采用分组数据的序贯频谱感知方法

针对传统的认知无线电频谱感知方法在低信噪比下感知时间长、系统吞吐量低的问题,提出了一种采用分组数据的混合型序贯检测(MSD)方法。该方法首先将次用户的感知数据进行分组形成超采样,然后由数学理论推导出最大化系统吞吐量的最优虚警概率,并且利用牛顿迭代法搜索最优虚警概率,最后在最优虚警概率下对超采样序列依次进行细检测和粗检测,快速获得检测结果。MSD方法采用分组数据进行频谱感知,能有效缩短感知时长,获得最大系统吞吐量,从而提高频谱利用率。蒙特卡罗仿真结果表明,在低信噪比下MSD方法比传统的序贯检测法和序贯能量检测法的平均归一化吞吐量增加了109%和21%,平均感知开销率减少了75%和49%。     

基于注水原理的认知无线电协作频谱感知加权算法

协作频谱感知算法在提高频谱检测概率的同时也增加了控制信道开销,如何降低控制开销成为协作感知的关键技术之一.提出基于注水原理的加权协作检测算法,算法采用基于信噪比的能量检测器,根据检测信号的信噪比,用注水原理计算和分配权值,确定感知贡献,删除无效检测和传输.结果表明,提出的算法提高了检测概率,同时平均感知比特数下降,减少了控制信道开销.     

认知无线电协作频谱感知混合加权算法

协作频谱感知的关键技术是降低控制信道开销,笔者提出了一种基于信噪比的加权协作检测算法,采用双门限混合加权判决,融合中心根据当前检测信道贡献大小,从而计算和分配相应的加权值,降低无效的传输.模拟结果表明：该算法不仅检测概率有明显的提高外,而且平均感知比特数下降,从而降低了公共信道的开销.     

基于小波去噪的协作空闲频谱检测性能

为解决低信噪比(SNR:Signal to Noise Ratio)时引起检测性能突变的问题,分析了能量检测在不同SNR下的检测效果,在进行频谱检测前先对信号进行去噪处理,以改善能量检测在低SNR下的检测性能。在此基础上,将改进的能量检测算法应用到协作空闲频谱检测中,保证各个CR(Cognitive Radio)节点检测性能有一定的可靠性,从而改善协作检测的检测效果。仿真结果表明,对经过小波信号处理后的各节点的检测结果进行融合协作,与以往的协作检测方案相比,ROC（Receive Operating Characteristic）曲线有了明显改善。     

双门限相对距离加权协同频谱感知算法

针对单节点能量检测法存在的“隐藏终端”和检测准确性低以及协同频谱感知法大多采用等权重进行数据融合,未考虑不同节点所处的通信环境对检测性能的影响等问题,提出一种加权协同频谱感知算法。该算法以双门限能量检测法为基础,依据单节点双门限设置与节点感知性能之间的关系,以单节点双门限的相对距离作为信任度进行加权协同数据融合。仿真结果表明,与单节点双门限能量检测法和“或”准则协同频谱感知法比较,该算法在低信噪比环境,仍能获得可靠的检测性能。     

降低时隙开销的增量式协作频谱感知

为降低时隙开销,提出一种增量式协作感知算法.在时隙1,若非授权用户获得的能量检测值大于上门限则全局判定授权用户存在,若小于检测门限则全局判定授权用户不存在;否则,进一步在时隙2与协作用户采用"与"融合规则协作感知.在满足目标虚警概率与检测概率的前提下,以最小化时隙开销为目标函数优化门限.模拟结果表明,与传统算法相比,当目标虚警概率与检测概率设为10%与90%且信噪比为10 dB时,增量算法时隙开销可降低90%左右而感知性能仅降低3%左右.     

基于可信度的节点选择算法

为了解决提高检测概率与减少网络开销间的矛盾,基于数据优化融合理论,提出了基于可信度的能量融合协同感知算法（EFCS算法）及节点选择算法。通过自适应迭代算法估计出各认知用户的感知可信度,并推导出了算法检测性能与协同用户数及感知可信度间的确定关系。算法能够在达到检测性能指标的前提下,尽可能多地删除冗余协同感知用户。仿真证明,节点选择算法在保证较高的检测概率的同时极大的节省了网络开销。     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

基于信噪比加权的协作频谱感知技术

在认知无线电系统中,通过认知用户的彼此协作,可以显著提高频谱感知的性能.在实际工作环境中,由于认知用户之间的差异,其信噪比会不同,每个认知用户的局部判决在融合中心对全局判决的影响也不同,因此本文提出一种基于信噪比加权的感知技术,给不同信噪比的用户能量分配不同的权重,采用间接的动态改变不同信噪比用户的判决门限的方法.仿真结果表明,在一定环境下,该算法能提高协作感知性能.     

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.