监测节点可实现网络化的对FM信号的采集和无线传输,使用的算法能准确地提取有效信号.     

无线传感器网络节点协作的节能路由传输

针对无线传感器网络(WSN)中数据传输低能耗的需求,提出了一种节点协作的节能路由传输(ECGR)算法.该算法由以下2个方面构成:在物理层,WSN根据数据包循环冗余校验功能获得能够正确解包的节点,然后利用竞争选取算法推举出簇头节点,并通过与簇头节点进行信息交换,形成协作节点簇,从而进行协作发射信号,最终实现多节点分集增益;在网络层,协作节点簇利用基于地理位置信息路由算法,促使数据包始终向目的节点路由,避免了数据包路由向其他方向扩散.与其他同类算法相比,ECGR算法不仅增加了节点簇的传输距离,而且降低了网络整体能耗,并将能耗平衡分布于诸多节点,进而延长了网络寿命.仿真实验表明,当节点密度为0.03时,历经400次仿真,ECGR算法的节点存活率比基于地理位置的路由算法提高了70％.     

认知无线电中基于循环平稳特征的频谱感知方法

提出一种基于信号频域循环平稳特征的频谱感知方法,该方法能够区分出授权和非授权信号的类型从而获取不同的频谱共享策略将授权信号及非授权信号分别建模成线性周期时变变换,对授权信号和非授权信号进行频域的循环平稳特征分析,给出2类信号呈现循环平稳特征的位置,并给出用于鉴别2类信号的检测方法,其中推导了复过程中近似协方差矩阵的计算。仿真结果验证了该方法能在低信噪比中有效地鉴别出授权及非授权2类信号。     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法研究

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

基于周期平稳特性的频谱感知方法

频谱感知是认知无线电中最具挑战的问题之一。实际的无线通信系统中,因为调制、脉冲成型、过采样等操作,大部分的信号都呈现周期平稳特性。介绍了周期平稳信号的定义和特征,分析了利用周期平稳特性进行频谱感知的可行性,最后给出常见调制信号BPSK、QPSK的周期平稳特性。     

伪回声测距

针对无线传感器网络的特点,提出了基于测量经伪随机码相移键控调制的声波信号在无线传感器网络的节点之间往返传播时间的测距方法.发起测距过程的主动节点向目标节点发送调制声波信号,目标节点收到调制声波信号后,根据声波信号所携带的数字信息重建该信号,并回传给主动节点.主动节点测量发出的声波信号和从目标节点返回声波信号之间的时延,同时考虑到对调制声信号进行重建造成的信号延迟,从而估算出节点之间的距离.参与测距的节点之间不需要进行时间同步,也不需要预先知道对方使用的伪随机序列.利用声波信号携带的伪随机码序列确定声波信号时延的范围,然后再从确定的范围内求出声波信号的时延,从而极大地减小了算法的运算量.     

认知无线电中OFDM信号的循环前缀相关检测算法

针对认知无线电系统中OFDM信号循环平稳检测法计算复杂的情况,提出一种基于循环前缀相关性的频谱检测算法。该算法利用OFDM信号循环前缀的自相关性,通过计算自相关系数的最大似然比估计,与门限进行判决比较来完成频谱检测。仿真结果表明:该算法在信噪比为-11 dB的条件下,可以满足频谱检测需求;循环前缀占比越大,其检测概率越高;若不考虑检测时间,可以通过增大采样点数提高其检测性能。该算法计算简单,实用性好,为认知无线电主用户检测提供了新方法。     

利用高斯最小频移键控(GMSK)调制的遥测和测距技术

分析和仿真了一种利用GMSK调制方式同时传输遥测信号和伪码测距信号的技术。利用GMSK调制方式同时传输遥测信号和伪码测距信号,可以有效地提高频谱利用率。分析了方案中遥测信号和测距信号的各种解调算法,并说明了各种算法的实现途径。通过分析和仿真,得到了各种算法的遥测和测距性能及相应的测距精度。仿真结果表明,在设置的仿真条件下,方案的性能和测距精度能够达到工程需求。     

利用GMSK调制的遥测和测距技术

分析和仿真了一种利用GMSK调制方式同时传输遥测信号和伪码测距信号的技术。利用GMSK调制方式同时传输遥测信号和伪码测距信号,可以有效地提高频谱利用率。本文分析了方案中遥测信号和测距信号的各种解调算法,并说明了各种算法的实现途径。通过分析和仿真,得到了各种算法的遥测和测距性能及相应的测距精度。仿真结果表明,在设置的仿真条件下,方案的性能和测距精度能够达到工程需求。     

基于功率约束及节点频谱选择的认知协同路由

为了提升认知无线网络的数据传输效率,优化节点能量负载,提出一种协同路由算法。基于覆盖与底层技术的协作设计一种协同网络架构,该架构针对网络频带表现多样化提供了一种新的频谱选择策略,提升频谱资源效用。结合协同网络频谱选择时的干扰特性,根据频谱、干扰和功率约束关系,提出最大化链路容量的频谱及节点功率分配方法。在协同路由设计上引入了频谱效用参数,参数的度量标准涉及节点剩余能量和链路容量,以优化路由节点能量负载和传输效率为目的。仿真对比结果表明,算法有效地利用信道接入机会进行数据转发,提高了传输效率,相比基于竞争进化算法的多播路由方法,数据包传递成功率提升了1．4％,平均网络吞吐量高出8．4％,平均节点剩余能量高出3．2％,在均衡节点负载上性能良好。     

基于迭代支持检测的分布式压缩频谱感知算法

在宽带认知无线电网络中,为了解决频谱感知所面临的诸如高采样速率、信道衰落以及认知无线电用户硬件资源受限等技术挑战,提出一种基于迭代支持检测的分布式压缩频谱感知算法.通过一跳通信的方式,认知无线电用户能够将各自的检测信息扩散到整个网络,并得到全局一致的支持集;同时,认知无线电用户进行本地稀疏信号重构时,利用一致的支持集信息能够保证不同用户的估计结果具有联合稀疏特性,从而得到更为准确的频谱检测结果.仿真结果表明,文中的分布式频谱感知算法能够以低于奈奎斯特准则的采样速率有效地实现频谱检测,并且在不需要融合中心的前提下获得近似最佳的检测性能.     

参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法

基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.     

基于超宽带集中管控机制的物联网数据传输算法

针对当前物联网数据传输算法存在链路稳定性差、传输性能不高等不足,提出了一种基于超宽带集中管控机制的物联网数据传输算法(Data Transmission algorithm of IOT based on UWB centralized control mechanism,UWB-CC算法)。首先,通过能量冗余机制对网络节点进行初次筛选,并采用能量最优原则进行区域划分,实现物联网数据的分区传输及性能维护;随后,考虑到传统算法难以实现区域节点更新的不足,通过节点能力阈值筛选方法,实现对区域节点-普通物联网节点的次区域组网,提高普通物联网节点的数据上传能力,降低分割节点(PartitionNode,PN节点)因故障而导致区域上传瘫痪的概率;最后,采取综合评估分割节点性能与区域传输性能的方式,对中继传输节点进行优选,从而提高链路传输能力,减少链路抖动对传输性能的不利影响,能够同时实现带宽管控及区域分割-固定-链路稳定的一体化集中管控。仿真实验表明:与当前常用的区域流量汇聚上传算法(Upload algorithm for regional traffic aggregation,RTA算法)及成型度汇聚分割传输算法(Segmentation andtransmission algorithm based on degree of convergence,STDC算法)相比,本文算法具备更高的汇聚带宽与信道容量,以及更低的传输抖动率。