一种新颖的多用户协作频谱检测算法

频谱检测是认知无线电的一项核心技术,其检测性能容易受到信道衰落的影响.与单用户频谱检测相比较,多用户频谱检测能够克服认知无线电中衰落环境对系统检测性能的影响.文章分析了能量检测在高斯信道、瑞利衰落信道和阴影衰落信道下的检测性能,提出了一种新的多用户协作频谱检测数据融合算法.该方法采用1 bit的双极性信号表示单节点认知用户能量检测的判决结果并送至融合中心,融合中心根据每个认知用户的信噪比进行加权融合.仿真结果表明,该算法能够更加有效地克服信道衰落对频谱检测性能的影响,其检测性能明显优于OR准则算法.     

Nakagami 衰落信道下双门限能量检测算法性能研究

认知无线电是解决当前频谱资源紧缺的一种有效方式,而简单、高效的频谱感知技术是认知无线电实现实际应用的重要基础之一。为了提高双门限能量检测算法的实用性,研究了其在Nakagami衰落信道下的检测性能,推导得到了碰撞概率和限占概率的闭式表达式。仿真结果表明,在感知信道为Nakagami衰落信道条件下,相比传统的单门限能量检测算法,双门限能量检测算法可有效减小认知用户对授权用户的干扰,提高系统检测性能。     

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.     

衰落信道下能量检测的性能分析

在认知无线电系统中,大部分的无线信道可以表征为NAKAGAMI衰落信道或莱斯衰落信道.针对NAKAGAMI衰落信道和莱斯衰落信道环境下的能量检测,分析了频谱检测虚警概率和漏检概率与信道模型参数之间的关系,比较了单用户检测和多用户合作检测性能,得到了虚警概率和漏检概率数学表达式,为能量检测器的设计提供了性能参考界.数值仿...     

一种认知无线电频谱检测新算法

认知无线电（cognitive radio,CR）是一种革命性智能频谱共享技术,可显著提高频谱使用率．该文提出一种基于似然比判决的协同频谱检测算法用于多用户认知无线电系统的主用户检测．该算法特别考虑了主用户和多个认知用户之间不同的信道衰落和路径衰减状况,并根据最优的似然比判决法组建数学模型,保证了检测算法的高度精确性．随后,对相关参数进行了合理简化,降低了算法复杂性．实验表明,该文算法拥有非常高的检测精度,复杂度也不高,能够更加有效地服务于实际的认知无线电系统．     

衰落信道下能量检测的性能分析

在认知无线电系统中,大部分的无线信道可以表征为NAKAGAM I衰落信道或莱斯衰落信道。针对NAKAGAM I衰落信道和莱斯衰落信道环境下的能量检测,分析了频谱检测虚警概率和漏检概率与信道模型参数之间的关系,比较了单用户检测和多用户合作检测性能,得到了虚警概率和漏检概率数学表达式,为能量检测器的设计提供了性能参考界。数值仿真结果表明,NAKAGAM I信道下,能量检测性能随衰落因子和平均信噪比的增大而改善;莱斯衰落信道下,能量检测性能随平均信噪比的增大而提高;多用户合作检测性能分别比单用户提高1~2个数量级。     

一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法

目前对于认知无线电分簇协作频谱感知算法的研究,大都认为每个簇均等地参与协作.没有考虑簇所经历的不同衰落对判决结果的影响.为有效解决这一问题,提出一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法.该算法采用能量节省的分簇感知机制,充分考虑路径损耗与衰落对检测性能的影响.在满足虚警率和检测率的前提下,此方案不仅算法实现简单,而且在分簇结果上可以显著提高系统的稳定性,因此在信道环境复杂的情况下能有效提高频谱感知效率.     

基于分集接收的卫星认知通信动态频谱感知策略

针对基于固定判决门限的频谱感知策略无法适应信道衰落变化导致频谱感知效率下降的问题,结合卫星网络中待检测信号能量较低的特点,提出一种Nakagami-m信道环境下基于分集接收的动态频谱感知策略。该策略利用改进的模糊聚类算法动态获得频谱最佳判决门限,使得判决门限能够根据信道衰落变化自适应调整;在此基础上利用MRC(maximum ratio combining)与EGC(equal grain combining)2种分集方式增大认知用户的接收信噪比,以减小弱信号环境对能量检测算法频谱检测性能的影响。仿真结果表明:该策略能够有效提高低信噪比环境下的频谱感知性能。     

基于STBC方案的鲁棒性协作频谱感知技术

协作频谱感知技术可削弱认知无线电系统中衰落阴影等对检测信道的影响. 基于对空时分组编码(STBC)固定分组协作频谱感知技术的分析,提出了鲁棒性的动态分组方案以克服固定分组的局限性,最大限度地发挥STBC方案的优势,提升系统的检测性能. 该方案利用认知用户间的交互信道条件进行动态分组,以获得更小的虚警概率下界. 理论分析和仿真结果表明,本文所提出的方案在衰落信道环境下可显著提高系统的检测性能.      

