本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無(wú)線電中高效穩(wěn)健的頻譜感知算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái)無(wú)線業(yè)務(wù)種類極速增加,同時(shí)用戶對(duì)無(wú)線通信質(zhì)量要求也逐步提高,但頻譜資源卻相對(duì)匱乏�，F(xiàn)有頻譜資源均系政府統(tǒng)一授權(quán),一旦授權(quán)其他用戶則無(wú)法使用。但主用戶并不能充分利用頻譜資源,當(dāng)其不使用頻段時(shí)頻譜空閑而其他用戶卻無(wú)法使用,這便造成了頻譜資源的巨大浪費(fèi)。認(rèn)知無(wú)線電就是為了檢測(cè)此類“頻譜空洞”并加以利用,當(dāng)主用戶不使用授權(quán)頻段時(shí)將頻譜資源分配給其他次用戶,當(dāng)主用戶重新使用授權(quán)頻段時(shí)次用戶及時(shí)退出以免造成干擾。因此檢測(cè)頻段中主用戶是否存在成為認(rèn)知無(wú)線電的首要任務(wù),頻譜感知即是用于感知主用戶存在性的算法,也是認(rèn)知無(wú)線電關(guān)鍵技術(shù)之一。從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),頻譜感知技術(shù)應(yīng)具備高效性與穩(wěn)健性才能保證認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)可以穩(wěn)定工作。本文首先對(duì)該領(lǐng)域的研究背景作了詳細(xì)介紹,給出了認(rèn)知無(wú)線電的概念和頻譜感知技術(shù)的研究現(xiàn)狀,分析了幾種單用戶感知算法和多用戶感知算法,給出了其算法原理并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)作簡(jiǎn)要分析。接著針對(duì)已有基于特征矢量的頻譜感知算法因涉及大量特征值分解運(yùn)算導(dǎo)致算法運(yùn)算量大,不適應(yīng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的問(wèn)題,引入信號(hào)子空間與噪聲子空間的概念。利用信號(hào)子空間和噪聲子空間之間的正交性,將次用戶接收信號(hào)分別投影到上述子空間,根據(jù)投影值的差異實(shí)現(xiàn)快速頻譜感知,保證算法高效性。理論分析和仿真結(jié)果表明本文提出的算法與已有算法相比有效降低了運(yùn)算量,檢測(cè)性能不受噪聲不確定度影響、不需要預(yù)知主用戶先驗(yàn)知識(shí)和噪聲方差,且低信噪比、小采樣情況下有更優(yōu)越的檢測(cè)性能。隨后針對(duì)已有基于擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的頻譜感知算法受噪聲不確定度影響的問(wèn)題,利用矩估計(jì)法或特征分解估計(jì)法對(duì)噪聲方差進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì),通過(guò)對(duì)采樣數(shù)據(jù)的適當(dāng)處理,在減小擬合優(yōu)度檢驗(yàn)算法復(fù)雜度的同時(shí),克服了噪聲不確定度對(duì)算法性能的影響,保證算法穩(wěn)健性。仿真結(jié)果表明本文算法有效解決了噪聲不確定度對(duì)算法的影響,且算法性能優(yōu)于能量檢測(cè)算法和特征結(jié)構(gòu)類算法。總之,頻譜感知技術(shù)可以滿足用戶日益增長(zhǎng)的頻譜資源需求并保證通信質(zhì)量需求,為解決在有限頻譜資源的前提下提高資源利用率,保證資源合理使用提供了新的途徑。因此對(duì)于頻譜感知的研究是必要的也是迫切的,而如何使頻譜感知更加高效,更加穩(wěn)定成為認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)發(fā)展的重中之重。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無(wú)線電 頻譜感知 子空間投影頻譜感知 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)頻譜感知
【學(xué)位授予單位】：西安郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 緒論7-19
