一种改进的分组协作频谱感知方法

认知无线电是一种新兴的智能无线系统,它能够感知授权频段的使用情况,当授权用户不使用时接入通信,当授权用户出现时从该频段退避,以缓解日益紧张的频谱资源使用。文中主要研究的是一种改进的分组协作频谱感知方法。首先分别介绍了两种性能较好的频谱感知算法:双门限频谱检测方法与分组协作方法,并仿真实现。在此基础上提出的改进算法是在分组协作中使用双门限检测方法,最后通过仿真,证明文中提出的融合算法其性能优于只使用分组协作感知或双门限检测方法。     

认知无线电系统中联合优化资源分配算法

在认知无线电系统中,次用户能够利用感知到的已授权频段进行通信,只要其传输过程对主用户通信引起的干扰处于主用户可以忍受的程度之内。协作中继方案能够利用中继节点的传输来有效提高频谱的利用率,并增强了直接链路的传输能力。文中研究在一个三节点的认知无线电网络中基于协作中继传输时的资源分配问题,为了保证在认知用户对主用户干扰可容忍的前提下使得通信系统端到端的可达吞吐量最大,提出了一种联合优化功率分配和信道分配的方案。仿真结果显示,相对于单独进行功率分配或者信道分配情况下该方案能够有效提高认知无线电系统端到端的传输性能。     

基于用户集合势估计的认知无线电合作频谱感知

频谱感知技术是认知无线电系统的基本功能,是实现已授权频段的次级动态接入和共享的前提。提出基于用户集合势估计的合作频谱感知方案,旨在通过GEEF（gerschgorin exponentially embedded families）,SPEEF（sam-pled power exponentially embedded families）等算法估计出用户的集合势,即适合参与合作频谱感知的最优用户个数,再从全部合作用户中筛选出相应的频谱观测数据生成全局检测统计量,通过与判决门限进行对比,最终对授权用户状态做出判决。理论分析与实验结果表明,提出的方案能够有效地提高频谱感知的性能。     

一种基于可靠度的频谱感知算法

认知无线电系统中频谱感知的作用是有能力以尽量快且准确地确定是否有主用户存在。为了达到这个要求,提出了一种通过考虑感知结果可靠性的频谱感知算法。只有当认知同户的感知结果具有足够的可靠性时,才将其判决的二进制结果（0或1）直接发送到MAC层;否则,该认知用户同一阶特征技术重新检测该频段。由于一阶特征检测技术是在时域完成的,因此提出的算法具有实时操作和低功耗等优点。对提出的基于可靠性的频谱感知算法的感知性能进行理论分析研究,并对其进行了仿真。仿真结果表明：提出的这种频谱感知算法能够大大改善频谱感知性能相比于传统的能量检测器和一阶特征检测技术。     

基于二阶循环统计量的频谱感知方法

认知无线电可以自动感知周围环境并能调整系统参数,以适应环境的变化,是一种新的智能无线通信技术,而有效可靠的频谱感知技术是认知无线电得以发展的关键和前提。该文通过对基于二阶循环统计量检测方法的综合分析和研究,将该方法应用到认知无线电频谱空洞的检测当中,给出了利用二阶循环统计量实现对授权用户检测的具体实施方案。仿真试验结果表明,基于二阶循环统计量的频谱感知方法具有良好的检测性能,能够有效地完成对授权用户的检测。     

基于分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统

认知无线电之间的冲突或者授权用户的干扰会降低认知无线电系统的性能,为此,文中提出了采用分数傅里叶变换的认知无线电抗干扰系统,将在分数傅里叶变换域具有能量集中性的Chirp信号作为认知无线电的基带信号,接收端通过分数傅里叶变换域滤波和相关运算恢复出原始数据.仿真表明:文中的系统能够提取出有用信号的能量,当干扰为余弦信号时,要比未采用分数傅里叶变换的系统具有更低的误码率,而且还能够有效地抑制多径干扰和其他的多认知用户的干扰.     

