认知无线电中基于Shapley值的自适应加权协作感知算法

认知无线电作为一种先进的技术,它可以通过有效利用未被主用户使用的频谱来提高频谱的利用效率.现有的线性加权协作频谱检测算法在一定程度上提高了频谱检测的性能,然而当单节点频谱检测性能急剧下降时会引起全局检测性能的恶化.基于此,我们提出了一种基于Shapley值的自适应加权的合作频谱检测算法来提高全局检测性能,并在加性高斯信道(AWGN)和瑞利衰落(Rayleigh)信道下对该算法进行了仿真验证.结果表明,该算法比传统检测算法性能提高20%以上,具有很好的应用前景.     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数,认知用户依据最优参数设定检测阈值,并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外,该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献,并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性,在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

认知无线电网络中的动态波束形成

认知无线电技术能够大幅度提升频谱利用率,具有十分广阔的前景. 有效的波束形成算法能够在避免对主用户造成干扰的同时,保障认知用户的通信质量. 通常的认知波束形成算法均针对静止目标,而无线认知网络节点随时可能处于移动状态. 为此,研究了认知网络中机动目标的波束形成问题. 针对最大化信噪比、最小化主用户干扰和均衡认知用户信噪比3个不同的优化目标,分别提出了相应的波束形成解决方法. 利用粒子滤波对运动目标的DOA进行跟踪估计,并根据得到的DOA估计值来建模基站与认知用户之间的信道. 对于最大化信噪比的优化问题,将其转化为瑞利熵形式,得出问题的闭式解;对于最小化主用户干扰和均衡认知用户信噪比的优化问题,均采用凸优化方法将两个问题转化为二阶锥规划形式,通过内点法求解. 仿真实验结果证明了动态波束形成方法的有效性.     

EWA博弈抽象的认知无线电网络信道选择

通过协作频谱感知对信道可用性进行分析,构建网络可用信道的优先度表. 利用该优先度表,提出一种基于EWA学习博弈模型的信道选择算法. 与基于学习自动机算法和无悔学习算法对比的仿真结果表明,该算法可通过历史经验的学习选择对认知用户可用性最优的信道,能提高系统的有效吞吐量,并获得更好的资源分配公平性.     

基于置信传播分组的多任务压缩频谱感知

针对认知无线电中主用户覆盖范围存在交叠区域的情况,给出先次用户分组再组内协作感知的方法. 首先提出一种基于简化置信传播(belief propagation, BP)的次用户频谱相似性分组算法,挖掘各次用户前一次频谱感知信息并提取相关参数,再根据相关参数利用BP算法对当前频谱感知次用户进行相似性分组. 在组内采用恢复效果较好的多任务压缩频谱感知方法来完成感知任务. 仿真结果表明,所提出的频谱感知方法与现有方法相比,能在混杂频谱环境下保证较好的虚警概率,同时提高频谱感知的正确检测概率,且随着全网感知用户数的增加,频谱感知结果也不断改善.     

一种卫星固定业务上行频段无授权接入方案

为了提高卫星固定业务上行频段的频谱利用效率,提出了一种无授权接入该频段的方案.利用卫星的"空闲"信道构建认知无线电业务信道,同时采用宽带扩频信号,构建具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的公共协调信道.给出了Ad Hoc和星型两种基本的无授权接入模型,重点分析了认知无线电对卫星可能造成的干扰.理论分析和仿真结果表明,众多感知用户可以利用该方案,以低于1%的干扰概率避免对卫星接收机造成有害干扰,实现在卫星固定业务上行频段的无授权接入.     

认知网络中的容量最优机会干扰对齐接入

在传统认知网络中,认知用户只能接入主要用户的空闲频带,而不能同时与主要用户共享带宽. 为了更有效地利用频谱资源,提出一种容量最优机会干扰对齐接入算法. 在保证主要用户信道容量的基础上,认知用户与主要用户可以占用相同的频带同时接入网络,且认知用户对主要用户的干扰为零. 所提出的算法由混合网络基站估计信道状态信息,并计算主要用户的信道容量和系统总信道容量. 根据容量最优的准则确定预编码向量及解码向量. 当主要用户的信道容量与未接入认知用户相比几乎不下降,且总信道容量大于未接入认知用户的总容量时,认知用户以容量最优机会干扰对齐的方式接入网络. 仿真结果表明：在相同信道状态条件下,所提出的算法较现有算法具有更优的信道容量并可提高认知网络频带利用率.     

