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基于迭代用戶選擇的合作頻譜感知算法

發(fā)布時(shí)間:2019-05-14 22:57
【摘要】:針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電中經(jīng)典頻譜感知算法(能量檢測(cè)、算術(shù)幾何平均、信號(hào)特征值子空間、最大特征值檢測(cè))存在不同程度缺陷的問(wèn)題,為了進(jìn)一步提高頻譜感知算法的檢測(cè)性能,提出了基于迭代用戶選擇(iterative user selection,IUS)的合作頻譜感知算法。該算法先對(duì)參與合作感知的全部認(rèn)知用戶進(jìn)行選擇,然后在選出的部分用戶頻譜觀測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,生成全局檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(global decision statistic,GTS),以此做出授權(quán)用戶(primary user,PU)信號(hào)是否存在的全局判決。仿真結(jié)果顯示,在虛警概率保持不變的情況下,進(jìn)行迭代用戶選擇后,合作頻譜感知的檢測(cè)概率要優(yōu)于未進(jìn)行用戶選擇時(shí)的算法。與經(jīng)典頻譜感知算法相比較,IUS的合作頻譜感知算法不需要任何先驗(yàn)信息,且以較少的頻譜觀測(cè)數(shù)據(jù)達(dá)到較好的檢測(cè)性能。
[Abstract]:In order to further improve the detection performance of spectrum sensing algorithm, the classical spectrum sensing algorithm in cognitive radio (energy detection, arithmetic geometric average, signal eigenvalue subspace, maximum eigenvalue detection) has different defects. A cooperative spectrum sensing algorithm based on iterative user selection (iterative user selection,IUS is proposed. The algorithm first selects all the cognitive users involved in cooperative perception, and then generates the global test statistic (global decision statistic,GTS on the basis of the selected spectrum observation data of some users, so as to make the authorized user (primary user,. PU) the global decision whether the signal exists or not. The simulation results show that the detection probability of cooperative spectrum sensing is better than that of the algorithm without user selection under the condition that the false alarm probability remains unchanged and the iterative user selection is carried out. Compared with the classical spectrum sensing algorithm, the cooperative spectrum sensing algorithm of IUS does not need any prior information, and achieves better detection performance with less spectrum observation data.
【作者單位】: 重慶郵電大學(xué)移動(dòng)通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61201205) 重慶市自然科學(xué)基金(cstc2012jjA40043) 重慶郵電大學(xué)博士啟動(dòng)基金(A2012-06)~~
【分類號(hào)】:TN925

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2477114

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