基于自适应感知的OFDM宽带测控抗干扰方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM)宽带测控中难以有效对抗干扰的问题,提出多门限的快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)和小波包联合自适应频谱感知来实现宽带OFDM频谱重构抗干扰。该方法首先通过固定双门限FFT能量感知进行带宽内高干噪比干扰初检测,然后通过自适应小波包频谱感知实现剩余低干噪比频宽内的干扰检测,最后根据频谱感知结果,对OFDM宽带测控系统的频谱进行重构,实现干扰规避。实验结果表明,感知算法方法具有较好的干扰检测性能,并能够实现OFDM宽带测控系统的有效抗干扰。     

跳频电磁引信干扰感知技术方案研究

将跳频体制信号引入鱼雷电磁引信能有效拓展引信工作带宽、提高抗干扰能力, 但如何选取备选频点、避免跳频频率与干扰冲突, 是目前仍需解决的问题之一。本文分析研究了跳频鱼雷电磁引信工作原理及干扰特性, 基于认知无线电技术的频谱管理思想设计了一种干扰感知策略, 提出一种基于多分辨率频谱感知算法的干扰感知技术方案, 并采用双门限判决方法解决了跳频鱼雷电磁引信背景干扰与随机干扰的同步检测问题, 设计了备选频点选取算法。仿真结果表明, 提出的技术方案能够有效实现干扰感知, 采用高斯函数作为母小波函数可在信噪比(signal to noise ratio, SNR)为5 dB时, 使最高检测概率达0.995;在SNR为－15 dB时, 最高虚警概率低于0.25;当SNR高于－5 dB时, 应对应答干扰和扫频干扰的跳频干扰冲突概率均低于0.05%。     

认知无线网络中基于联盟博弈的分布式协作频谱感知方法

针对认知无线网络中感知用户(sensing user, SU)之间协作效用低的问题,将联盟博弈论应用到频谱感知中,提出了一种基于联盟博弈的分布式协作频谱感知方法。该方法首先通过SU进行本地频谱感知,然后利用联盟形成规则将SU分成若干联盟,在单用户优先准则下进行联盟间信息交换,经过迭代形成稳定的联盟分区结构,最后融合联盟内的感知信息完成频谱感知。仿真结果表明,采取的单用户优先准则较传统合并分裂准则,灵活性更高,形成的联盟效用值更大,在协作频谱感知中提高检测概率的同时降低了虚警概率,具有更好的频谱感知性能。     

基于相关系数的两级盲频谱感知算法

针对盲频谱感知检测概率低下的问题,提出一种多天线系统基于相关系数的两级感知算法。首先,通过多天线系统获得采样协方差矩阵获得相关系数;其次,用最大和最小相关系数作第一级检测的两个检验统计量;最后,对双门限之间的部分重新构造新的检验统计量进行第二级检测。蒙特卡罗仿真的结果表明,在采样次数较少的情况下,尤其是在低信噪比条件下,随着用户的增加,检测性能更优,与传统的双门限检测算法相比,不需要增加采样次数,节省运算成本。     

针对认知无线网络大规模入侵的双重防御方案

协作频谱感知(cooperative spectrum sensing,CSS)可有效提高频谱检测的准确性,然而,当次用户中恶意用户占比较大且同时发动大规模攻击时,将严重影响CSS的准确性。文中将用户选择和置信传播有机结合,提出一种针对大规模入侵的双重防御方案。基于本地感知结果通过用户选择机制挑选可靠次用户,挑选出的可靠次用户包括诚实用户和伪装成诚实用户的恶意用户。然后以可信度为权重计算置信值均值并将其和预设门限比较,进一步滤除伪装成诚实用户的恶意用户。仿真结果表明,与已有的简单的基于信誉的方案、基于均值的方案、基于克隆节点的攻击检测算法相比,所提方案具有更好的检测性能,且置信值收敛更快。     

用户随机到达的反馈叠加能量检测算法

在认知无线电网络中,用户（主用户或者次用户）随机到达对频谱检测的性能有很大影响,为解决这个问题,本文提出了一种反馈叠加能量检测算法。通过将检测周期后半部分采样点的瞬时能量值累加到检测周期前半部分采样点的瞬时能量值上,在不延长检测时间的基础之上,改善了整个检测周期的能量统计值。进一步,从理论上分析了本文算法的检测概率、虚警概率、数据碰撞概率和吞吐量。仿真表明,相对现有文献检测方案,本文算法不仅能提高检测性能,而且可以降低用户之间数据发生碰撞的概率,从而提高次用户的吞吐量。     

