本文關(guān)鍵詞：航空無線電系統(tǒng)寬帶頻譜感知算法研究

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【摘要】：電磁頻譜管理是航空通信的基礎(chǔ)，是航空電子系統(tǒng)發(fā)揮最大效能的關(guān)鍵，是信息暢通的重要保證。在現(xiàn)代信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的條件下，傳統(tǒng)的靜態(tài)頻譜管理和分配模式己經(jīng)不能滿足需求。本文擬深入研究航空無線電系統(tǒng)中寬帶頻譜壓縮感知及協(xié)同感知問題，引入認(rèn)知無線電技術(shù)檢測(cè)電磁環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。本文的研究目標(biāo)是降低采樣速率，降低對(duì)前端硬件的要求，減小計(jì)算量，提高頻譜檢測(cè)速度，使得無線電頻譜資源利用更加合理，使得所提出的算法將來能夠應(yīng)用于實(shí)際的航空無線電系統(tǒng)。本文的主要研究工作從以下幾個(gè)方面呈現(xiàn)。 首先，介紹了本文的應(yīng)用研究背景，，認(rèn)知無線電的發(fā)展歷程及相關(guān)的最新研究成果。對(duì)目前比較成熟的壓縮感知方法及協(xié)同感知融合算法進(jìn)行了介紹，并針對(duì)不同算法的優(yōu)劣及應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行了簡(jiǎn)單的分析。 其次，深入研究了壓縮感知及稀疏表示的數(shù)學(xué)原理，為后續(xù)研究基于正交匹配追蹤（OMP， OrthogonalMatchingPursuit）的寬帶壓縮感知算法打下理論基礎(chǔ)。從稀疏性度量、函數(shù)解的稀疏性、算法運(yùn)算速度、算法運(yùn)算精度等方面對(duì)常用的稀疏分解方法進(jìn)行了對(duì)比研究。詳細(xì)研究了基于框架算法和基追蹤的稀疏分解方法，導(dǎo)出了利用稀疏分解算法精確重構(gòu)原信號(hào)的條件。 然后，在前面的理論支撐下，研究了基于OMP的寬帶壓縮頻譜感知算法。將壓縮感知理論中的OMP恢復(fù)算法引入寬帶頻譜感知中，計(jì)算壓縮感知恢復(fù)頻譜的能量再結(jié)合每個(gè)節(jié)點(diǎn)的感知結(jié)果來確定其能量門限用以判斷頻譜占用情況。仿真結(jié)果表明，該算法能在壓縮比較低的情況下較好的重建出原始信號(hào)，且能保持較高的檢測(cè)率。 同時(shí)，結(jié)合現(xiàn)有的協(xié)同頻譜感知數(shù)據(jù)融合算法提出了一種改進(jìn)型加權(quán)序貫檢測(cè)(WSPRT， Weighted Sequential Probability Ratio Test)算法。在傳統(tǒng)的WSPRT算法上改進(jìn)了信譽(yù)度獎(jiǎng)懲方案，使得獎(jiǎng)懲措施更有利于識(shí)別惡意認(rèn)知節(jié)點(diǎn)。同時(shí)單個(gè)節(jié)點(diǎn)的融合權(quán)重除了信譽(yù)度還加入了最近時(shí)間段感知穩(wěn)定性因子，使得融合算法對(duì)于惡意用戶的判定更準(zhǔn)確，從而優(yōu)化系統(tǒng)感知性能。仿真實(shí)驗(yàn)表明，本文所提出的算法減小了頻譜感知數(shù)據(jù)篡改（SSDF，SpectrumSensingDataFalsification）節(jié)點(diǎn)帶來的影響提高了系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 寬帶頻譜壓縮感知 加權(quán)序貫檢測(cè) 協(xié)作頻譜感知 SSDF 正交匹配追蹤 稀疏表示 能量檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V243.1
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第1章 緒論12-16
• 1.1 課題背景及意義12-13
• 1.2 認(rèn)知無線電概述13
• 1.3 頻譜感知研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文主要工作及內(nèi)容安排14-16
• 第2章 認(rèn)知無線電頻譜感知技術(shù)16-24
• 2.1 概述16-17
• 2.2 本地頻譜感知技術(shù)17-20
• 2.2.1 直接頻譜感知技術(shù)17-18
• 2.2.2 間接頻譜感知技術(shù)18-20
• 2.3 協(xié)作頻譜感知技術(shù)20-24
• 2.3.1 融合策略21-22
• 2.3.2 實(shí)際條件和限制因素22-24
• 第3章 壓縮感知理論24-36
• 3.1 壓縮感知24-27
• 3.1.1 壓縮感知概述24-26
• 3.1.2 壓縮感知基本理論26-27
• 3.2 稀疏表示方法27-30
• 3.2.1 稀疏的就是更優(yōu)的27-29
• 3.2.2 稀疏表示的應(yīng)用29-30
• 3.3 信號(hào)的稀疏表示30-36
• 3.3.1 稀疏逼近與稀疏表示31-32
• 3.3.2 常用的稀疏分解算法32-33
• 3 3.3 框架算法33-34
• 3.3.4 基追蹤算法34
• 3.3.5 稀疏分解算法的信號(hào)精確重構(gòu)條件34-36
• 第4章 基于壓縮感知的寬帶頻譜感知方法36-47
• 4.1 概述36
• 4.2 寬帶信號(hào)稀疏表示36-37
• 4.3 信號(hào)重構(gòu)算法37-42
• 4.3.1 最小1_1范數(shù)算法37-40
• 4.3.2 匹配追蹤算法40-42
• 4.4 基于OMP算法的頻譜感知42-43
• 4.4.1 信號(hào)傳輸模型42
• 4.4.2 壓縮感知模型42-43
• 4.4.3 頻譜能量檢測(cè)算法43
• 4.5 性能仿真與分析43-46
• 4.6 小結(jié)46-47
• 第5章 基于協(xié)作頻譜感知的頻譜感知方法47-57
• 5.1 概述47
• 5.2 系統(tǒng)模型及經(jīng)典融合算法47-52
• 5.2.1 系統(tǒng)模型47-48
• 5.2.2 硬融合算法48-50
• 5.2.3 軟融合算法50-52
• 5.3 基于信譽(yù)度的協(xié)作頻譜感知方法52-53
• 5.4 性能仿真與分析53-56
• 5.5 小結(jié)56-57
• 結(jié)論57-59
• 參考文獻(xiàn)59-64
• 致謝64-65
• 攻讀碩士期間發(fā)表(含錄用)的學(xué)術(shù)論文65

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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本文編號(hào)：618544