發(fā)布時(shí)間：2017-07-03 21:00

  本文關(guān)鍵詞：用于寬帶自適應(yīng)通信的認(rèn)知無線電決策引擎的研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：認(rèn)知無線網(wǎng)最突出的特點(diǎn)是智能性,而實(shí)現(xiàn)智能性的關(guān)鍵在于構(gòu)建可重配置的認(rèn)知決策引擎。自適應(yīng)通信正是利用了認(rèn)知引擎的智能性來實(shí)現(xiàn)這種自適應(yīng)功能的。與傳統(tǒng)通信系統(tǒng)相比,自適應(yīng)通信系統(tǒng)的通信體制、通信數(shù)據(jù)率、通信頻點(diǎn)不再是固定不變的。它不僅能最大限度躲避干擾,降低通信誤碼率,還能躲避截獲或者增加被截獲的難度。根據(jù)項(xiàng)目需求,對(duì)基于衛(wèi)星通信鏈路的應(yīng)用展開研究:發(fā)射機(jī)采用認(rèn)知技術(shù),根據(jù)信道的占用和受干擾情況,自適應(yīng)選擇頻段、數(shù)據(jù)速率以及調(diào)制模式等以躲避干擾。本文的主要工作為:研究實(shí)現(xiàn)認(rèn)知引擎的感知功能、決策功能。通過頻譜感知,將感知到的參數(shù)輸入決策模塊,設(shè)定認(rèn)知引擎的輸入?yún)?shù),由認(rèn)知引擎做出決策,輸出決策參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射機(jī)的參數(shù)優(yōu)化。本文對(duì)多種感知算法進(jìn)行了研究,并實(shí)現(xiàn)了仿真驗(yàn)證;通過對(duì)多目標(biāo)函數(shù)的歸一化處理,將認(rèn)知引擎的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù),利用改進(jìn)后的二進(jìn)制粒子群算法,實(shí)現(xiàn)其優(yōu)化決策的功能。最后,分別對(duì)最小的功耗、最小誤碼率、最大化數(shù)據(jù)數(shù)率的通信模式進(jìn)行了算法的仿真分析,并證實(shí)了算法的優(yōu)化性能。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 頻譜感知 認(rèn)知決策引擎 智能優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(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4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 研究課題及背景8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 本章小結(jié)及工作安排11-12
• 2 頻譜感知技術(shù)12-39
• 2.1 頻譜感知12-13
• 2.2 檢測(cè)技術(shù)性能評(píng)價(jià)13-15
• 2.3 本地檢測(cè)算法15-20
• 2.3.1 能量檢測(cè)15-17
• 2.3.2 匹配濾波檢測(cè)17-18
• 2.3.3 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)18-19
• 2.3.4 性能參數(shù)的仿真分析19-20
• 2.4 主用戶接收機(jī)檢測(cè)20-21
• 2.5 多用戶頻譜檢測(cè)技術(shù)21-36
• 2.5.1 硬判決三種準(zhǔn)則22-30
• 2.5.2 軟判決算法30-34
• 2.5.3 判決仿真分析34-36
• 2.6 感知算法的理論比較36-37
• 2.7 本章小結(jié)37-39
• 3 CR決策引擎及優(yōu)化算法39-57
• 3.1 認(rèn)知決策引擎39-42
• 3.1.1 決策引擎的模型39-42
• 3.1.2 認(rèn)知無線電決策引擎的系統(tǒng)要求42
• 3.2 CR決策引擎的實(shí)現(xiàn)42-49
• 3.2.1 多目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化42-44
• 3.2.2 認(rèn)知無線電參數(shù)分析44-46
• 3.2.3 目標(biāo)函數(shù)的選擇46-49
• 3.3 粒子群算法分析49-54
• 3.3.1 算法描述50-51
• 3.3.2 控制參數(shù)51-52
• 3.3.3 算法過程的描述52-54
• 3.4 改進(jìn)的二進(jìn)制粒子群分析54-55
• 3.5 本章小結(jié)55-57
• 4 基于二進(jìn)制粒子群的CR決策引擎57-66
• 4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求57-58
• 4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)及仿真實(shí)現(xiàn)58-65
• 4.2.1 適應(yīng)度函數(shù)的建立58-59
• 4.2.2 系統(tǒng)參數(shù)的設(shè)定及仿真分析59-65
• 4.3 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論66-67
• 致謝67-68
• 參考文獻(xiàn)68-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果71

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 羅云月;孫志峰;;基于自適應(yīng)蟻群優(yōu)化算法的認(rèn)知決策引擎[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2011年08期

2 殷振華;耿志;劉郁林;田來;;基于能量檢測(cè)的頻譜感知方法的介紹[J];通信技術(shù);2007年11期

3 林威;吳捷;張欽宇;張乃通;;基于認(rèn)知無線電系統(tǒng)合作檢測(cè)的數(shù)據(jù)融合研究[J];通信學(xué)報(bào);2009年10期

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本文編號(hào)：515136