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。     

基于贝叶斯判决规则的异步合作频谱感知新算法

依据认知无线电中授权频谱占用情况的On-Off模型,提出了一种新型的合作频谱感知算法。该算法将次用户在不同时刻的软判决结果传输给数据融合中心,在考虑到不同认知节点具有不同信噪比的情况下,将On-Off模型求得的贝叶斯融合似然比作为感知权重对各认知用户的感知结果进行数据融合。理论分析与仿真结果表明,相比传统的同步合作感知算法,该算法具有合理性更强、可靠性更高、检测性能更优以及代价更少等优点。     

协同频谱感知中的融合策略

在认知无线网络中,协作频谱感知从多个分布式认知用户中收集感知数据,有效地提高了检测的可靠性.如何利用多个认知用户的感知信息进行融合是协作频谱感知的关键技术.在当前的研究中,融合的方式可以分为两种:决策融合和数据融合,文中对基于决策融合和数据融合的5种融合准则算法进行了研究,采用这5种融合算法在认知无线电网络中进行协作频谱感知,并比较了它们的频谱检测性能.仿真结果显示,5种融合算法都可改善性能不佳的单个次用户的检测情况,并随着协作节点数的增大性能得到显著提高.其中,数据融合由于较决策融合接收到的数据值更加完整以换得更优越的感知性能.     

一种高效利用资源的协作感知方法

在频谱资源日渐紧缺的背景下,认知无线电技术成为无线通信领域新的研究热点,而频谱感知是认知无线电研究的重要内容.为了提高感知结果可靠性并且对抗隐藏节点问题,协作频谱感知被提出,但传统的协作感知策略往往需要大量感知节点的参与,从而消耗了较多的资源.为此,我们从节约资源的角度出发,提出了一种迭代式协作感知方法,该方法可以在感知精度满足一定要求的同时,最小化参与感知的节点数目,从而降低系统的资源消耗.仿真结果表明,本方法能够有效地保证检测概率和虚警概率的目标,同时使得参与感知的节点数目和系统的资源消耗最小化.     

一种新的基于自适应用户协作的数据融合方案

频谱感知是认知无线电网络中的关键环节,针对次用户独立检测效果欠佳的实际问题,提出一种基于自适应用户协作的数据融合方案,通过利用认知无线网络中次用户间的自适应协作,实现相应的数据融合以改善对主用户的检测性能。在瑞利衰落环境下,理论推导了所提自适应协作数据融合方案的检测概率和检测时间。根据推导得到的性能解析表达式,对非协作方案和所提出的协作融合方案,进行了相应的数值实验和性能比较。结果表明:与非协作方案相比,自适应协作融合方案显著提高了系统检测概率,同时检测时间也明显减少。     

基于AOMP 重建的宽带频谱感知算法

为解决OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法在盲稀疏度情况下迭代终止条件带来的过匹配问题, 提出了一种AOMP(Adptive Orthogonal Matching Pursuit)算法。该算法在迭代过程中通过额外增加观测样本估算原始信号的重构误差, 通过寻找最小误差点自适应地确定最佳频谱重构对应的迭代次数。仿真结果表明, 该算法在
低信噪比下, 能有效地重构原始信号, 与已知信号稀疏度的重构效果相当。     

基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略

针对固定频谱感知信道接入机制授权信道分配效率低的问题,提出一种多用户场景下基于动态多频谱感知的认知无线网络信道接入策略.该策略根据认知用户接入请求等级与空闲频谱发现概率为认知用户动态分配感知信道数量,首先分析了认知用户的最佳感知频谱分配数量,在此基础上通过建立认知用户信道接入模型和授权信道可用度更新机制,设计了一种动态感知频谱分配策略,并采用短视策略对网络吞吐量进行了分析.仿真结果表明,所提信道接入策略要比现有认知无线网络信道接入策略提高了网络吞吐量和认知用户接入的公平性,降低了认知用户的平均接入时延.     

认知无线电协作频谱感知混合加权算法

协作频谱感知的关键技术是降低控制信道开销,笔者提出了一种基于信噪比的加权协作检测算法,采用双门限混合加权判决,融合中心根据当前检测信道贡献大小,从而计算和分配相应的加权值,降低无效的传输.模拟结果表明：该算法不仅检测概率有明显的提高外,而且平均感知比特数下降,从而降低了公共信道的开销.     

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.     

基于粒子群算法的认知水声通信多信道联合频谱感知技术研究

水声信道可用通信带宽极其有限,如何实现对水下频谱资源的有效共享成为亟需解决的问题,认知水声通信的提出为其指明了新的方向。考虑到水声信道严重的频率选择性衰落和多径效应等特殊性,将多信道联合频谱感知技术应用于认知水声通信中,研究了适用于水下的多信道联合感知的数学模型,并将此模型转换为以认知水声通信系统总吞吐率最大化为目标的带约束优化问题,进而提出了基于粒子群优化方法的多信道联合感知算法。仿真实验表明在相同的干扰条件下,新算法比传统未使用优化而取一致判决门限的水下频谱感知方法能取得更高的系统总吞吐率。     

双门限相对距离加权协同频谱感知算法

针对单节点能量检测法存在的“隐藏终端”和检测准确性低以及协同频谱感知法大多采用等权重进行数据融合,未考虑不同节点所处的通信环境对检测性能的影响等问题,提出一种加权协同频谱感知算法。该算法以双门限能量检测法为基础,依据单节点双门限设置与节点感知性能之间的关系,以单节点双门限的相对距离作为信任度进行加权协同数据融合。仿真结果表明,与单节点双门限能量检测法和“或”准则协同频谱感知法比较,该算法在低信噪比环境,仍能获得可靠的检测性能。     

基于无线电环境地图信息辅助的协作频谱感知算法

针对基于信噪比(signal noise ratio,SNR)合并协作感知算法实用性限制问题,提出一种无线电环境地图(radio environment maps,REM)信息辅助协作感知算法,该算法利用REM存储的关于授权用户发射台与感知用户位置信息辅助计算各用户合并权重系数.仿真表明,该算法在高斯白噪声(addit...     

