基于中继选择的协作频谱感知算法

针对最佳中继选择协作频谱感知方案检测概率低、而所有中继节点均参与协作频谱感知复杂度高的问题,提出一种中继选择协作感知算法.该算法根据N条中继链路等效信噪比的大小,从中选择出L个信噪比大的优质中继用户转发主用户信息.导出了该算法在瑞利平坦衰落下的频谱检测概率上限闭合表达式,为频谱检测性能分析提供了理论依据.数值分析结果表明：只需60%左右的优质链路参加中继就可以达到理想的性能,大大降低了系统实现的复杂性.     

分簇认知网络中能量有效的协作频谱感知算法研究

针对认知网络中用户节点能量受限问题,提出了一种基于分簇网络的能量有效协作频谱感知算法。该频谱感知算法通过对用户节点分簇,缩短感知结果的传输距离。根据对授权用户信号的本地感知和簇内融合的判决结果,设计两次报告审查规则,减少传输感知结果的认知用户数量。以最小化协作频谱感知能耗为目标,建立多变量非线性优化问题模型,并通过逐一变量优化方法求得次优解。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,该算法能明显降低协作频谱感知的能量消耗和传输时延。     

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。     

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.     

一种低复杂度的最大化资源效用的最优感知节点数目优化算法

协作频谱感知技术是认知无线电中的重要技术.首先定义了认知网络的效用函数,该函数考虑了协作频谱感知中的感知错误概率和感知用户所占用的资源以平衡感知性能和资源利用效率.然后推导了在所有感知用户的信噪比相近的情况下,为达到资源效用最大化所需要的最优的感知用户数目.仿真结果表明通过最优感知用户数目的选择,认知网络的效用高于其他算法,并和穷举算法的效用接近,但是计算复杂度大为降低,从而降低融合中心的计算能耗,有助于绿色节能认知网络的实现.     

一种基于压缩感知的非重构频谱检测新算法

提出了一种基于压缩感知的非重构频谱检测算法,将压缩感知处理得到的观测值直接用于主用户检测,解决了宽频主用户信号的检测问题.文中定量分析了检测性能,并通过认知用户的协作频谱检测对算法进行了改进.仿真结果表明,该算法在信噪比大于0 dB环境下具有良好的检测效果,协作检测法可作为低信噪比环境下算法的有效改善途径.此外,相比于基于重构的频谱检测算法,该算法大大降低了数据量和算法复杂度,显著缩短了检测时间.     

一种基于信噪比(SNR)比较的感知节点数目优化算法

 协作频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.分析了协作频谱感知方法的感知性能,得到协作频谱感知的感知性能与感知节点数目和接收信噪比之间的关系,提出了一种新的次级用户节点的选择方法,该方法有效保证了所选择节点的感知性能,仿真验证了该算法的有效性和可靠性.     

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。     

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.     

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.     

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SNR比较的2次协作的感知无线电频谱检测

在感知无线电系统中多径、阴影和隐藏终端等问题不可避免,协作频谱检测是解决这些问题的有效手段。针对目前协作频谱检测算法的不足,提出一种基于SNR判决的2次协作频谱检测算法,分析了非理想报告信道对性能的影响。数值分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高检测概率,减少判决融合决策节点数量,以及减少传给最终融合中心的数据量。     

基于SNR比较的2次协作的感知无线电频谱检测

在感知无线电系统中多径、阴影和隐藏终端等问题不可避免,协作频谱检测是解决这些问题的有效手段。针对目前协作频谱检测算法的不足,提出一种基于SNR判决的2次协作频谱检测算法,分析了非理想报告信道对性能的影响。数值分析和仿真结果表明,该方法能有效地提高检测概率,减少判决融合决策节点数量,以及减少传给最终融合中心的数据量。     

宽带无线接入系统的上行定时算法改进

对基于IEEE 802.16e-OFDMA的宽带无线接入系统的上行定时算法进行改进.该算法采用了测距信号的时域叠加方法,增强其在频域的信噪比,提高在低信噪比情况下用户接入和时延估计的性能.仿真结果表明,在信噪比较低的情况下,该算法相对于原有算法在用户检测性能和时延估计性能方面均有改善,提高了小区边缘用户的上行随机接入性能.
     

基于解码转发的认知无线电机会功率控制算法

频谱感知是认知无线电网络正常工作的基础,而功率控制问题的解决是认知网络和主用户网络正常运行的保证。文中研究协作认知无线电通信,在保证授权用户服务质量和认知用户最大功率受限条件下,将高信噪比时的解码转发(decode-and-forward,DF)和基于频谱感知结果的机会功率控制算法结合,提出新的机会DF功率算法。通过基于对主用户感知结果的最优中继选择策略,在保证主用户正常通信不受影响的前提下,最大程度提高次用户信道信噪比,提高认知网络容量,并且认知系统能够获得空间满分集度。理论和仿真结果同时表明,基于主用户出现概率的最优中继选择最大程度的消除了次用户对主用户的干扰,提高了认知系统容量。     

译码转发协同通信网络自适应中继选择算法

为了优化译码转发协同通信网络的性能,提出一种自适应中继选择算法(ARS),并对系统中断概率和平均协同中继数进行分析.该算法在源节点到目的节点的直接传输失败时,目的节点对译码集中的中继节点按信道质量进行降序排列,依次选择序列中的中继节点参与协同,直到目的节点的瞬时接收信噪比不低于预置信噪比门限.仿真结果表明,ARS算法能够获得最优系统中断性能,有效减少平均协同中继数,从而提高带宽效率,降低系统开销.     

基于MDFT滤波器组的两步检测算法

认知无线电(Cognitive Radio, CR)在解决频谱资源匮乏问题和提高频谱资源利用率方面被寄予厚望。频谱感知的循环特征检测算法复杂度较高,而能量检测算法在信噪比比较低的情况下检测性能不理想,针对这种情况,在改进离散傅里叶变换(MDFT)滤波器组结构的多载波调制系统中,提出一种基于MDFT滤波器组调制的两步检测算法。该算法结合了循环特征检测较强的抗噪声干扰特性以及能量检测算法复杂度低的优势。仿真结果表明：所给出的两步检测算法在较低信噪比时相对于MDFT能量检测、OFDM循环特征检测等其他算法,其检测性能有明显改善,同时较MDFT循环特征检测算法可有效降低算法复杂度。     

Link-16信号的盲检测接收方案设计

空军工程大学电讯工程学院,陕西西安710077     

二维扩展频谱系统下的PARAFAC接收机

对二维扩展频谱系统的接收信号经过IDFT(离散傅里叶反变换)模块后的信号进行分析,表明此信号具有三线性模型特征;为此,提出了二维扩展频谱系统下PARAFAC(平行因子)接收机算法,该算法先利用三线性交替最小二乘(TALS)算法估计出信源矩阵,然后对其进行判决.仿真结果说明:二维扩展频谱系统PARAFAC接收机算法性能随着SNR增加越来越逼近于非盲相干检测接收机,而且在较低SNR条件下它们具有相近的性能.该算法无需时域扩频码、频域扩频码和信道衰落信息,是一种真正意义上的盲的检测算法.