认知无线电网络组播路由综述

认知无线电用户节点能够感知自身周围的无线环境,并且能使用授权用户未占用的无线频谱资源。由于认知用户可用频谱机会的动态特性,认知无线电网络中的组播是一个具有挑战性的问题。目前,研究者们已经提出了多种在认知无线电网络中进行有效组播的方案,包括基于优化理论,网络编码,强化学习的方案等。本文陈述了认知无线电网络组播路由面临的挑战,并对已有的无线电网络中的组播协议进行了全面的综述,最后给出了未来的研究方向。     

基于隐马尔可夫模型的联合概率信道预测动态认知无线电频谱接入

在基于固定检测周期的认知无线电频谱接入技术中,为了在降低认知用户对授权用户干扰的同时,尽可能地提高认知用户的频谱利用率,提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的联合概率信道预测(joint probability channel prediction,JPCP)的动态认知无线电频谱接入技术.该技术以固定检测周期(fixed sensing period,FSP)为基础,若认知用户已占用授权频段,则利用JPCP值与设定阈值的比较来确定是否提前退出信道的机制,以降低认知用户对授权用户的干扰;若认知用户未能占用授权频段,则利用在二次固定检测周期中增加临时的频谱空穴检测机制来提高认知用户的频谱利用率.仿真结果显示,与传统的固定检测周期技术相比,该技术方案能在降低认知用户对授权用户干扰的同时,有效提高认知用户的频谱利用率.     

一种优化的认知无线电网络资源协同分配算法

在目前的认知无线电研究中,多用户OFDMA系统中如何实现子载波和功率的合理分配是研究的重点之一.针对认知无线电资源分配过程中出现的多认知用户资源分配不公平的问题,研究了认知无线电网络中授权用户占用子载带时,认知用户的吞吐量受限制的问题,提出了一种基于underlay频谱共享模式下的OFDMA认知无线电网络功率与子载带协同分配优化算法.该算法利用干扰门限的设置,使用原始感知信息(RSI)和信道状态信息(CSI)进行功率与子载波分配,然后分别进行功率控制和用户选择的计算,找到最优化传输功率与每个子载带最优使用用户,在保证授权用户免受有害干扰的前提下,使授权用户存在时,也可共享频谱传输,确保了系统的稳定性,提高了网络吞吐量.理论分析与仿真结果表明,相比传统的功率与子载波联合分配算法,该算法可以提高系统的平均加权吞吐量.     

无线传感器网络中基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知算法

文中将认知无线电应用于无线传感器网络中,考虑了传感器节点的能量有限、传输数据量较多、频谱资源受限、次用户如何避免占用主用户信道等情况下,构建一种认知无线传感器系统模型.该系统在对授权用户不造成干扰的前提下提高频谱利用率,解决频谱资源受限的问题,并在此基础上提出了基于贝叶斯准则融合的协作频谱感知方案,同时定量的分析了虚警代价与漏验代价对系统的影响.仿真结果表明,相比传统的或融合、与融合协作频谱感知方案而言,该方案较好的提高了无线传感器网络频谱感知的可靠性和准确性,同时更明确地指出虚警代价相比于漏验代价大时,可有效地使系统平均总代价降低.     

SINR-balancing based cooperative spectrum sharing scheme for MIMO cognitive radio systems

In order to improve the system capacity of the primary user （PU） and secondary user （SU） of multiple-input-multiple-output （MIMO） cognitive radio （CR） system, a signal to interference plus noise ratio balancing （SINR-balancing） posed, in which PU leases a fraction of based cooperative spectrum sharing （CSS） scheme is proits transmission time to SU in exchange for the SU relaying the PU＇ s data cooperatively. The SINR-balancing based corresponding beamforming vectors are designed and time-division is also optimized for the proposed scheme. Simulation results show that compared to conventional opportunistic spectrum sharing （OSS） scheme, the proposed CSS scheme can effectively enhance the system performance of both PU and SU and provide an effective cooperation mechanism for PU and SU to determine whether to request cooperation.     

基于极大似然比频谱检测的认知无线电子载波分配算法

在认知无线电多载波调制系统中,子载波分配是实现主用户与认知用户频谱共享的前提.研究了认知OFDM中基于极大似然比检测(MLD)的子载波分配算法,认知用户采用MLD模型对主用户频谱使用情况进行分布式检测,利用频谱检测信息动态分配子载波,通过认知基站对认知用户子载波频谱感知信息进行融合判决.推导了MLD模型的判决区域上下界阈值、检测概率与虚警概率,并与能量检测进行性能比较.仿真结果表明,相对于能量检测,MLD判决阈值与子载波平均接收信噪比(SNR)有关,检测性能自适应信道变化.MLD用于CR多载波调制中的子载波分配,可明显提高认知OFDM子载波频谱感知性能,从而达到高效利用频谱资源,实现"绿色通信".     

