数字电视信号的频谱感知实测方案研究

针对我国未来可能开放的电视频段上各种模拟(PAL)及数字电视标准(DVB-T、CTTB)信号的特征,提出了有效的频谱感知实测方案.通过伪随机序列相关检测算法检测CTTB电视信号,并结合载波导频检测算法和循环前缀相关检测算法,通过搭建的基于Labview的硬件检测平台,成功地对上海地区的电视信号进行检测,给出了相关的频谱占用情况及统计特性.     

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.     

基于节点选择的特征值频谱感知算法

为提高认知无线电系统对微弱信号的频谱检测能力,基于特征值的频谱感知算法越来越受到关注.在统一的框架内研究了随机矩阵特征值的极限分布特性,分析了特征值频谱感知算法中各种设置判决门限方法的特性和性能.为了降低特征值频谱感知算法的计算复杂度,提出了一种认知接收节点选择方法,大大减少了运算量.     

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。     

一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法

通过对接收信号样本偏度和样本峰度进行归一化处理，设计了一种基于偏度和峰度联合检测的频谱感知算法(联合检测算法).利用卡方分布的概率密度函数分析非渐近条件下算法的理论虚警性能，推导出相应的理论判决门限.仿真实验结果表明，联合检测算法在小样本条件下仍然可以保证可靠的检测结果，并表现出比经典的Jarque-Bera频谱感知算法更优的检测性能.     

基于特征值拟合优度的频谱感知算法研究

现代拟合优度频谱感知算法直接采用信号的样本或能量作为拟合统计量,对独立的接收信号表现出良好的检测性能,对相关信号则表现不出令人满意的效果．基于最大特征值的拟合优度频谱感知算法可表现出更好的检测性能,但是基于最大特征值的拟合优度算法是半盲检测算法,需要已知噪声的功率,这在实际应用中是难以实现的．为此,提出了新的基于最大最小特征值的全盲拟合优度频谱感知算法．同时基于随机矩阵理论成果,推导分析了新算法的检测概率、虚警概率和判决门限．实验结果表明,新算法有效克服了噪声不确定性问题,相对于其他拟合优度检测算法性能有所提升．     

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.     

分布式非负矩阵分解的认知无线网络感知能力研究

针对传统的认知无线网络的频谱感知能力差、频谱感知的检测率低、频谱检测误差大的问题,提出一种分布式非负矩阵分解的认知无线网络频谱感知能力研究方法。该方法采用基于感知性能的非负矩阵分解进行频谱数据降维,降低数据处理的复杂度,提高运算速度和频谱感知准确率。采用频谱能量检测模型,通过采集到的信号能量来确定共同决策是否存在空闲频谱。通过对频谱感知误差分析,减少出错率,提高分布式频谱的感知能力。实验结果表明,该算法能提高频谱检测的准确率,降低频谱感知的能量消耗,具有较好的实用性。     

基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测

针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性,基于贝叶斯压缩感知(BCS)的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计.将贝叶斯压缩感知应用于认知无线电宽带压缩频谱检测,利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测.研究了基于期望最大化算法和相关向量机模型的多任务BCS参数估计.仿真结果表明:相比于传统单任务BCS重构方法,多任务BCS在节点能耗与网络带宽受限的条件下,通过对估计参数的合理优化,在较低压缩比区域可实现重构均方误差的快速收敛,且检测性能随着任务数的增加而提高.当感知数据相关性从25%增加到75%,且任务数一定时,所提方法的重构观测数明显下降,宽带频谱检测性能显著提高.     

基于数值分析理论的低复杂度MED算法

经典的最大特征值检测（MED）算法在检测相关信号时具有优异的性能.然而,随着信号维度的不断增大,MED算法面临着严重的感知判决量和判决门限计算的效率和实现问题,从而极大地限制了该算法在现代认知通信系统中的进一步应用.为此,提出了一种基于数值分析理论框架的低复杂度MED频谱感知算法.所提算法利用Rayleigh商加速幂法迭代地计算感知判决量,与经典的幂法相比,在检测高维信号时具有更快的收敛速度;此外,不同于经典的查表法,新算法基于三次样条插值法快速、准确地确定任意给定目标虚警概率所对应的感知判决门限.所提MED算法在保持原有算法检测性能的同时,有效提升了计算效率,降低了算法实现复杂度;其对于高维条件下的频谱感知问题尤其具有吸引力.最后,仿真结果证明了所提算法的有效性.     

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.     

基于卷积神经网络的宽带合作频谱感知

利用认知无线电网络中的多个次用户所能提供的大量频谱观测数据,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)的宽带合作频谱感知方案。宽带频谱感知旨在灵活地检测跟踪目标宽带授权频段上的可供使用的频谱空穴,该方案考虑利用宽带频谱上被占用的子带与未被占用的子带之间在信号能量及占用位置方面所体现出的类别差异,通过设计一种CNN模型并基于此对频谱观测数据进行训练学习,得到频带占用模式分类模型,从而实现宽带合作频谱感知。仿真结果证明,与传统的基于能量检测技术和典型机器学习(machine learning, ML)分类算法的宽带合作频谱感知方案相比,该方案在检测性能上具有较大的优势,特别是在低信噪比环境下的检测性能。     

基于频谱池边界检测的宽带压缩频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的一项重要内容,引入频谱池策略能够有效降低其复杂度,由于频谱池具有内在稀疏性,利用压缩感知技术能够进一步减少频谱感知的实现开支。提出一种基于频谱池边界检测的宽带压缩频谱感知方法,该方法能够利用较少的采样数据恢复出频谱池子带功率在边界发生跳变的程度并据此完成频谱感知。分析了压缩采样信号和频谱池边界的数学联系,并在此基础上建立了基于频谱池边界检测的宽带频谱感知的压缩感知模型。分析和仿真表明,该方法在不同虚警概率和压缩比下,相对基于边界检测的压缩频谱感知方法具有更优的检测性能和更低的计算复杂度。     

一种改进的基于取样协方差矩阵特征值之比的盲频谱感知算法

基于最大最小特征值之比（MME）的盲频谱感知算法在认知无线电领域引起了广泛关注.该方法最大的优势在于其感知判决过程无需无线信道、噪声方差和主用户信号等先验信息.然而在实际应用过程中,MME算法的理论判决门限值的确定相当麻烦.笔者提出了一种基于改进判决门限的MME盲频谱感知算法。与传统的MME算法相比,改进的MME算法能够产生更加可靠的检测结果.实验仿真验证了新算法的有效性.     

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.     

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.     

等离子焊接小孔效应的电弧电压信号检测

为在等离子焊接小孔效应下对焊缝的熔透质量进行实时控制 ,在不同类型的焊接电源和被焊材料条件下 ,研究了熔池小孔效应与等离子电弧电压信号的关系规律。根据电弧电压信号相对于其均值的偏差的大小及熔池穿孔和未穿孔状态下电弧电压幅频低频段信号的差异分别设计了两种算法 ,并对电弧电压信号的加工处理 ,分别得到了两种传感信号。设计了熔池穿孔与否双阈值判断准则 ,用以检测熔池小孔是否存在。该传感技术可适用于不同焊接电源和不同工件材质 ,为实时熔透质量自动控制提供了反馈信息     

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.