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.     

过零双门限协作频谱感知算法

应用过零双门限协作频谱感知算法估计无线电频谱的占用状态,研究了认知用户个数、计算所用的采样点数、不同信噪比及判决系数对检测概率的影响,并与传统双门限能量检测、差分双门限能量检测算法的检测性能进行了对比研究,发现在信噪比为-5 dB,判决系数为0. 05,虚警概率小于等于0. 8时,过零双门限检测方法单认知用户检测性能明显优于其他2种检测方法;当信噪比均为-5 dB,参与协作感知的认知用户个数小于6时,过零双门限协作检测算法性能明显优于其他2种算法;在虚警概率恒定的情况下,增加计算所用的采样点数或增大判决系数能够明显提高检测概率;在虚警概率恒定情况下,算法检测概率随着信噪比增大而增大,当信噪比为-7 dB时,检测概率趋近于1;在相同的检测条件下,过零双门限协作检测算法的虚警概率要明显低于差分双门限检测的虚警概率。结果表明:过零双门限协作频谱感知算法可以降低系统的虚警概率,有效解决噪声不确定性问题,进一步提高系统感知性能。     

一种基于信噪比(SNR)比较的感知节点数目优化算法

 协作频谱感知虽然可提高系统的感知性能,但随着感知节点数目的增加,系统资源的占用越来越多,系统传输效率下降.分析了协作频谱感知方法的感知性能,得到协作频谱感知的感知性能与感知节点数目和接收信噪比之间的关系,提出了一种新的次级用户节点的选择方法,该方法有效保证了所选择节点的感知性能,仿真验证了该算法的有效性和可靠性.     

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.     

联合干扰功率限制下的认知中继网络性能分析

频谱共享的Underlay认知中继网络中,为了保证主用户的可靠通信,要求次用户网络中源节点及中继节点的发射功率必须满足主用户接收端干扰功率的限制。基于主用户峰值干扰功率和平均干扰功率的联合限制,分析了中继节点采用选择协作解码转发协议时潜伏式频谱共享认知中继网络的性能。值得一提的是,考虑中继传输中由主用户接收端干扰功率限制引起的第1跳链路信噪比之间的相关性,推导了瑞利衰落环境下次用户中断概率和信道容量准确的闭合表达式。仿真结论显示,次用户中断概率与信道容量的解析曲线与仿真结果一致,系统性能因频谱共享的认知网络中次用户源节点与主用户接收机链路之间的相关性而有所下降,中断概率约有2dB的性能提升。     

主用户具有AF中继辅助的协作频谱感知及最佳用户数分析

将主用户具有放大转发（amplify-forword,AF）中继辅助的检测模型与多个感知用户进行协作频谱感知的模型相结合,得到主用户具有AF中继协作的新模型。为减少系统开销,综合参数的影响,推导出其检测概率与虚警概率表达式,并在分析报告信道衰落环境下,通过此模型的中继放大可适当缓解衰落所带来的性能损失;进一步验证最佳参与协作用户数的存在性,设计了基于用户取值区间的搜索算法,以探索中继放大增益及错误报告概率对最佳用户数的影响。通过仿真表明,该模型能有效提高检测性能,并能在给定虚警概率下最大化检测概率时,选择合适的参数对：中继放大增益和最佳参与用户数。     

一种低复杂度的最大化资源效用的最优感知节点数目优化算法

协作频谱感知技术是认知无线电中的重要技术.首先定义了认知网络的效用函数,该函数考虑了协作频谱感知中的感知错误概率和感知用户所占用的资源以平衡感知性能和资源利用效率.然后推导了在所有感知用户的信噪比相近的情况下,为达到资源效用最大化所需要的最优的感知用户数目.仿真结果表明通过最优感知用户数目的选择,认知网络的效用高于其他算法,并和穷举算法的效用接近,但是计算复杂度大为降低,从而降低融合中心的计算能耗,有助于绿色节能认知网络的实现.     

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.     