• 1.1 認(rèn)知無(wú)線電概念及研究意義7-11
• 1.1.1 認(rèn)知無(wú)線電概念7-8
• 1.1.2 認(rèn)知無(wú)線電研究意義8-9
• 1.1.3 認(rèn)知無(wú)線電研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2 認(rèn)知無(wú)線電中關(guān)鍵技術(shù)11-14
• 1.2.1 物理層技術(shù)11-13
• 1.2.1.1 寬帶射頻技術(shù)11
• 1.2.1.2 頻譜感知技術(shù)11-12
• 1.2.1.3 數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)12-13
• 1.2.2 頻譜資源管理技術(shù)13
• 1.2.3 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)13-14
• 1.3 頻譜感知技術(shù)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 本文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-19
• 第2章 頻譜感知技術(shù)概述19-37
• 2.1 頻譜感知系統(tǒng)模型及性能參數(shù)19-21
• 2.1.1 頻譜感知系統(tǒng)模型19-20
• 2.1.2 頻譜感知性能參數(shù)20-21
• 2.2 單用戶頻譜感知算法21-33
• 2.2.1 基于能量檢測(cè)的感知算法21-25
• 2.2.1.1 能量檢測(cè)算法原理21-23
• 2.2.1.2 能量檢測(cè)算法仿真分析23-25
• 2.2.2 循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)算法25-26
• 2.2.3 基于特征結(jié)構(gòu)的感知算法26-32
• 2.2.3.1 基于最大特征值的感知算法26-28
• 2.2.3.2 基于最大最小特征值之比(MME)的感知算法28-30
• 2.2.3.3 基于最大最小特征值之差(DMM)的感知算法30-31
• 2.2.3.4 基于特征模板匹配(FTM)的感知算法31-32
• 2.2.4 基于擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的感知算法32-33
• 2.3 多用戶協(xié)作頻譜感知算法33-35
• 2.3.1 硬判決融合算法34-35
• 2.3.2 軟判決融合算法35
• 2.4 本章小結(jié)35-37
• 第3章 基于子空間投影的頻譜感知算法37-45
• 3.1 子空間投影(SP)算法信號(hào)模型37-38
• 3.2 SP算法原理38-40
• 3.2.1 信號(hào)子空間與噪聲子空間確定38
• 3.2.2 投影矩陣的概念38-39
• 3.2.3 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與門限確定39-40
• 3.2.3 算法復(fù)雜度分析40
• 3.2.4 算法步驟40
• 3.3 SP算法仿真結(jié)果及性能分析40-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第4章 無(wú)噪聲不確定度影響的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)頻譜感知算法45-55
• 4.1 Modified-GoF算法原理45-48
• 4.1.1 Modified-GoF算法感知模型45
• 4.1.2 噪聲方差動(dòng)態(tài)估計(jì)45-48
• 4.1.2.1 矩估計(jì)法46
• 4.1.2.2 多天線特征分解估計(jì)法46-47
• 4.1.2.3 單天線特征分解估計(jì)法47-48
• 4.1.3 Modified-GoF算法步驟48
• 4.2 Modified-GoF算法性能分析48-50
• 4.3 Modified-GoF算法仿真結(jié)果及分析50-53
• 4.4 本章小結(jié)53-55
• 第5章 總結(jié)展望55-57
• 5.1 全文總結(jié)55-56
• 5.2 未來(lái)研究方向56-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果61-63
• 致謝63-64

