【摘要】：隨著無(wú)線通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用,頻譜資源越來(lái)越稀缺,匱乏的無(wú)線頻譜資源已經(jīng)嚴(yán)重影響無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展速度。認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,在不影響授權(quán)用戶正常使用的情況下,利用自身一定的學(xué)習(xí)能力,通過(guò)對(duì)頻譜資源的感知,自適應(yīng)地調(diào)整發(fā)射頻率與功率,提高了頻率使用效率,此技術(shù)成為將來(lái)無(wú)線通信領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。目前認(rèn)知無(wú)線電通過(guò)頻譜檢測(cè)與共享技術(shù)可以大幅提高頻率資源時(shí)間維度上的使用效率,而從提升單位頻率的信息量提高傳輸速率和降低誤碼改善傳輸質(zhì)量方面做的研究較少。本文將現(xiàn)有的MIMO技術(shù)融入到認(rèn)知無(wú)線電通信系統(tǒng),并使用USRP軟件無(wú)線電平臺(tái)對(duì)MIMO通信功能進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,重點(diǎn)完成的第一個(gè)方案是基于空時(shí)編碼的MIMO系統(tǒng),采用Alamouti編碼,主要工作是對(duì)編碼、信道估計(jì)、同步以及譯碼數(shù)字信號(hào)處理模塊的設(shè)計(jì)和編寫;第二個(gè)方案是基于接收分集的MIMO系統(tǒng),采用的是MRC(最大比值合并)合并方案,主要工作是基于RSSI(接收信號(hào)強(qiáng)度指示)求得近似SNR(信噪比),并求得各分路的合并權(quán)值。對(duì)這兩種方案分別首先進(jìn)行了Matlab理論仿真,然后使用C++對(duì)算法進(jìn)行編碼,使用GNURadio軟件及USRP(通用軟件無(wú)線電外設(shè))進(jìn)行實(shí)測(cè)驗(yàn)證,并對(duì)仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。最后,對(duì)現(xiàn)有的無(wú)線通信獲取位置信息算法進(jìn)行分析,針對(duì)具有MIMO功能的認(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng),利用其多天線的特性,提出了基于RSSI/TDOA(接收信號(hào)強(qiáng)度/到達(dá)時(shí)間差)獲取認(rèn)知無(wú)線電授權(quán)用戶位置與功率信息的算法,以犧牲了較小精確度為代價(jià)簡(jiǎn)化了定位模型以及計(jì)算過(guò)程。鑒于通信噪聲的存在,本文進(jìn)一步提出了基于RSSI及TDOA數(shù)據(jù)的加權(quán)算法,從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度上對(duì)基于RSSI/TDOA獲取的授權(quán)用戶位置信息進(jìn)行優(yōu)化,減少了其均方根誤差(RMSE)。基于這兩個(gè)理論算法使用Matlab進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),并對(duì)結(jié)果進(jìn)行了分析。
[Abstract]:With the wide application of the wireless communication technology, the spectrum resources are becoming more and more scarce, and the scarce wireless spectrum resources have seriously affected the development speed of the wireless communication technology. The cognitive radio technology comes into being, and under the condition of not affecting the normal use of the authorized user, the cognitive radio technology utilizes a certain learning ability, adjusts the transmission frequency and the power adaptively, adaptively adjusts the transmission frequency and the power, and improves the frequency utilization efficiency without affecting the normal use of the authorized user, This technology is a hot topic in the field of future wireless communication. At present, the use efficiency of the frequency resource time dimension can be greatly improved by the frequency spectrum detection and sharing technology of the cognitive radio, and the research on the improvement of the transmission rate and the reduction of the transmission quality of the error code can be reduced from the information amount of the frequency of the lifting unit. In this paper, the existing MIMO technology is integrated into the cognitive radio communication system, and the MIMO communication function is designed and implemented using the USRP software radio platform. in the implementation process, the first scheme which is focused on is based on a space-time-coded MIMO system, adopts Alamouti coding, and the main work is to design and write the coding, channel estimation, synchronization and decoding digital signal processing module; and the second scheme is a MIMO system based on receiving diversity, The MRC (maximum ratio combining) combining scheme is adopted, and the main work is to obtain the approximate SNR (signal-to-noise ratio) based on the RSSI (received signal strength indication) and to obtain the combined weight of each branch. The two schemes are simulated by Matlab, then the algorithm is coded using C ++, and the measured verification is carried out using the GNURadio software and the USRP (general software radio peripheral), and the simulation and experimental results are analyzed. and finally, analyzing the existing wireless communication acquisition position information algorithm, aiming at the cognitive radio system with the MIMO function, The algorithm of obtaining the location and power information of the cognitive radio based on the RSSI/ TDOA (received signal strength/ arrival time difference) is proposed, and the positioning model and the calculation process are simplified at the expense of the small precision. In view of the existence of communication noise, this paper further proposes a weighting algorithm based on the RSSI and TDOA data, and optimizes the location information of the authorized user based on the RSSI/ TDOA obtained from the statistics, and reduces the root mean square error (RMSE). Based on these two theoretical algorithms, the simulation experiment is carried out using Matlab, and the result is analyzed.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(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)：2452614