一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法

目前对于认知无线电分簇协作频谱感知算法的研究,大都认为每个簇均等地参与协作.没有考虑簇所经历的不同衰落对判决结果的影响.为有效解决这一问题,提出一种优化的认知无线电网络分簇协作频谱感知算法.该算法采用能量节省的分簇感知机制,充分考虑路径损耗与衰落对检测性能的影响.在满足虚警率和检测率的前提下,此方案不仅算法实现简单,而且在分簇结果上可以显著提高系统的稳定性,因此在信道环境复杂的情况下能有效提高频谱感知效率.     

优化型自适应频谱感知调度算法

针对传统的周期性频谱感知机制对空闲频谱机会的有效利用率不高,且与主用户碰撞概率较大等问题,在多用户协作感知场景下,提出了一种优化型自适应感知调度（OASS）算法.利用部分可观测马尔可夫决策过程理论,将自适应感知调度建模为决策优化控制问题,当每个时隙开始时,从频谱感知、数据传输、休眠等待、信道切换4种可选策略中选择最优策...     

认知无线电中基于循环平稳特征的频谱感知方法

提出一种基于信号频域循环平稳特征的频谱感知方法,该方法能够区分出授权和非授权信号的类型从而获取不同的频谱共享策略.将授权信号及非授权信号分别建模成线性周期时变变换,对授权信号和非授权信号进行频域的循环平稳特征分析,给出2类信号呈现循环平稳特征的位置,并给出用于鉴别2类信号的检测方法,其中推导了复过程中近似协方差矩阵的计算.仿真结果验证了该方法能在低信噪比中有效地鉴别出授权及非授权2类信号.     

认知无线电中基于循环平稳特征的频谱感知方法

提出一种基于信号频域循环平稳特征的频谱感知方法,该方法能够区分出授权和非授权信号的类型从而获取不同的频谱共享策略将授权信号及非授权信号分别建模成线性周期时变变换,对授权信号和非授权信号进行频域的循环平稳特征分析,给出2类信号呈现循环平稳特征的位置,并给出用于鉴别2类信号的检测方法,其中推导了复过程中近似协方差矩阵的计算。仿真结果验证了该方法能在低信噪比中有效地鉴别出授权及非授权2类信号。     

基于EEF准则的认知无线电合作频谱感知

频谱感知是认知无线电的一个重要组成部分.提出了一种基于指数嵌入族(exponentially embedded family,EEF)准则的合作频谱感知算法.与传统方式下所有合作用户皆参加检测的方法不同,提出的算法依靠用户选择机制,并且不需要知晓授权用户信号的任何先验信息.该算法先对参与合作频谱感知的认知用户进行筛选,然后在筛选出的最优用户频谱观测数据的基础上生成全局检测统计量(global decision statistic,GTS),最后对授权用户是否存在做出全局判决.仿真表明,在虚警概率保持不变的情况下,进行最优用户选择(optimal user selection,OUS)的合作频谱感知算法的检测概率优于未进行最优用户选择的算法.     

基于用户集合势估计的认知无线电合作频谱感知

频谱感知技术是认知无线电系统的基本功能,是实现已授权频段的次级动态接入和共享的前提。提出基于用户集合势估计的合作频谱感知方案,旨在通过GEEF（gerschgorin exponentially embedded families）,SPEEF（sam-pled power exponentially embedded families）等算法估计出用户的集合势,即适合参与合作频谱感知的最优用户个数,再从全部合作用户中筛选出相应的频谱观测数据生成全局检测统计量,通过与判决门限进行对比,最终对授权用户状态做出判决。理论分析与实验结果表明,提出的方案能够有效地提高频谱感知的性能。     

协作频谱感知在认知网络中的应用

认知无线电能够灵敏感知周围环境的变化,通过频谱感知功能发现频谱空洞,使得认知无线电能够与周围通信环境相适应。认知无线电最关键的技术就是主用户的感知。由于认知用户独立感知主用户的能力受到多径效应和阴影衰落的制约,主用户的检测率得不到提高。采用了一种协作机制,即3用户协作频谱感知,3个次用户以固定的TDMA模式发送数据到同一个接收器,当主用户出现时,3个次用户用能量检测的方法协作感知主用户的存在。仿真结果表明,3用户协作感知提高了主用户的检测率,同时减少了检测时间。     

CRSNs中基于传感器选择的高能效频谱感知算法

协同频谱感知(cooperative spectrum sensing, CSS)是认知无线电传感器网络中解决频谱资源稀缺的主要手段,针对现有频谱感知方法在降低能耗方面存在的不足,考虑一种从主要用户接收的具有不同的信噪比值的传感器所组成的真实网络场景,提出一种基于传感器选择的高能效频谱感知算法。该算法将可被传感器用来传输数据的信道按时间分成相等的框架,每框架中包含3个阶段：频谱感知、报告和数据传输;通过聚类得到所有能够满足CSS所需精度的传感器子集,并计算在每次协同频谱感知中这些传感器的平均能耗;在考虑传感器剩余能量的基础上,将每个框架中使用最少数量的传感器参与CSS过程建模为面向能耗的优化问题,并提出一种启发式算法进行求解。仿真实验结果表明,与现有的其他频谱感知方法相比,提出的算法在能量利用方面具有更好的性能。