基于干扰温度检测的频谱空洞探测研究

文中对基于干扰温度检测的频谱空洞探测过程做了深入研究,通过对用户干扰的限制条件研究,给出认知用户收发端频谱空洞的探测方法,并提出认知用户与主用户信息交互的步骤,当满足认知用户与主用户相互间的累积干扰不超过各自的干扰温度限时,认知用户可以使用主用户授权频谱进行通信。     

认知无线电中基于循环平稳的频谱空洞检测

利用通信系统中调制信号的循环平稳特性,对频谱空洞进行检测,提升频谱感知技术在低信噪比下的性能。实验结果表明：与传统能量检测方法相比,采用循环特征检测方法改善了认知无线电中频谱空洞的检测能力。     

认知无线电中基于Kriging方法的干扰温度空域分布估计

为了解决传统干扰温度估计方法空域特性不突出,获取准确的干扰温度空域分布估计较困难,频谱资源利用不够充分的问题,本文提出一种利用空间分布的若干传感器获得的干扰温度样本值,结合Kriging估计法对整个空域的干扰温度进行估计的方法。该方法结合地质统计学中的Kriging插值法,对具有空域性质的干扰温度数据进行处理,可以得到区域内干扰温度的三维分布。Kriging插值法是以变异函数理论和结构分析为基础,在有限区域内对变量进行最优估计的一种方法。本文在研究中与传统的MTM-SVD方法在空域特性上进行比较。仿真分析表明,该方法能够较准确的估计出考察区域内干扰温度的空域分布,基于空域的频谱资源利用率也得到相应的提高。     

认知无线电在电磁频谱管理中的应用

本文介绍了认知无线电中频谱感知、干扰评估与功率控制等关键技术,从而进一步探讨认知无线电对电磁频谱管理的影响及实现自主的动态频谱管理的必要性。     

基于认知无线电系统频谱共享的干扰抑制技术研究

认知无线电技术是在无线电通信技术快速发展、频谱资源出现匮乏的背景下所产生的.由于采用了动态频谱接入的概念,它有效的拓展了用户之间频谱资源的共享,解决了频谱资源匮乏的难题.但是,频谱资源共享过程中所出现的干扰问题又成为了无线电通信技术领域的新课题.该文针对认知无线电系统中频谱共享干扰的理论和技术,对其理论原理、实际技术的应用范围进行阐述,将系统的理论知识运用的生产生活中解决实际问题,对其进行了深入的分析和研究.     

基于频谱感知信息的认知无线电网络功率密度约束问题

通过机会式地共享已分配的授权频谱,认知无线电技术可以极大地提高频谱的利用率,解决目前频谱资源日益匮乏的难题。当认知无线电网络与传统的通信网络共存时,首先要保证不会对传统的通信系统产生有害的干扰。为此,就需要考虑认知无线电网络中节点的配置密度,使得其对传统用户（主用户）的干扰低于干扰温度的容限。针对此问题考虑了多个认知用户组网时的最大可达到的功率密度问题,在认知用户与主用户间的距离参数未知条件下,将此距离用认知用户检测到的本地信噪比等价表示,获得了认知用户在不同检测概率条件下的可允许的最大功率密度约束条件,并给出了仿真结果。     

基于干扰门限的动态频谱接入及性能分析

如何在不干扰授权用户(主用户)正常通信的情况下提高次用户使用频谱的效率,这是认知无线电系统中需要解决的关键问题。在主用户优先的基础上,提出了基于干扰门限的动态频谱接入系统的M arkov频谱占用模型,并基于该模型对动态频谱接入过程进行了分析。为了进一步降低次用户间的相互干扰,通过对次用户接入概率的设计,以协调各类次用户间的频谱接入。在3种优化准则下,对次用户依据概率接入的基于干扰门限的主用户优先的动态频谱接入系统进行了仿真。仿真结果表明,基于干扰门限的主用户优先的动态频谱接入系统能大大提高次用户的接入机会,最大程度地提高了次用户的吞吐量。在比例公平准则下次用户接入的性能,与最大化吞吐量准则相比体现了更好的公平性,与最大化最小准则相比能够获得更大的吞吐量,因此基于比例公平准则可以使得系统在高效性和公平性间得到很好的均衡。     

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。     

浅析基于协作频谱检测的认知无线电软融合算法

认知无线电是解决当前频谱资源短缺的一个有发展前景的新技术,频谱感知是认知无线电的一个基本和基础功能。在恶劣的无线通信环境诸如阴影、多径等不利因素影响下,使得单用户本地频谱检测算法有很大的局限性,因此协作频谱检测应运而生。认知无线电中协作频谱检测算法包括硬合并算法和软融合算法,本文主要探讨软融合算法。     

认知无线电中基于干扰温度的功率控制博弈算法

针对认知无线电系统中功率控制的问题,根据David Goodman的非合作博弈思想,设计了一个基于干扰温度的代价函数,并对效用函数中的有效函数作了改进,在此基础上提出一种基于干扰温度的功率控制博弈算法。在仿真分析中同几种常用的功率控制博弈模型作了对比,结果表明该算法能有效提高认知用户的帕累托效应,提高用户的吞吐量,保障认知用户和主用户的QoS需求,使网络资源得到平等共享。     