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1 鄭學(xué)強(qiáng);王金龍;吳啟暉;崔麗;陳娟;;基于Dempster-Shafer證據(jù)理論的協(xié)同頻譜感知算法[J];信號(hào)處理;2009年10期

2 卞荔;朱琦;;基于表決融合的帶寬受限的協(xié)作頻譜感知算法[J];信號(hào)處理;2010年08期

3 申濤;胡中豫;李高峰;李偉;;基于關(guān)聯(lián)分析的頻譜感知信息加權(quán)融合算法[J];火力與指揮控制;2010年12期

4 丁漢清;楊家瑋;趙志遠(yuǎn);;基于分群的自適應(yīng)雙門限合作頻譜感知[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2011年02期

5 申濤;程放;胡中豫;金成江;;一種可靠的協(xié)作式頻譜感知方案[J];火力與指揮控制;2011年09期

6 余婷;顧浩;胡靜;宋鐵成;沈連豐;;電磁頻譜感知教學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];電氣電子教學(xué)學(xué)報(bào);2011年05期

7 吳啟暉;丁國(guó)如;王金龍;李小強(qiáng);黃育偵;;認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中基于共識(shí)理論的分布式聚類合作頻譜感知研究[J];科學(xué)通報(bào);2012年09期

8 曲軼龍;張虎虎;齊冬蓮;;認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)多用戶協(xié)同頻譜感知協(xié)作機(jī)制研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2012年06期

9 李岳洪;萬(wàn)頻;王永華;楊健;鄧欽;;基于混沌和聲搜索的最優(yōu)線性協(xié)作頻譜感知算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2012年09期

10 張曉玉;袁野;杜榮;李生紅;;基于信譽(yù)度的合作式頻譜感知[J];計(jì)算機(jī)工程;2013年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 岳文靜;鄭寶玉;;一種基于信道可靠性的協(xié)作頻譜感知算法[A];2009年通信理論與信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

2 張培;孟慶民;朱衛(wèi)平;;一種可以減少感知時(shí)間的頻譜感知方法[A];2010年通信理論與信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

3 郝博雅;周輝;孫斌;;基于權(quán)值的合作頻譜感知算法[A];第六屆全國(guó)信號(hào)和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2012年

4 吳昊;趙杭生;;基于三階累積量的頻譜感知技術(shù)研究[A];2009年全國(guó)無(wú)線電應(yīng)用與管理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

5 張冰玉;鄭寶玉;岳文靜;;一種基于串行網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作頻譜感知方案[A];2010年通信理論與信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

6 馮子木;漆春梅;王軍;李樂(lè)民;;協(xié)同頻譜感知算法綜述[A];2008年中國(guó)西部青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2008年

7 王翊;胡艷軍;唐希雯;;一種改進(jìn)的基于多閾值的協(xié)作頻譜感知方法[A];2011年通信與信息技術(shù)新進(jìn)展——第八屆中國(guó)通信學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

8 鄭仕鏈;何斌;楊偉程;;認(rèn)知無(wú)線電寬帶頻譜感知試驗(yàn)研究[A];浙江省信號(hào)處理學(xué)會(huì)2011學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

9 李佳俊;黃清;孔勇;;基于小波變換的認(rèn)知無(wú)線電寬帶頻譜感知方法[A];中國(guó)電子學(xué)會(huì)第十六屆信息論學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

10 楊家勝;劉光斌;程俊仁;;基于壓縮采樣技術(shù)的認(rèn)知無(wú)線電寬帶頻譜感知方法[A];中國(guó)通信學(xué)會(huì)第六屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（上）[C];2009年

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1 喬曉瑜;基于頻譜感知的動(dòng)態(tài)頻譜管理研究[D];北京交通大學(xué);2013年

2 李含青;基于壓縮感知的寬帶頻譜感知技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2014年

3 歐揚(yáng);選擇性協(xié)同頻譜感知技術(shù)研究[D];蘇州大學(xué);2014年

4 劉思楊;下一代無(wú)線通信系統(tǒng)中高效傳輸及頻譜感知關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];北京郵電大學(xué);2009年

5 王悅;認(rèn)知無(wú)線電寬帶頻譜感知技術(shù)研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

6 黃俊園;認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)序貫頻譜感知研究[D];武漢大學(xué);2014年

7 夏文芳;認(rèn)知無(wú)線電協(xié)作頻譜感知性能提升方法研究[D];華中科技大學(xué);2010年

8 迪爾;基于檢測(cè)和功率受限的頻譜感知優(yōu)化[D];華中科技大學(xué);2009年

9 張國(guó)偉;認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中頻譜感知技術(shù)研究[D];山東大學(xué);2011年

10 宋朝霞;認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知與路由算法的研究[D];北京郵電大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無(wú)線電中高效穩(wěn)健的頻譜感知算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：301291