认知无线电频谱感知技术研究

对基于发射机检测的频谱感知方法进行了分析,比较了能量检测和基于循环平稳信号检测两种方法,并对这两种检测方法进行了公式推导,给出了实现过程;对能量检测进行了误检测概率分析,得出信道噪声的不确定性将严重影响检测有效性的结论;通过对信号正确检测概率的仿真,验证了基于循环平稳信号的检测门限不是基于噪声能量,而是基于信号的统计分布特性.     

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.     

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。     

一种基于信任度的协作频谱感知算法

文章简单介绍了一种认知无线电中的基于信任度的协作频谱感知算法,在分析现有多节点频谱感知算法不足的基础上,结合无线通信环境的实际情况．提出了基于信任度与D—S证据理论的协作频谱感知算法。     

认知无线电中的频谱感知技术

随着无线通信技术的飞速发展,无线资源频谱日趋紧张。而另一方面固定频谱分配政策导致频谱使用率低下,为克服这一缺点,人们提出使用认知无线电技术实现动态频谱接入,从而有效利用频谱空穴。频谱感知是认知无线电的关键技术。论文中主要介绍了三种频谱检测方法:匹配滤波器检测、能量检测和循环平稳检测,分析比较了它们的优缺点。     

一种认知无线电的二次频谱感知算法

在认知无线电(Cognitive Radio)系统中准确快速地频谱感知是有效通信的前提。如何均衡感知性能与感知时间是频谱感知技术面临的难题之一。现有的一次检测算法在这方面各有利弊。结合能量感知和PCA(Principal Component Analysis)感知的优势提出一种二次频谱感知的算法。首先利用双门限的能量感知算法进行初检。然后使用PCA感知算法对能量感知算法中检测值落于中间混淆区域的情况进行二次判决,以实现空闲频谱快速准确的感知。最后对该感知算法和其他传统感知算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明二次频谱感知算法提高了认知系统的频谱感知性能同时缩短了感知时间。     

一种基于压缩感知的非重构频谱检测新算法

提出了一种基于压缩感知的非重构频谱检测算法,将压缩感知处理得到的观测值直接用于主用户检测,解决了宽频主用户信号的检测问题.文中定量分析了检测性能,并通过认知用户的协作频谱检测对算法进行了改进.仿真结果表明,该算法在信噪比大于0 dB环境下具有良好的检测效果,协作检测法可作为低信噪比环境下算法的有效改善途径.此外,相比于基于重构的频谱检测算法,该算法大大降低了数据量和算法复杂度,显著缩短了检测时间.     

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。     

基于能量检测的频谱感知方法

认知无线电是一种用于提高无线电通信频谱利用率的新的智能技术.首先简述认知无线电的背景和概念,针对认知无线电的频谱感知功能,详细地分析基于能量检测的频谱检测方法,在此基础上研究了噪声方差的不确定性对检测性能的影响.针对无线信号检测具有本地局域性和能量检测存在信噪比极限的特点,提出一种分布式有限合作检测机制,推导出基于“OR”规则的有限合作机制的检测概率,并进行Monte Carlo仿真.理论计算和仿真结果都表明,该方法在虚警性能略有下降的基础上,能较大程度改善低信噪比情况下的检测性能.     

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.     

基于证据理论的协同频谱感知算法

针对认知无线电系统中的有效检测授权用户需求,研究了中心节点未知先验信息时的协同频谱感知问题。为了在中心节点未知先验信息的条件下实现对授权用户的有效检测,基于证据理论,对认知用户的本地感知结果提取证据,在中心节点进行融合并判决,提出了一种新的协同频谱感知算法。仿真表明,该算法能够在中心节点未知先验信息情况下,获得很好的频谱感知性能,在先验信息和感知性能之间取得了很好的折中。     

认知无线电中自适应切换频谱分配准则的算法

在认知无线网络空闲频谱分配的过程中,为了适应认知用户数和空闲频带数的动态变化,提高系统整体性能（主要指系统总带宽收益和认知用户接入公平性）,构造了最大化系统性能的目标函数,设计了在协作最大总带宽收益CMSB（collaborative max sum bandwidth）和协作最大比例公平性CMPF（collaborativemax proportional fair）2种频谱分配准则之间自适应切换的算法,并给出了其具体实施步骤。采用系统总带宽收益和认知用户接入公平性2种性能评估指标,分析了该算法的性能。仿真结果表明,自适应算法可以在保证系统总带宽收益的同时获得更好的公平性,可以提高系统的整体性能。     

