本文關鍵詞：認知無線電中的人工智能技術，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《電子科技大學》 2012年

認知無線電中的智能決策技術研究

馮嫻靜  

【摘要】：認知無線電(Cognitive Radio, CR)是當今無線通信領域的研究熱點，被認為有望從根本上解決目前靜態(tài)頻譜管理政策造成的頻譜資源浪費。變換域通信系統(tǒng)(Transform Domain Communication System，TDCS)是從變換域處理和擴頻技術發(fā)展而來的無線通信新技術，也是認知無線電的一種收發(fā)機備選方案。 本文在TDCS的研究基礎上，結合多種數(shù)據(jù)傳輸技術及干擾檢測技術，研究認知無線電中的智能決策方法。認知無線電智能決策引擎能實時感知信道、干擾、業(yè)務需求等外部環(huán)境變化，通過檢測學習機制和參數(shù)優(yōu)化策略，實時調整自身參數(shù)，實現(xiàn)系統(tǒng)誤碼率、信號功率及數(shù)據(jù)吞吐量的最優(yōu)權衡。 本文的主要工作分為四大部分： 第一部分研究認知無線電智能決策系統(tǒng)涉及的物理層技術，基于正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)的差分變換域通信系統(tǒng)是該部分的研究重點。文中推導了基于OFDM的差分TDCS系統(tǒng)在高斯白噪聲信道下的誤碼率公式，并利用Matlab做了仿真驗證，仿真結果表明，理論公式真實可信。由于TDCS系統(tǒng)采用剔除干擾頻點的方式躲避干擾，在譜罩向量設置合理時，其在窄帶干擾環(huán)境下的性能逼近于在高斯白噪聲下的性能。文中還介紹了基于頻域的前向連續(xù)均值消除(Forward Consecutive Mean Excision, FCME)干擾檢測算法，以及差分OFDM技術和快速跳頻通信(Fast Frequency Hopping, FFH)兩種數(shù)據(jù)傳輸技術。 第二部分研究用以參數(shù)優(yōu)化的三種進化算法：基本遺傳算法、基于模擬退火的改進遺傳算法和二進制粒子群算法，介紹了三種算法的基本原理和實現(xiàn)步驟，并利用DeJong函數(shù)和上文所述基于OFDM的差分TDCS系統(tǒng)兩種模型進行了仿真分析和統(tǒng)計性能比較：對于DeJong函數(shù)，三種算法均能收斂到最優(yōu)解，且均表現(xiàn)出較高的搜索效率，其中基本遺傳算法耗時較短，參數(shù)設置合理時收斂速度最快；模擬退火遺傳算法性能穩(wěn)定，但復雜度較高，耗時長；二進制粒子群算法收斂最快，但性能受慣性權重及學習因子影響較大。對于基于OFDM的差分TDCS系統(tǒng)，基本遺傳算法和基于模擬退火遺傳算法存在較小概率無法收斂到最優(yōu)解，二進制粒子群算法則表現(xiàn)優(yōu)秀：收斂代數(shù)小、搜索時間短，且全局收斂性好。 第三部分設計了一種基于規(guī)則的智能決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)同時支持即時消息、文件傳輸、音頻傳輸和視頻傳輸四種上層業(yè)務，可結合干擾環(huán)境和業(yè)務類型，智能選擇差分TDCS、快速跳頻或差分OFDM模式傳輸數(shù)據(jù)，并選擇適當?shù)目垢蓴_手段。 基于規(guī)則的智能決策系統(tǒng)決策機制簡單、易于實現(xiàn)，但決策過程中沒有考慮信號功率的影響，且由于系統(tǒng)不具備學習功能，在某些干擾環(huán)境下無法做出最優(yōu)決策。基于上述考慮，為了更好地適應干擾環(huán)境和業(yè)務需求，本文第四部分設計了一種基于二進制粒子群和案例推理方法(Case-Based Reasoning,CBR)的智能決策系統(tǒng)。通過檢測學習機制和參數(shù)優(yōu)化策略，，該系統(tǒng)可根據(jù)干擾檢測模塊給出的干擾類型及干擾功率，動態(tài)選擇物理層傳輸技術、信號功率和具體抗干擾手段，實現(xiàn)最小化誤碼率、最小化信號功率和最大化數(shù)據(jù)傳輸速率三個通信目標的最優(yōu)權衡。 本文實現(xiàn)的智能決策系統(tǒng)具有較大的實用價值和一定的參考意義，為進一步從事認知無線電環(huán)境中的智能決策引擎設計提供了研究思路。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TN925
【目錄】：

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本文編號：79673