频选瑞利快衰落信道下的迭代多用户检测算法

针对频选快衰落信道,提出一种新的信道模型及相应的自适应信道跟踪算法;针对宽带DS-CDMA系统上行链路,提出一种改进的部分并行干扰消除(PPIC)算法.PPIC算法在估计出的信道信息辅助下实现干扰抑制与多用户检测,同时将检测结果反馈至信道跟踪算法辅助实现自适应地估计时变信道,从而实现频选快衰落信道下DSCDMA系统上行链路的迭代多用户检测.数值仿真实验验证了本文算法的有效性.     

基于定价的认知无线网络按需多信道接入策略

在认知无线电多信道接入场景中,建立满足认知用户服务质量(QoS)需求的非合作博弈模型,定义CRN有效容量的概念,提出基于定价的按需多信道接入策略,推导价格函数的数学表达式,并给出按需迭代注水算法以实现该策略中的信道和功率分配. 仿真结果表明：按需多信道接入策略和按需迭代注水算法较不考虑QoS的一般接入策略在CRN有效容量和CR用户的QoS保证率上都有较大的性能改进. 在给定场景中,按需迭代注水算法能使CR用户的QoS保证率提高10%?20%;在稳定状态下,CRN的有效容量提高38%左右.     

无线多信道中继网络的中继选择性机会调度

为了有效利用OFDMA网络中多点中继协作以提高系统吞吐量,提出了考虑中继选择的调度优化模型.模型以提高系统吞吐量和兼顾用户公平性为目的,以信道无干扰分配为约束条件来进行机会调度. 提出了从路径多样性和链路多样性角度设计新的机会调度算法,算法结合信道分配和中继选择建立用户最优路径,然后机会选择用户. 仿真结果表明了中继选择的机会调度可以明显提升网络吞吐量,也保障了用户公平性.     

认知无线电中基于可信度的感知节点集选择

联合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. 该文详细分析了联合谱感知方法的感知性能,得到感知节点集感知性能与感知节点数目和平均接收信噪比之 间的关系,在此基础上给出一种感知节点集的选择方法. 针对认知网络中可能存在的不可信节点对感知节点集选择方法 的影响,提出可有效剔除不可信节点的可信度检测方法. 综合上面两种方法,提出了基于可信度的感知节点集选择算法, 在进行感知节点集选择的同时可有效剔除不可信节点,有效地保证了所选节点集的感知性能. 仿真结果验证了算法的有 效性和可靠性.     

利用干扰消除的协同中继传输方案

为了提高无线协同中继传输系统的可达速率和吞吐量,提出了利用干扰消除的协同传输方案. 通过监听获得干扰信号的先验信息,再利用干扰重构减去技术来消除干扰信号,减少了系统传输时隙. 同时,推导出系统可达速率和中断概率的表达式,分析了不同传输方案下不同中继转发模式的系统性能. 仿真结果表明：随着链路信噪比的增大,基于干扰消除的协同传输方案能够有效地提高系统可达速率;当链路信噪比未知时,通过调节发送速率,可以获得系统的最优吞吐量.     

适合于稀疏水声信道的低复杂度联合迭代均衡译码

浅海远程水声通信面临严重多径扩展、衰落以及低信噪比的挑战,为克服传统内嵌二阶锁相环的判决反馈均衡器结构在中低信噪比条件下性能较差的缺点,提高水声通信系统的可靠性,该文提出一种适合于稀疏水声信道的低复杂度联合迭代均衡译码方法. 该方法以内嵌的二阶数字锁相环补偿Doppler造成的相位偏移,利用水声信道的稀疏特性进行均衡器系数更新,补偿多途效应产生的码间串扰,通过均衡器和译码器之间多次联合迭代交换软信息提高系统的BER性能. 基于实测湖试信道条件进行了仿真,结果表明LC-JIED方法对于浅海远程稀疏水声信道十分有效,通过编码器与均衡器之间多次迭代交换软信息可大幅提高系统性能,适合于中低信噪比应用场合,具有广泛的应用前景.     

提高空间谱算法分辨率的DOA估计

针对传统MUSIC算法在低信噪比,小快拍数等非理想条件下分辨率下降的问题,提出了改进的基于子空间投影的MUSIC测向算法. 该算法充分利用子空间信息,采用新的特征值校正方法对噪声子空间进行加权,并与加权信号子空间投影进行空间谱合成,得到新的空间谱函数. 搜索函数极大值,就能得到来波方向. 新方法既保
留了噪声子空间算法的高分辨性能,又保留了信号子空间算法的稳定性. 计算机仿真和实测数据表明新方法有效.