认知无线电网络中能量检测技术的研究

认知无线电技术作为一种新型通信技术,能够在授权用户空闲的时候允许其他用户使用其空闲频谱,从而有效提高频谱资源利用率。频谱感知能力是认知无线电网络工作的前提条件,也是认知无线电网络的支撑技术。本文在不同的无线信道条件情况下,对认知无线电网络中能量检测技术的检测性能进行理论分析与仿真。     

认知无线电中的频谱感知技术

分析了认知无线电中的频谱感知技术.对加性白高斯噪声信道下匹配滤波器检测法和能量检测法进行了研究,并比较了能量检测法下认知用户单独检测、合作检测以及采用多样性技术来检测第一用户的性能.仿真结果表明:在低信噪比情况下,匹配滤波器具有良好的检测性能;当信噪比大于0 dB时,采用能量检测法能够检测各种信号;认知无线电用户之间合作检测和采用多样性技术能够提高能量检测法的可靠性.     

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。     

Femtocell系统中的频谱感知技术研究

Femtocell是为了适应3G发展而推出的超小型移动基站系统,通过认知无线电频谱感知技术与运营商的其它基站共享频谱资源。然而,由于3G系统采用了功率控制技术,使得传统的能量检测频谱感知性能受到影响。针对以上问题,根据Femtocell系统的特点,提出应用能量检测频谱感知和时间提前量检测频谱感知相融合的协作频谱感知方法,将能量检测感知和时间提前量检测感知的结果"相与",以确定系统最终的频谱感知结果。分析和仿真结果表明,在相同的频谱感知精度条件下,该方法能缩小Femtocell系统的虚警范围,从而提高频谱资源的利用效率。     

一种改进的分组协作频谱感知方法

认知无线电是一种新兴的智能无线系统,它能够感知授权频段的使用情况,当授权用户不使用时接入通信,当授权用户出现时从该频段退避,以缓解日益紧张的频谱资源使用。文中主要研究的是一种改进的分组协作频谱感知方法。首先分别介绍了两种性能较好的频谱感知算法:双门限频谱检测方法与分组协作方法,并仿真实现。在此基础上提出的改进算法是在分组协作中使用双门限检测方法,最后通过仿真,证明文中提出的融合算法其性能优于只使用分组协作感知或双门限检测方法。     

基于二阶循环统计量的频谱感知方法

认知无线电可以自动感知周围环境并能调整系统参数,以适应环境的变化,是一种新的智能无线通信技术,而有效可靠的频谱感知技术是认知无线电得以发展的关键和前提。该文通过对基于二阶循环统计量检测方法的综合分析和研究,将该方法应用到认知无线电频谱空洞的检测当中,给出了利用二阶循环统计量实现对授权用户检测的具体实施方案。仿真试验结果表明,基于二阶循环统计量的频谱感知方法具有良好的检测性能,能够有效地完成对授权用户的检测。     

一种基于可靠度的频谱感知算法

认知无线电系统中频谱感知的作用是有能力以尽量快且准确地确定是否有主用户存在。为了达到这个要求,提出了一种通过考虑感知结果可靠性的频谱感知算法。只有当认知同户的感知结果具有足够的可靠性时,才将其判决的二进制结果（0或1）直接发送到MAC层;否则,该认知用户同一阶特征技术重新检测该频段。由于一阶特征检测技术是在时域完成的,因此提出的算法具有实时操作和低功耗等优点。对提出的基于可靠性的频谱感知算法的感知性能进行理论分析研究,并对其进行了仿真。仿真结果表明：提出的这种频谱感知算法能够大大改善频谱感知性能相比于传统的能量检测器和一阶特征检测技术。     

