【摘要】：無(wú)線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展使其已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪斜夭豢缮俚囊徊糠�。無(wú)線通信速率的快速增長(zhǎng)是以更多頻譜資源的消耗為基礎(chǔ)的,而傳統(tǒng)無(wú)線頻譜管理基于固定分配,造成了人為的頻譜資源危機(jī),極大地限制了新型無(wú)線應(yīng)用的發(fā)展。認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)允許非授權(quán)用戶(Secondary User)感知授權(quán)用戶(Primary User)的頻譜使用情況,動(dòng)態(tài)接入共享空閑頻譜資源,能夠有效地提高頻譜利用率,解決頻譜稀缺問(wèn)題。頻譜感知技術(shù)是認(rèn)知無(wú)線電的基礎(chǔ),是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)頻譜共享的第一步,具有重要的研究意義。未來(lái)無(wú)線通信的寬帶化對(duì)寬帶頻譜感知技術(shù)提出了迫切的需求,而傳統(tǒng)基于采樣定理的寬帶頻譜感知對(duì)采樣率的要求遠(yuǎn)超出現(xiàn)有ADC的采樣能力,極大的限制了寬帶頻譜感知的發(fā)展。本文研究基于欠采樣的寬帶頻譜感知技術(shù),有效的降低寬帶頻譜感知對(duì)采樣率的要求。本文首先對(duì)認(rèn)知無(wú)線電中寬帶頻譜感知技術(shù)研究的背景、現(xiàn)狀進(jìn)行了詳細(xì)的介紹,從奈奎斯特速率感知(Nyquist)和欠采樣感知(Sub-Nyquist)兩個(gè)方面詳細(xì)討論和分析了寬帶頻譜感知的相關(guān)研究工作。本文針對(duì)當(dāng)前基于Nyquist采樣率的寬帶頻譜感知算法對(duì)ADC采樣率要求過(guò)高而基于Sub-Nyquist采樣的壓縮感知技術(shù)算法復(fù)雜,對(duì)設(shè)備同步要求高等問(wèn)題,提出了基于欠采樣的陣列化多速率寬帶頻譜感知方法SWSS。SWSS采用多個(gè)分支以不同的采樣率對(duì)寬帶信號(hào)進(jìn)行采樣,然后基于中國(guó)剩余定理對(duì)多個(gè)采樣分支的欠采樣信號(hào)進(jìn)行解混疊,重構(gòu)頻譜,實(shí)現(xiàn)了寬帶頻譜的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確感知。MATLAB仿真表明,SWSS系統(tǒng)能夠有效降低寬帶頻譜感知對(duì)ADC采樣率的要求以及系統(tǒng)的復(fù)雜度,具有良好的擴(kuò)展性。針對(duì)環(huán)境中電磁環(huán)境動(dòng)態(tài)變化影響感知精度的問(wèn)題,提出了基于采樣率和檢測(cè)分辨率調(diào)整的自適應(yīng)欠采樣寬帶頻譜感知方法ASWSS。基于寬帶頻譜感知的實(shí)際情況,分別針對(duì)檢測(cè)信號(hào)信噪比變化和頻譜占用率變化兩種情況,提出了相應(yīng)的自適應(yīng)策略,促使系統(tǒng)能夠自動(dòng)根據(jù)當(dāng)前環(huán)境狀況調(diào)整系統(tǒng)的感知分支數(shù)、采樣率、檢測(cè)分辨率。MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)表明ASWSS能夠有效提高寬帶頻譜感知的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
[Abstract]:With the rapid development of wireless communication technology, it has become an essential part of people's daily life. The rapid growth of wireless communication rate is based on the consumption of more spectrum resources, while the traditional wireless spectrum management is based on fixed allocation, resulting in a man-made spectrum resource crisis, which greatly limits the development of new wireless applications. Cognitive radio technology allows unauthorized users (Secondary User) to perceive the spectrum usage of authorized (Primary User) and dynamically access and share free spectrum resources. It can effectively improve spectrum efficiency and solve the problem of spectrum scarcity. Spectrum sensing is the basis of cognitive radio and the first step to realize dynamic spectrum sharing. The broadband spectrum sensing technology of future wireless communication has put forward an urgent demand for wideband spectrum sensing technology, but the traditional wideband spectrum sensing based on sampling theorem requires the sampling rate far beyond the sampling ability of the existing ADC. It greatly limits the development of broadband spectrum sensing. In this paper, the under-sampling wideband spectrum sensing technology is studied to effectively reduce the sampling rate requirements of broadband spectrum sensing. In this paper, the background and status of broadband spectrum sensing technology in cognitive radio are introduced in detail. Based on Nyquist rate sensing (Nyquist) and under-sampling sensing (Sub-Nyquist), this paper discusses and analyzes the research work of wideband spectrum sensing in detail. In this paper, the current wideband spectrum sensing algorithm based on Nyquist sampling rate requires too much ADC sampling rate, while the compression sensing algorithm based on Sub-Nyquist sampling is complex and requires high equipment synchronization. In this paper, an array multi-rate wideband spectrum sensing method based on under-sampling is proposed. SWSS.SWSS uses multiple branches to sample wideband signals at different sampling rates. Then, based on the Chinese residue theorem, the under-sampled signals of multiple sampling branches are de-aliased, the spectrum is reconstructed, and the real-time accurate sensing of the wideband spectrum is realized. The MATLAB simulation shows that, SWSS system can effectively reduce the requirement of ADC sampling rate and the complexity of the system, and has good expansibility. Aiming at the problem that dynamic change of electromagnetic environment affects sensing accuracy, an adaptive under-sampling wideband spectrum sensing method ASWSS. based on sampling rate and detection resolution adjustment is proposed. Based on the actual situation of wideband spectrum sensing, a corresponding adaptive strategy is proposed to detect the signal to noise ratio change and spectrum occupancy rate change. MATLAB simulation results show that ASWSS can effectively improve the accuracy and stability of wideband spectrum sensing.
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN925

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本文編號(hào)：2373031