基于Radon-STFT的DSSS系统线性调频干扰抑制

提出了一种基于Radon-短时傅里叶变换(Radon-STFT)的直接序列扩频(DSSS)系统线性调频干扰的抑制方法.该方法只需估计得到线性调频干扰信号的初始频率和调频率即可进行有效的干扰抑制,使干扰抑制过程的复杂程度大为降低.性能分析和仿真实验表明,该方法可以在较大的动态范围内有效地抑制线性调频干扰.与基于STFT的抑制算法相比,其参数估计精度提高;与基于WHT的抑制算法相比,该方法在多分量条件下效果更为突出.     

基于血液光谱的物种检测技术

提出一种基于血液光谱数据识别血液来源物种的光谱检测技术.设计制作了一套可以采集抗凝管血样光谱的检测设备,使用该设备采集了649个血样的光谱数据,建立了一个小型的血液光谱数据集.为了满足物种识别的需求,建立了一种基于数据驱动的建模方法.使用该方法对样本数据集进行交叉验证,可以达到95%的识别准确率,并发现该准确率随着样本数量增加而升高.     

基于序贯与能量联合检测的频谱感知技术研究

认知无线电(CR)技术是一种提高频谱资源利用率的有效方法,频谱感知是其实现的前提和关键技术。针对序贯检测在个别情况下所需要的采样点数过多,达不到次级用户(SU)要求的问题,提出了一种序贯与能量联合检测(SEJD)的算法。首先同时用序贯与能量检测两统计量进行采样统计,先使用序贯检测进行判决,若当采样点数超过次级用户的要求,则直接用能量检测算法进行判决,得出判决结果。仿真结果表明:在相同的检测条件前提下,相比于能量检测(ED)算法和截断型序贯检测(truncated SD)算法,所提出的算法在检测概率和最大采样点数上有很大的提升,为确保频谱感知技术在信号检测上的快速性和准确性提供了理论依据。     

基于压缩感知的宽带频谱检测

压缩感知是近年来提出的一种针对稀疏信号处理的新方法,其核心是将压缩与采样同步进行,由于信号的投影测量数据量远小于传统方法的数据量,突破了香农采样定理瓶颈从而使得高分辨率信号采集成为可能。频谱感知技术是认知无线电中关键技术之一,它要求次用户在短时间内快速检测出主用户的频谱占用情况。利用认知无线电中频谱的稀疏性,将压缩感知技术用于宽带信号频谱检测,通过少量的压缩数据能够判断频谱是否空闲是一种有效解决这个问题的方法。文中首先建立宽带频谱压缩感知的模型,并提出一种多感知节点多尺度检测算法。该方法将频谱检测分为两个步骤,即粗检测和细检测。在第一步的宽带粗检测过程中,文中分别就高、低信噪比环境下做出讨论,提出了相应的去噪办法;在进一步子带细检测过程中,推导并论证了压缩感知非重构检测算法。仿真结果证实了文中算法的有效性与可行性。     

基于带内频谱感知的认知网络累加干扰模型分析

对认知无线电中机会频谱接入下认知用户对主用户系统造成的累加干扰进行模型分析.首先采用带内感知的方式进行频谱感知,减小了频谱与信令开销,降低应用成本;随后利用二维极坐标图建立了主用户接收机处的累加干扰模型,并进一步分析主用户接收机处的信干比与认知用户发射机的感知范围、主用户发射机到接收机之间的距离、路径损耗衰减指数等之间的关系.通过数值仿真可看出,基于累加干扰模型,认知用户不仅能充分利用频谱资源而且可以尽量减小对主用户造成的干扰.     

基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法

为了降低对宽带信号进行压缩频谱感知的复杂度,提出了一种基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法.该算法直接利用压缩测量值对授权用户的位置、个数以及功率传播图进行了估计,在先验知识未知的情况下,利用变分稀疏贝叶斯求解稀疏权值.而且用简单函数因子逼近的方法降低了边缘似然函数的计算难度.实验结果表明:该方法在感知精度和速度上有显著提高.     

基于异步分布式检测的协作频谱感知研究

构建了一种基于异步分布式检测的协作频谱感知(CSS)模型,推导了此模型在贝叶斯准则下的最优融合方案,并提出了一种不需要主用户先验信息的次优方案——最大后验概率(MAP)检测-K/N规则融合方案.分别对采用这两种方案时,协作频谱检测的虚警概率和检测(漏检)概率性能进行了理论分析和仿真,仿真结果显示两种方案都能有效提高频谱...     

基于颜色信息相位谱的显著性检测

为了快速搜索场景中的重要目标,依据人类视觉系统的特点,提出了一种基于颜色信息相位谱的显著性检测模型. 通过分析图像颜色相位谱信息,建立显著性图谱,它能够表示出场景中重要目标的位置. 实验结果表明,在复杂背景下,该算法能够较好地检测出和人类视觉相一致的重要区域.