认知无线电的几种频谱感知方法研究

认知无线电是一种可以感知周围通信环境来改变发射机在特定的参数上实时改变的智能通信系统。它采用动态频谱管理来提高频谱利用率,高可靠性的频谱感知是实现频谱共享的关键技术,文中对频谱感知技术的能量检测法,谱相关检测法和协同感知等进行了讨论,并分析了各种方法的特点和性能。     

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。     

一种认知无线电的二次频谱感知算法

在认知无线电(Cognitive Radio)系统中准确快速地频谱感知是有效通信的前提。如何均衡感知性能与感知时间是频谱感知技术面临的难题之一。现有的一次检测算法在这方面各有利弊。结合能量感知和PCA(Principal Component Analysis)感知的优势提出一种二次频谱感知的算法。首先利用双门限的能量感知算法进行初检。然后使用PCA感知算法对能量感知算法中检测值落于中间混淆区域的情况进行二次判决,以实现空闲频谱快速准确的感知。最后对该感知算法和其他传统感知算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明二次频谱感知算法提高了认知系统的频谱感知性能同时缩短了感知时间。     

认知无线电中的频谱感知技术

分析了认知无线电中的频谱感知技术.对加性白高斯噪声信道下匹配滤波器检测法和能量检测法进行了研究,并比较了能量检测法下认知用户单独检测、合作检测以及采用多样性技术来检测第一用户的性能.仿真结果表明:在低信噪比情况下,匹配滤波器具有良好的检测性能;当信噪比大于0 dB时,采用能量检测法能够检测各种信号;认知无线电用户之间合作检测和采用多样性技术能够提高能量检测法的可靠性.     

多接收天线下能量感知的性能研究

研究了多天线频谱感知技术,它能显著地提高衰落环境下的频谱感知性能。与协作频谱感知相比,它不需要花费额外的通信带宽开销。介绍了多天线频谱感知的两种实现方式,即基于决策融合的多天线频谱感知和基于数据融合的多天线频谱感知。在基于决策融合的多天线频谱感知中,分析了3种数据融合准则,即"AND"准则,"OR"准则和"K秩"准则。在基于数据融合的多天线频谱感知中,介绍了两种分集技术:最大比合并和选择合并。最后将这两种方式的感知性能通过仿真结果进行分析和比较。     

采用分组数据的序贯频谱感知方法

针对传统的认知无线电频谱感知方法在低信噪比下感知时间长、系统吞吐量低的问题,提出了一种采用分组数据的混合型序贯检测(MSD)方法。该方法首先将次用户的感知数据进行分组形成超采样,然后由数学理论推导出最大化系统吞吐量的最优虚警概率,并且利用牛顿迭代法搜索最优虚警概率,最后在最优虚警概率下对超采样序列依次进行细检测和粗检测,快速获得检测结果。MSD方法采用分组数据进行频谱感知,能有效缩短感知时长,获得最大系统吞吐量,从而提高频谱利用率。蒙特卡罗仿真结果表明,在低信噪比下MSD方法比传统的序贯检测法和序贯能量检测法的平均归一化吞吐量增加了109%和21%,平均感知开销率减少了75%和49%。     

认知无线电中频谱感知技术的研究

认知无线电是一种智能的无线通信系统,能够感知周围的无线环境,通过一定的方法相应地改变某些工作参数来实时地适应环境,从而达到提高频谱利用率、缓解频谱资源紧张的目的。频谱感知是认知无线电中最具挑战的问题之一。详细介绍了认知无线电中的频谱感知技术．并对频谱感知技术发展中面临的问题进行了讨论。     

基于频谱池边界检测的宽带压缩频谱感知方法

频谱感知是认知无线电的一项重要内容,引入频谱池策略能够有效降低其复杂度,由于频谱池具有内在稀疏性,利用压缩感知技术能够进一步减少频谱感知的实现开支。提出一种基于频谱池边界检测的宽带压缩频谱感知方法,该方法能够利用较少的采样数据恢复出频谱池子带功率在边界发生跳变的程度并据此完成频谱感知。分析了压缩采样信号和频谱池边界的数学联系,并在此基础上建立了基于频谱池边界检测的宽带频谱感知的压缩感知模型。分析和仿真表明,该方法在不同虚警概率和压缩比下,相对基于边界检测的压缩频谱感知方法具有更优的检测性能和更低的计算复杂度。     

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.     

一种基于能量检测及用户合作的协作感知技术

随着无线技术的飞速发展,频谱缺乏已经成为一个非常严重的问题.感知无线电技术能有效解决频谱紧张的现状.介绍了感知无线电概念及其内涵,然后介绍了检测频谱空穴的方法.为提高检测概率、降低设备复杂度及计算复杂度,将UWB与感知无线电结合,提出了基于能量检测及用户合作(EDAUC)的协作感知方法.仿真和分析表明:该方法能有效提高检测频谱空穴的概率.     