一种基于分数低阶矩的α稳定分布噪声中频谱感知方案

针对在非高斯背景、主用户信息未知的条件下,传统的基于二阶统计量的频谱感知方法性能将出现退化或失效的问题,建立了以α稳定分布为背景噪声的频谱感知模型,给出了一种基于分数低阶矩的感知方法,较好地解决了非高斯背景中主用户先验信息未知条件下的频谱感知问题.同时,根据中心极限定理推导了感知门限与虚警概率的关系式,通过蒙特卡洛仿真分析了该算法在不同广义信噪比、特征指数α以及协作用户数条件下的感知性能,并与传统的感知方法进行比较.仿真结果表明,基于分数低阶矩的感知方法在α稳定分布背景噪声中的感知性能明显优于基于二阶统计量的能量检测,且采用多用户协作可以进一步提高感知性能.     

基于压缩感知的联合协作频谱感知算法

基于压缩感知的联合协作频谱感知方法实现动态频谱感知,通过融合各次用户(SU)采集的感知数据,寻找超参数,并与判决门限值进行比较,以获得最终的频谱判决结果.基于压缩感知的联合协作频谱感知算法减少了单个SU对压缩感知数据的不确定性,归一化均方误差（MSE）性能较好,并且该算法能够有效利用SU压缩感知数据信息,与其他典型算法相比,能获得更高的正确检测概率和较小的虚警概率.     

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。     

基于天线选择的多天线频谱感知技术

为了保护主用户系统不受认知用户的影响,提高频谱检测的可靠性,提出了一种新的基于天线选择和能量感知的频谱检测算法.该算法利用认知用户多个接收天线的感知信息,根据认知用户与主用户之间信道的差异,充分利用多天线的空间分集,选择部分使得检测概率最大化的天线进行合作检测.仿真结果表明,基于天线选择和能量感知的多天线频谱检测可有效地提高感知数据可靠性,感知数据的检测概率显著提高.     

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.     

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.     

认知无线电中基于压缩感知的非重构频谱检测算法

基于压缩感知的频谱感知研究多是要重构出原始信号,而重构的精确度却直接影响到频谱检测的效果,为降低由此因素而造成的低检测率以及计算复杂度,提出一种在压缩感知框架下的非重构频谱检测算法,将信道划分为多个小信道,依次感知每个小信道,得出所划分信道组的采样协方差矩阵,再与能量检测算法结合分析最终得到每个小信道中的占用情况。对不同的压缩率、信噪比以及用户数分别进行仿真,仿真的结果表明,当压缩率在30%以上和信噪比在-6 d B以上时检测效果较为理想,且多用户的情况下检测概率更高。相对于重构算法,本算法的检测概率更高,计算复杂度更低,检测时间也更短。     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

基于移动用户中继的OFDMA系统资源分配方案研究

文中在研究移动用户中继的基础上,对AF协同接收型中继模式链路容量的公式进行了推导,并根据空闲用户的分布,提出一种中继选择和资源分配的联合算法.仿真结果显示,该算法不仅能够提高系统的容量,还可以大大改善小区边缘用户的链路吞吐量.     

基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱接入算法

为解决认知无线网络中宽带频谱感知模式的计算量大和感知时间延长等问题,提出了一种基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱感知算法。在宽带频谱感知的基础上,设定选择条件,对信道的期望传输速率进行比较,确定需要感知的信道,以实现减少认知无线网络次用户系统的信道感知时间和感知计算量的目标。经过仿真实验分析对比表明,该算法可以有效地平衡次用户系统吞吐量最大化和主用户系统的干扰之间的矛盾。     

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．     

基于分数阶小波的频谱感知算法

针对非平稳信号在低信噪比下使用能量感知算法感知效果差的问题,提出了一种基于分数阶小波的频谱感知算法。首先对接收信号进行分数阶小波变换达到能量聚集与去噪处理的目的,之后对重构信号进行能量感知。仿真结果表明,该算法相比于传统的能量感知算法以及基于小波变换的能量感知算法,可以提高在低信噪比下对非平稳信号的感知效果。在感知概率为0.3时,基于分数阶小波的能量感知算法比传统的能量感知算法和基于小波变换的能量感知算法分别提高了6 d B和2 d B的信噪比增益;在虚警概率恒为0.1时,基于分数阶小波变换的频谱感知算法的感知概率为0.867,明显高于传统能量感知算法0.287的感知概率和基于小波变换的频谱感知算法0.628的感知概率。