认知无线电中感知信道的优化选择方法

在认知无线电中,频谱感知是实现频谱动态接入的重要前提和核心环节,文中在多用户多信道环境下基于能量检测提出了一种感知信道优化选择的方法。该方法从最大化一个次用户感知一个主用户信道能获得的归一化吞吐量出发,在目标检测概率限制下,提出了基于改进的匈牙利算法进行感知信道选择的最优方法。仿真结果表明,与感知信道随机选择方法相比较,文中提出的方法可以大大提高整个次用户网络的归一化吞吐量。     

认知无线电空闲频谱的联合检测算法

为了提高认知无线电中感知用户对主用户(弱信号)的检测性能,提出了一种多个感知用户合作的分布式优化联合检测算法.该算法在知道主用户信号和噪声的概率分布的条件下,通过最优化理论中的逐步二次规划法,联合求解检测系统的最优融合准则和各感知用户的最优判决门限,使系统联合检测概率取极大值.该算法不受接收机检测方式的限制,数值求解收敛速度快.仿真结果表明,感知用户为5个、融合中心虚警概率为0.1、相关符号累积为255次、不同融合准则下各感知用户信噪比相同时,与最好的固定融合准则检测算法相比,该算法使联合检测概率在高斯白噪声信道和平坦瑞利衰落信道中分别提高了13%和5%.     

认知无人机网络中多机协作频谱感知研究

多无人机协同工作模式在未来通信中有着重要的应用前景。结合频谱资源短缺的问题,建立认知无人机网络模型,并研究多机协作频谱感知性能,提出一种最佳融合准则来优化检测性能。针对无人机数量较多的大型认知无人机网络,提出一种快速高效的协作频谱感知算法,并比较该算法在瑞利衰落以及Nakagami衰落2种信道环境下的性能。仿真结果表明:①采用最佳融合准则可以使协作频谱感知总错误率达到最小;②快速协作频谱感知算法可以利用较少的无人机来保证协作频谱感知的检测准确度,避免了不必要的感知过程,减少了参与协作频谱感知的次级用户数量,降低了协作感知时间,从而节省了感知过程开销,而且相比于瑞利衰落信道,该算法在Nakagami衰落信道环境下具有更好的性能。     

多用户协作频谱感知的性能分析

实际的无线信号传输会受到阴影效应、噪声等因素的影响,单个认知用户的频谱感知性能会下降。因此,采用硬合并协作方案,分析了多用户协作感知在高斯、瑞利和莱斯信道下的检测性能。同时,对控制信道由于衰落和噪声影响而产生误码情况下的系统检测性能进行探讨。结果表明,多用户协作检测可以提高系统的检测概率,但虚警概率会随着参与协作的用户数的增多而上升,当控制信道不理想时,协作检测会导致虚警概率下限的出现,造成频谱利用率低下。     

基于信噪比权值的合作频谱感知技术

根据无线环境中各个认知用户的信噪比不同,提出一种基于信噪比权值的合作频谱感知算法。认知用户根据与主用户之间路径衰落因子的不同,得出各自的信噪比值,再通过递归得到相应的权值。融合中心进行加权融合得出最终判决结果。仿真结果表明,这种算法可以提高对主用户的检测概率,其检测性能也优于传统的硬判决融合准则。     

基于中继选择的协作频谱感知算法

针对最佳中继选择协作频谱感知方案检测概率低、而所有中继节点均参与协作频谱感知复杂度高的问题,提出一种中继选择协作感知算法.该算法根据N条中继链路等效信噪比的大小,从中选择出L个信噪比大的优质中继用户转发主用户信息.导出了该算法在瑞利平坦衰落下的频谱检测概率上限闭合表达式,为频谱检测性能分析提供了理论依据.数值分析结果表明：只需60%左右的优质链路参加中继就可以达到理想的性能,大大降低了系统实现的复杂性.     

基于迭代用户选择的合作频谱感知算法

针对认知无线电中经典频谱感知算法 (能量检测、算术几何平均、信号特征值子空间、最大特征值检测)存在不同程度缺陷的问题,为了进一步提高频谱感知算法的检测性能,提出了基于迭代用户选择(iterative user selection, IUS)的合作频谱感知算法。该算法先对参与合作感知的全部认知用户进行选择,然后在选出的部分用户频谱观测数据的基础上,生成全局检验统计量(global decision statistic, GTS),以此做出授权用户(primary user, PU)信号是否存在的全局判决。仿真结果显示,在虚警概率保持不变的情况下,进行迭代用户选择后,合作频谱感知的检测概率要优于未进行用户选择时的算法。与经典频谱感知算法相比较, IUS的合作频谱感知算法不需要任何先验信息,且以较少的频谱观测数据达到较好的检测性能。     

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.     

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.