無線頻譜資源的利用率低下和對無線頻譜需求之間的矛盾日益激烈,認知無線電技術被作為可以有效解決現(xiàn)階段頻譜匱乏的問題的技術而得到廣泛運用。協(xié)作頻譜檢測作為認知無線電中的一項關鍵技術,能有效提高認知系統(tǒng)的檢測性能。在實際的環(huán)境中,存在各種干擾,認知節(jié)點在這種噪聲不確定的情況下如何進行協(xié)作頻譜檢測就成了一個問題。本學位論文將基于進化博弈論的協(xié)作頻譜檢測算法和基于多比特的協(xié)作頻譜檢測算法運用到噪聲不確定的環(huán)境中,以達到提高系統(tǒng)檢測性能的目的。本文的研究內容和創(chuàng)新點分為以下兩個部分:（1）研究了在噪聲不確定的情況下,認知用戶會更加傾向于減少檢測消耗來提高自身的吞吐量。把進化博弈論應用到噪聲不確定下的協(xié)作頻譜檢測中,認知用戶可以動態(tài)地選擇是否參加協(xié)作頻譜檢測,通過不斷的迭代學習,得到一個進化穩(wěn)定策略（ESS）。把所有認知用戶作為整體參與博弈,由進化博弈論算法,得到其參與協(xié)作的認知用戶平均吞吐量,并將其與所有用戶的平均吞吐量對比。如不等則反復迭代直至相等,從而得到最終的進化穩(wěn)定策略。（2）將基于可信度的多比特協(xié)作頻譜檢測算法應用到噪聲不確定下的協(xié)作頻譜檢測中,給每個認知節(jié)點都設置一個可信度,在每次協(xié)作... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

不同噪聲不確定度下的平均檢測虛警概率和平均檢測概率的比較

不同噪聲不確定度下的平均檢測虛警概率和平均檢測同噪聲不確定度下平均虛警概率和平均檢測概率的關時，噪聲不確定度越高對應的平均檢測概率就越低，也測的性能也就越低。個特點，那就是對噪聲不確定問題比較敏感。其優(yōu)良的前提，但是在現(xiàn)實的無線電環(huán)境中是無法實現(xiàn)的。通常及恒定的虛警概率計算來的，但是由于噪聲功率的不確的，因此，噪聲不確定性給能量檢測法帶來了負面影響。

初始 x =0.3 3.4 不同噪聲不確定度的多用戶參與協(xié)作檢測的概率比不同噪聲不確定下的多用戶動態(tài)復制博弈，認知用戶參 L=0dB，L=0.1dB，L=0.2dB，L=0.5dB 四種情況下，認知：16 次、11 次、8 次、5 次。由圖中還能看出噪聲不確參與協(xié)作頻譜檢測的概率就越高。3.3 的區(qū)別在于認知用戶參與協(xié)作頻譜檢測的初始概，L=0.5dB 四種情況下，認知用戶到達穩(wěn)定策略時迭代。對于 L=0dB 這種情況，從圖中可以看出認知用戶參與低，這是因為相對于噪聲不確定的情況，L=0dB 這樣噪就比較高，所以只需要少部分用戶去參與協(xié)作頻譜檢測大時，所有的認知用戶降低去參與協(xié)作檢測的概率，因為

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3351194