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。     

分布式非负矩阵分解的认知无线网络感知能力研究

针对传统的认知无线网络的频谱感知能力差、频谱感知的检测率低、频谱检测误差大的问题,提出一种分布式非负矩阵分解的认知无线网络频谱感知能力研究方法。该方法采用基于感知性能的非负矩阵分解进行频谱数据降维,降低数据处理的复杂度,提高运算速度和频谱感知准确率。采用频谱能量检测模型,通过采集到的信号能量来确定共同决策是否存在空闲频谱。通过对频谱感知误差分析,减少出错率,提高分布式频谱的感知能力。实验结果表明,该算法能提高频谱检测的准确率,降低频谱感知的能量消耗,具有较好的实用性。     

Femtocell系统中的频谱感知技术研究

Femtocell是为了适应3G发展而推出的超小型移动基站系统,通过认知无线电频谱感知技术与运营商的其它基站共享频谱资源。然而,由于3G系统采用了功率控制技术,使得传统的能量检测频谱感知性能受到影响。针对以上问题,根据Femtocell系统的特点,提出应用能量检测频谱感知和时间提前量检测频谱感知相融合的协作频谱感知方法,将能量检测感知和时间提前量检测感知的结果"相与",以确定系统最终的频谱感知结果。分析和仿真结果表明,在相同的频谱感知精度条件下,该方法能缩小Femtocell系统的虚警范围,从而提高频谱资源的利用效率。     

认知无人机网络中多机协作频谱感知研究

多无人机协同工作模式在未来通信中有着重要的应用前景。结合频谱资源短缺的问题,建立认知无人机网络模型,并研究多机协作频谱感知性能,提出一种最佳融合准则来优化检测性能。针对无人机数量较多的大型认知无人机网络,提出一种快速高效的协作频谱感知算法,并比较该算法在瑞利衰落以及Nakagami衰落2种信道环境下的性能。仿真结果表明:①采用最佳融合准则可以使协作频谱感知总错误率达到最小;②快速协作频谱感知算法可以利用较少的无人机来保证协作频谱感知的检测准确度,避免了不必要的感知过程,减少了参与协作频谱感知的次级用户数量,降低了协作感知时间,从而节省了感知过程开销,而且相比于瑞利衰落信道,该算法在Nakagami衰落信道环境下具有更好的性能。     

认知无线电网络中能量检测技术的研究

认知无线电技术作为一种新型通信技术,能够在授权用户空闲的时候允许其他用户使用其空闲频谱,从而有效提高频谱资源利用率。频谱感知能力是认知无线电网络工作的前提条件,也是认知无线电网络的支撑技术。本文在不同的无线信道条件情况下,对认知无线电网络中能量检测技术的检测性能进行理论分析与仿真。     

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。     

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。     

一种基于可靠度的频谱感知算法

认知无线电系统中频谱感知的作用是有能力以尽量快且准确地确定是否有主用户存在。为了达到这个要求,提出了一种通过考虑感知结果可靠性的频谱感知算法。只有当认知同户的感知结果具有足够的可靠性时,才将其判决的二进制结果（0或1）直接发送到MAC层;否则,该认知用户同一阶特征技术重新检测该频段。由于一阶特征检测技术是在时域完成的,因此提出的算法具有实时操作和低功耗等优点。对提出的基于可靠性的频谱感知算法的感知性能进行理论分析研究,并对其进行了仿真。仿真结果表明：提出的这种频谱感知算法能够大大改善频谱感知性能相比于传统的能量检测器和一阶特征检测技术。     

多信道认知网络的直观信道感知策略

为了提高频谱利用率,认知无线电技术可使非授权用户在不影响授权用户正常通信的情况下,利用瞬时的频谱空穴满足自身通信需求。如何通过感知频谱及时有效地发现频谱空穴是一个至关重要的问题,尤其是对于多信道认知无线电网络。针对多信道认知无线电网络,该文在连续时间Markov链的信道占用模型基础上,根据信道状态可能发生变化的概率,提出了一个动态的直观信道感知策略,并考虑了感知周期的影响。仿真结果表明:在感知周期合适的情况下,该策略能够有效地发现并利用频谱空穴,并且比周期感知和随机感知策略消耗更少的能量用于感知。     

星地认知网络中基于图论的动态频谱划分算法

在星地网络间的多授权用户卫星认知通信场景中,提出了一种基于图论的动态频谱划分过程。首先对图论模型进行介绍,其次分析了多授权用户（地面通信基站）条件下的卫星认知通信场景,根据认知用户（地面卫星用户）的感知范围并利用图论模型确定了其与授权用户间的感知矩阵,然后利用认知用户的吞吐量和授权用户的频谱空闲状态等通信参数,通过迭代的方式得到了最终的频谱接入矩阵,完成了多授权用户条件下的频谱划分。仿真结果表明：该算法可在认知用户的感知能力范围内,将认知用户划分到使其收益最大的授权用户频谱中。