基于用户协作的频谱感知方案及检测概率分析

通过认知用户间的彼此协作,可以使得认知无线网络获得明显的空间分集增益,从而显著改善认知无线电系统的感知性能。由此,提出了2种基于放大重传和解码重传的协作频谱感知方案,并且在瑞利衰落环境下对所提方案的检测概率性能进行了理论分析,给出了非协作感知和协作感知的检测概率的解析表达式。根据理论推导得到的检测概率解析式,对3种频谱感知方案进行了数值仿真实验。结果表明：在虚警概率一定的情况下,协作感知方案的检测概率明显大于非协作方案,这也说明了用户协作为认知无线网络带来了可观的性能增益。     

感知能力受限的认知无线电系统中的合作检测

为了实现可靠的宽带频谱检测,在感知能力受限的多用户认知无线电系统中使用合作频谱检测。首先对合作检测性能和系统平均传输吞吐量进行建模。在主用户网络可容忍的子频段传输冲突概率受限的前提下,研究多用户合作检测最优化问题,以最大化认知网络的平均传输吞吐量。使用穷举法获得系统的最优合作检测策略,并提出了一个启发式算法以简化计算复杂度。理论分析和数值仿真证明,提出的合作检测策略能有效提高认知无线电系统的频谱检测性能。     

基于多抽头频谱估计方法的频谱感知技术

认知无线电系统中,认知用户必须具备动态可靠感知与检测频谱空穴的能力。采用多载波调制可以作为认知用户频谱感知的有效实现方式。不同于传统正交频分复用OFDM（orthogonal frequency divisionmultiplex）多载波调制,提出了认知节点基于多抽头频谱估计方法的频谱感知新技术,它基于滤波器组进行实现。采用扁长型滤波器多带调制设计的多抽头频谱估计器,具有较高的频谱动态范围,可以比周期图频谱估计器更有效地估计干扰温度功率谱。通过干扰温度功率谱仿真分析,多抽头频谱估计器作为认知用户前端频谱分析器,可以准确估计干扰温度功率谱,进而实现对主用户接收机的干扰抑制。     

认知无线电系统中有限长度循环谱检测的噪声特性分析

为提高认知无线电系统对微弱信号的频谱检测能力,循环谱检测方法越来越受到重视。但是,有限长度循环谱检测对微弱信号检测性能的影响无法忽视,尤其是噪声信号,经有限长度循环谱估计后,在循环谱平面上的残留值直接决定了循环谱检测的性能。对连续信号的理想循环谱估计方法进行了分析,对有限数据长度、离散采样的白高斯噪声循环谱特性进行了研究,并从噪声信号的自相关特性着手,研究了由于有限数据长度造成的α≠0平面噪声残留问题。从理论上推导了α≠0平面上噪声循环谱估计与数据长度N之间的关系,证明了噪声循环谱估计的下降速度与1/√N成比例,为确定有限长度循环谱检测性能限提供了理论支持。     

基于RMT的协作MIMO频谱感知

针对认知无线电技术中的频谱感知问题,将已经广泛应用于无线通信领域的随机矩阵理论（RMT）引入到多认知用户MIMO环境中,提出了基于随机矩阵理论的协作MIMO频谱感知算法。该算法不需要预知噪声的统计特性和噪声方差,而是利用大维随机矩阵特征值的极限分布特性进行频谱感知。新算法充分利用了协作技术及MIMO技术的优点来提高感知性能。理论分析和仿真结果均表明,新算法整体性能优于同类算法和典型的能量检测算法。     

一种新的基于DFP算法的认知无线电信号检测算法

鉴于信号检测在认知无线电信号中的重要作用,研究了恒模盲信号检测算法（CMA）在认知无线电中的应用。针对于原有典型恒模盲信号检测算法的性能上的劣势,结合最优化理论,提出了一种线性受限拟牛顿恒模算法,称之为LC-DPFCMA,并将它与传统的线性受限恒模算法（LC-CMA）及最小二乘恒模算法（LSCMA）进行了仿真比较。仿真结果表明,提出的LC-DPFCMA算法比LC-CMA算法收敛效果较好;与LSCMA算法相比,算法复杂度有明显降低,且在低信噪比下表现优秀。