基于特征值极限分布的双门限频谱感知算法

针对传统频谱感知算法在较低信噪比和存在噪声不确定度时,检测性能降低的问题,提出了一种基于特征值极限分布的双判决门限频谱感知算法。由于利用了双门限和信号采样协方差矩阵的特征值进行判决,这种算法不但可以有效地克服噪声不确定度对检测性能的影响,而且不需要预先知道主用户信号的任何信息。与已有的最大最小特征值频谱感知算法相比,由于采用了双判决门限,因此该算法的检测性能更优。仿真结果表明,该方法不但可以有效地克服噪声不确定度,而且检测性能也优于最大最小特征值算法。     

主用户模拟攻击下的协作频谱感知方法

针对存在主用户模拟攻击(primary user emulation attack, PUEA)下的频谱感知问题,提出了一种基于攻击强度阈值(attack-aware threshold, ART)的协作频谱感知方法。该方法首先建立了存在PUEA的网络模型,然后分析4种状态下协作频谱感知的特点,采用检测统计量的一阶和二阶矩估计出PUEA攻击的概率,最后以总误差概率为目标函数,求出不同攻击强度下的最佳门限阈值,并通过ART方法完成在不同攻击强度下的协作频谱感知。仿真实验表明,该方法能够估计恶意信号出现的概率,有效减少频谱感知总误差概率,提高整个网络的频谱感知性能。     

基于双门限能量检测的协作频谱感知算法

为了克服传统能量检测算法的不足,提出了一种基于双门限能量检测的协作频谱感知算法（cooperative spectrum sensing algorithm based on double threshold energy detection, CSBDE）。该算法采用噪声不确定条件下的双门限值作为判决条件,将本地能量检测结果划分为硬判决和软判决。认知基站采用优化的融合准则,首先对所有本地硬判决进行融合,根据需要再进一步对本地软判决进行融合,最终给出全局判决结果。蒙特卡罗仿真结果表明,该算法能够克服噪声不确定性对能量检测的影响,提高了系统的检测性能。     

Femtocell网络中基于PSO的频谱感知技术

在Femtocell和Macrocell构成的两层网络中,干扰问题十分突出,传统的研究主要集中在静态的资源分配上,未能有效地提高频谱资源的利用率。基于认知无线电中的频谱感知技术,检测出空洞的频谱资源分配给Femtocell使用。给出了多用户多天线Femtocell系统的协作频谱感知模型,推导出全局检测概率,在给定虚警概率的前提下,在融合中心基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法优化分配每个Femtocell用户感知信息的权值,最大化系统的全局检测概率,提高频谱资源的利用率。仿真结果表明,所提算法能够有效地改善系统的检测性能,具有较好的实时性,适用于实际的两层网络通信系统。     

认知无线电网络抗恶意用户节能协作频谱感知策略

针对当前认知无线电网络协作频谱感知策略存在能量消耗过大且未考虑恶意用户存在及通信链路中断的问题,提出一种基于信誉管理系统的节能协作频谱感知策略。首先对系统信誉值和感知报告总数的表达式进行推导分析,建立感知策略模型,对恶意用户进行有效抑制。进一步提出策略对应的虚警和漏检概率估计方法及其闭合表达式,深入分析通信链路中断带来的影响。最后仿真结果表明,在达到相同检测目标情况下,提出的节能策略所需感知报告数量较传统策略更少,有效降低了能量消耗。感知性能在通信链路存在中断情况下受到的影响更小。     

一种空时二维联合频谱感知区域划分方案

认知无线电空时二维联合频谱感知技术可以有效利用认知无线电网络的二维频谱资源,该文提出一种空时异构认知网络区域划分方案的设计方法。新的设计方法依据IEEE 802.22标准和应用需求,建立了一种鲁棒性空时二维感知模型,并明确定义了认知无线电网络构架的主用户分布边界、保护边界和感知边界;基于认知用户对主用户通信中断概率的条件约束,严格推导出了3种边界条件的数学闭式解。采用新的设计方案,在保证主用户通信功率和认知用户最大允许通信功率的条件下,能够灵活确定主用户分区和认知用户的Overlay及Underlay接入模式。理论分析和仿真结果表明,新的区域划分方案在保证主用户良好通信质量的前提下,能够实现认知用户在空间维度更有效的分配和接入可用频谱资源。     

时宽-波形基联合捷变的LPD通信波形

为了提升通信信号的低检测概率(low probability of detection, LPD)性能,从降低通信波形各域能量聚敛性的角度,提出时宽-波形基联合捷变(joint agility of time width and waveform bases, JATW)的波形构架。基于此构架,以切普扩频(chirp spread spectrum, CSS)和正弦扩频(sinusoidal frequency spread spectrum, SFSS)为波形基,采用变时宽(varied of time width, VTW)参数配置方法,提出基于VTW-CSS/SFSS混合波形的LPD通信波形。采用数学推导辅以数值仿真分析的方法,分析所提出波形的各域能量聚敛特征。理论分析和数值仿真结果表明,相较于CSS和SFSS,所提波形的各域能量聚敛性明显较弱, JATW的波形构架有助于提升通信波形的LPD性能。