一种基于支持向量机的认知无线电频谱感知方案

针对以能量检测为代表的传统频谱感知算法一般存在低信噪比下性能不足,容易面临隐藏节点效应,对检测灵敏度要求高等问题,提出一种新型的基于蜂窝认知用户位置定位的频谱认知方案。该方案以无线指纹数据库为基础,通过无线指纹定位驱动认知用户实现频谱认知功能。认知用户利用无线指纹对其自身进行定位,并根据指纹数据库确定其对于授权频段接入的可能性。针对网络中的主用户发射机位置存在已知和未知2种情况,可通过认知用户读取数据库来确定授权频段可用性,或将已收集获取的历史数据作为训练数据,引入支持向量机(support vector machine,SVM)算法对认知用户所处位置的授权频段可用状态进行预测。此外,针对单个用户频谱状态预测性能不足的缺陷,提出了联合地理位置相近的多个认知用户的合作预测机制。仿真实验验证了本方案相对于传统能量检测算法的性能优势以及能效优势。     

有色噪声中一种新频谱检测器的设计

高效、可靠地检测到主用户的存在与否是认知无线电的一个重要环节.在实际生活中,观测噪声常为时间相关的高斯有色噪声,如果运用传统的基于高斯白噪声假设的频谱检测算法,检测性能将显著降低.该文以高斯有色噪声为背景,首先采用线性模型估计导频信号,然后根据估计的参数设计基于似然比的检测器,并推导得到了检测概率和虚警概率的解析式.仿真结果表明:在低信噪比下,与能量检测相比较,所提方案能有效地提高检测概率和检测速度.     

一种新的循环谱统计量频谱感知算法

为了提高认知无线电中感知用户对授权用户(主用户)的检测概率,提出一种新的基于循环谱统计量的主用户信号检测算法.该算法利用循环谱离散频域平滑方法,对信号的循环谱在循环频率处建立合理的检测统计量,然后求解得到对应不同虚警概率的判决门限,以使感知用户能检测信噪比更低的授权用户信号.该算法具有检测结构简单,易实现的特点.仿真结果表明,在高斯白噪声信道中,虚警概率为0.1,频域平滑累积次数为255,在信噪比为-16 dB的条件下,与Dandawate-Giannakis(DG)方法相比,本文算法的检测概率提高23%.     

Dempster-Shafer （D-S） algorithm with credit scale in spectrum sensing

In cognitive radio, the detection probability of primary user affects the signal receiving performance for both primary and secondary users significantly. In this paper, a new Dempster-Shafer (D-S) algorithm with credit scale for decision fusion in spectrum sensing is proposed for the purpose to improve the performance of detection in cognitive radio. The validity of this method is established by simulation in the environment of multiple cognitive users who know their signal to noise ratios (SNR) and a central node. The channels between the cognitive users and the central node are considered to be additive white Gaussian noise (AWGN). Compared with traditional data fusion rules, the proposed D-S algorithm with credit scale provides a better detection performance.     

基于Duffing混沌系统的频谱感知算法

针对极低信噪比情况,提出一种基于混沌理论的周期信号的频谱感知算法.该算法利用混沌系统中对周期小信号的敏感特性以及对噪声的免疫特性,在很大程度上解决了感知低功率谱密度信号和隐藏的授权用户的问题.仿真证明了算法的可行性和有效性.     

基于循环谱特征的楼宇室内频谱感知算法

针对目前楼宇室内环境中,信道多径衰落和噪声不确定性等低信噪比情况下主用户信号检测性能较低的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的主用户信号频谱感知算法.该算法融合了循环平稳特征检测和SVM算法的特点,对信号循环平稳特征参数进行特征提取,作为训练样本和待测样本,再采用SVM算法分别对有无主用户情况下的信号进行分类检测.仿真实验表明与人工神经网络(ANN)和最大最小特征值法(MME)相比较,所提算法可在低信噪比情况下,有效地实现对主用户信号的感知,具有较好的稳健性.     

基于小波包分解和虚拟仪器的传导干扰信号检测

小波包分解(WPD)不仅能检测非平稳信号的整次谐波,还能检测信号的非整次谐波,且小波变换本身对信号的奇异点十分敏感,常常用来跟踪开关电源传导干扰信号.在虚拟仪器(VI) LabVIEW 6.i平台上,基于小波包变换算法设计了VI程序,实现了开关电源传导干扰信号实时检测系统.该系统具有信噪分离、测量传导干扰功率谱、伴有噪声的原始振动波形和噪声波等测量功能,实测结果表明该方法是可行的和有效的.     

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.     

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。