核支持向量的主用户活动场景分类算法

针对认知无线电网络中传统频谱感知方法性能不足以及空白频谱利用率较低的问题，提出了一种基于核支持向量的主用户活动场景分类算法，通过判断地理区域内的活动主用户数量及分布情况来提高获得潜在频谱接入机会的可能性。根据核支持向量的边界对主用户活动场景作初分类处理，由此判定当前网络中的活跃主用户发射机的数量。初分类处理既能减少支持向量中矩阵计算量，也能减少人工标记数据所带来的成本。再对每一个初分类处理后的数据进行无监督聚类，从而得到实际对应的主用户活动场景细分类。实验结果表明，所提算法与直接使用核支持向量分类算法相比，不仅改善了频谱感知的性能，同时还大大降低了定标成本及时间成本。     

基于互信息的分布式贝叶斯压缩感知

压缩感知理论应用于分布式认知网络中时,由于每个认知用户所处的信道环境差别很大,因此频谱感知的精度相差很大.为了提高感知的精度,提出了一种结合了分布式网络中的数据融合方法和压缩感知理论中的高效的数据处理方式的方法.首先,单个认知用户单独地运用压缩采样(CS)进行频谱的粗略感知,然后通过互信息的计算可以得到两两认知用户之间感知信息的差异,而差异大的两个认知用户之间会产生关联.认知用户的感知信息会按照这种关联进行共享.信息共享后,在每个认知用户端,基于贝叶斯推理的压缩感知恢复会重新进行来更新之前的感知结果.仿真结果表明,在感知精度与感知速率方面,算法性能均有改善.     

基于波特率的频谱感知技术

主用户的检测与感知问题是认知无线电中最基本、最重要的问题,文章基于认知无线电频谱感知的特点,建议针对主用户波特率这一先验信息实施检测和感知,其思想的提出对认知无线电系统适时准确地对外界电磁环境的变化迅速做出反应,对极大限度地提高无线资源的利用率有一定的现实意义。特别地,对于MSK主用户的感知,文章提出基于波特率倒数的延迟相乘检测处理方法。     

Interference Alignment Algorithm for Considering the Throughput of Cognitive Users in Cognitive MIMO Network

The cognitive multiple input multiple output( MIMO)network can utilize radio spectrum efficiently and satisfy the demand of high data rate. In order to decrease the interference during transmission,a new interference alignment( IA) algorithm based on cognitive MIMO networks is proposed in this paper. The algorithm is realized by designing two-level pre-coding, the first-level precoding aligns the interference generated by the cognitive users( CUs) to unused sub-channels of the primary user( PU),thereby eliminating the interference of CUs to PU; the second-level precoding is used to improve the throughput of CUs. Simulation shows that the proposed IA algorithm can eliminate the interference that the CUs produce on the PU and improve the throughput of CUs spontaneously.     

宽带SSDF攻击下的压缩频谱感知

在宽带主用户信号的模型下,提出了一种新型的宽带SSDF(spectrum sensing data falsification)攻击模式,并结合了压缩感知(compressed sensing,CS)技术与平均一致(average consensus)算法,建立了可防御这种宽带SSDF攻击的分布式宽带压缩频谱感知模型.频谱感知分为感知阶段和信息融合阶段.在感知阶段,各个CR(cognitiveradio)节点对接收到的主用户信号进行压缩采样以减少对宽带信号采样的开销和复杂度,并作出本地频谱估计.在信息融合阶段,为了更好地排除宽带SSDF攻击节点的影响,建立了子信道声望值指标,各CR节点的本地频谱估计结果以分布式的方式进行信息融合,排除潜在恶意次用户的影响,得到最终的频谱估计结果.仿真结果表明,提出的频谱感知模型可以有效地抵御宽带SSDF攻击,并且利用了恶意次用户节点的有用数据获得了额外的分集增益,提高了频谱感知的性能.     

Cooperative Spectrum Sensing Algorithms Based on Correlation Matrix in Cognitive Radio Networks

Cooperative energy spectrum sensing has been widely applied in cognitive radio (CR) networks. In this paper, two cooperative sensing algorithms based on the received signals' correlation matrix were proposed. The first proposed algorithm made use of both diagonal elements and non-diagonal elements in the cooperative scheme. In the second algorithm, when the sensing station can obtain the information of the channel gains between the primary user and the sensing nodes, the weighted linear model can be adopted to improve the sensing performance. This paper analyzed the effectiveness of these two proposed cooperative algorithms and demonstrated that they can considerably improve the sensing performance compared with the traditional linear cooperative sensing algorithms. Simulation results showed that the sensing performance can be significantly enhanced by using the proposed algorithms, especially when the number of cooperative nodes is large.