本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線電頻譜感知算法研究

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【摘要】：隨著通信技術(shù)的不斷發(fā)展,頻譜資源匱乏問題日益嚴(yán)重,認(rèn)知無線電技術(shù)是解決頻譜資源稀缺問題的重要途徑,然而,頻譜感知技術(shù)是認(rèn)知無線電技術(shù)的前提。目前,頻譜感知技術(shù)的研究主要從單用戶感知和協(xié)作感知兩方面進(jìn)行。本文的主要研究內(nèi)容為對傳統(tǒng)單用戶感知算法和基于集中式的協(xié)作感知算法進(jìn)行改進(jìn)。在認(rèn)知無線電研究中,目前單用戶頻譜感知的研究主要集中在能量感知、匹配濾波感知以及循環(huán)平穩(wěn)特征感知。匹配濾波法由于需要知道主用戶先驗(yàn)信息而應(yīng)用面比較窄,許多專家和學(xué)者將能量感知和循環(huán)平穩(wěn)特征感知的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,但是大多是利用固定雙門限來進(jìn)行改進(jìn),但是在認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,信號復(fù)雜多變,固定雙門限法缺乏相應(yīng)的靈活性,頻譜檢測概率穩(wěn)定性較差。針對此問題,本文提出基于自適應(yīng)動(dòng)態(tài)雙門限-循環(huán)平穩(wěn)特征聯(lián)合檢測算法。在此改進(jìn)算法中,認(rèn)知用戶根據(jù)信噪比的大小來動(dòng)態(tài)的設(shè)置雙門限,當(dāng)認(rèn)知用戶接受到主用戶信號的能量在雙門限以外時(shí)采用能量檢測法,反之,則采用循環(huán)平穩(wěn)特征檢測。最后通過實(shí)驗(yàn)仿真和性能分析,在同等虛警概率下,該改進(jìn)型算法的檢測概率較傳統(tǒng)固定門限算法有所提高,并且抗噪聲能力較強(qiáng)。在傳統(tǒng)的集中式協(xié)作頻譜感知中,數(shù)據(jù)融合方式主要有硬融合和軟融合,軟融合算法控制信道數(shù)據(jù)量過大,硬件實(shí)現(xiàn)較難。在硬融合中,主要有基于“與”準(zhǔn)則、“或”準(zhǔn)則以及“K”秩準(zhǔn)則,前兩者融合算法缺乏靈活性,應(yīng)用比較局限。傳統(tǒng)的基于“K”秩算法中K值都是固定不變的,當(dāng)參與協(xié)作的用戶數(shù)量發(fā)生變化時(shí),固定K值不再適用,要么增大融合中心的計(jì)算復(fù)雜度,要么降低了系統(tǒng)的檢測概率。針對此問題,本文提出一種最優(yōu)“K”值的算法,在該算法中,根據(jù)參與協(xié)作的用戶數(shù)找出最優(yōu)K值,當(dāng)用戶數(shù)增多時(shí)適當(dāng)提高K值,當(dāng)用戶數(shù)減少時(shí)適當(dāng)減小K值,最后通過實(shí)驗(yàn)仿真證明,在同等虛警概率下,本文算法較傳統(tǒng)“K”秩算法檢測概率有所提高,并且當(dāng)信噪比下降時(shí),該算法仍然能保持較高的檢測概率。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 頻譜感知 單用戶感知 協(xié)作感知
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 課題研究背景11-12
• 1.2 認(rèn)知無線電的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 認(rèn)知無線電的應(yīng)用14-15
• 1.4 本文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 認(rèn)知無線電頻譜感知技術(shù)綜述17-27
• 2.1 頻譜感知技術(shù)概述17-18
• 2.2 頻譜感知技術(shù)的分類18-19
• 2.3 單用戶頻譜感知19-25
• 2.3.1 匹配濾波檢測20-21
• 2.3.2 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測21-22
• 2.3.3 能量檢測法22-25
• 2.4 存在的問題以及改進(jìn)目標(biāo)25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于動(dòng)態(tài)雙門限的循環(huán)平穩(wěn)特征頻譜感知算法27-38
• 3.1 傳統(tǒng)固定門限的檢測27-29
• 3.2 基于動(dòng)態(tài)雙門限的循環(huán)平穩(wěn)特征檢測29-37
• 3.2.1 自適應(yīng)動(dòng)態(tài)雙門限的設(shè)置方法30-32
• 3.2.2 自適應(yīng)動(dòng)態(tài)雙門限—循環(huán)平穩(wěn)特征聯(lián)合算法32-35
• 3.2.3 仿真結(jié)果與分析35-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于動(dòng)態(tài)“K秩”融合的協(xié)作頻譜感知38-51
• 4.1 感知協(xié)作的必要性分析38-39
• 4.2 基于中繼協(xié)作的分布式頻譜感知39-42
• 4.3 集中式協(xié)作頻譜感知42-45
• 4.3.1 基于邏輯“與”準(zhǔn)則的研究43
• 4.3.2 基于邏輯“或”準(zhǔn)則的研究43-45
• 4.4 基于動(dòng)態(tài)“K”秩的協(xié)作頻譜感知算法45-47
• 4.4.1 改進(jìn)算法提出的背景45-46
• 4.4.2 提出最優(yōu)“K”秩法的理論依據(jù)46-47
• 4.5 實(shí)驗(yàn)仿真分析47-50
• 4.6 本章小結(jié)50-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1046631