本文關鍵詞：認知無線電微弱信號檢測技術研究

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【摘要】：近年來,隨著無線通信的迅速發(fā)展,通信方式越來越多,設備數(shù)量也日益龐大,對電磁頻譜的需求量也越來越大。電磁頻譜作為一種有限的資源,受限于目前固定的頻譜分配策略,可供分配的頻譜資源日益緊張,已經(jīng)嚴重制約了無線通信技術的發(fā)展。為了解決頻譜資源日益短缺的問題,世界各國的研究人員展開了廣泛、深入的研究,并在1999年提出了認知無線電的概念:認知無線電是一種智能化學習網(wǎng)絡,通過學習周圍環(huán)境信息,感知和利用所處環(huán)境的可用頻譜,并且盡可能的減少與主用戶的沖突,一旦主用戶開始使用頻譜,認知無線電用戶必須迅速檢測到主用戶,并退出該頻段。認知無線電被認為是解決頻譜短缺問題的最終方案,此后迅速成為通信學界的研究熱點。要實現(xiàn)認知無線電,首先必須解決認知用戶的頻譜接入問題,即頻譜感知。頻譜感知是實現(xiàn)頻譜管理和共享的基礎和前提。認知用戶只有成功感知到頻譜的利用情況,才能決定是否接入感興趣的頻段,同時不能干擾主用戶信號傳輸。目前常用的頻譜感知方法有匹配濾波器檢測、循環(huán)平穩(wěn)特征檢測、能量檢測等。其中,匹配濾波器檢測需要知道主用戶先驗信息,循環(huán)平穩(wěn)特征檢測計算復雜度過高,能量檢測由于計算簡單且不需要任何主用戶先驗信息,因此得到了最為廣泛的應用。認知網(wǎng)絡在實際環(huán)境中常呈現(xiàn)出噪聲高動態(tài)變化、信噪比極低的特征,無法快速準確進行頻譜感知,我們稱之為微弱信號檢測問題。由于能量檢測的普遍適用性和低復雜度,本文基于能量檢測算法,通過與序列檢測相結合的方法,提升了能量檢測在微弱信號檢測中的不足。本文提出分段序列能量檢測的方法。由于傳統(tǒng)序列檢測采用邊采樣邊接收,邊檢測邊判決的方法,增加了計算開銷和時間,我們將采樣點進行分段,認知用戶每接收到一段數(shù)據(jù),做一次判決、這樣既改善了能量檢測的性能,同時減少了額外開銷。分段序列能量檢測既保留了能量檢測的優(yōu)點,又降低了達到檢測性能所需的采樣點數(shù)。但是,在信噪比很低的情況下,分段序列能量檢測需要的采樣點數(shù)量仍然很大。對此,我們通過進一步思考,引入了協(xié)作檢測的方法,將認知網(wǎng)絡中所有認知節(jié)點的感知信息上傳至數(shù)據(jù)融合中心,并在融合中心做出最終判決。理論與仿真證明,基于協(xié)作的序列能量檢測算法能夠極大的改善能量檢測的性能。在以往對檢測算法的研究中,通常不考慮網(wǎng)絡中其它感知節(jié)點產(chǎn)生的干擾。然而,在多用戶環(huán)境中,來自其它感知節(jié)點的干擾是始終存在的,而且可能會嚴重影響感應性能。本文討論了一種全新的認知網(wǎng)絡信號檢測模型,較以往的檢測模型更為貼近實際情況。我們推導了任意數(shù)目的感知節(jié)點在一定空間內隨機分布時,感知節(jié)點的虛警概率的表達式,并給出兩種計算虛警概率的方法。根據(jù)Neyman-Person準則,在可接受虛警概率條件下,可以得到相應的檢測門限,進而求出當前條件下的檢測概率。
【關鍵詞】：序列檢測 能量檢測 協(xié)作 干擾 虛警概率
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號對照表12-13
• 縮略語對照表13-17
• 第一章 緒論17-27
• 1.1 引言17-19
• 1.2 研究背景與意義19-20
• 1.2.1 軟件無線電與認知無線電19
• 1.2.2 認知無線電的定義與目標19-20
• 1.3 國內外研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3.1 國外研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3.2 國內研究現(xiàn)狀21
• 1.4 認知無線電特點及關鍵技術21-24
• 1.4.1 認知無線電的特點21-22
• 1.4.2 認知無線電關鍵技術22-24
• 1.5 論文內容及安排24-27
• 第二章 認知無線電中的頻譜感知技術27-49
• 2.1 引言27-28
• 2.2 Neyman-Person準則28-30
• 2.3 基于發(fā)射機的頻譜感知30-40
• 2.3.1 匹配濾波器檢測31-32
• 2.3.2 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測32-33
• 2.3.3 能量檢測33-38
• 2.3.4 基于功率譜密度的檢測算法38-40
• 2.4 基于接收機的頻譜檢測40-42
• 2.4.1 本振泄露功率檢測40-41
• 2.4.2 基于干擾溫度的檢測41-42
• 2.5 多維頻譜檢測42-43
• 2.6 協(xié)作頻譜檢測43-49
• 2.6.1 協(xié)作檢測的二元假設模型45
• 2.6.2 集中式協(xié)作頻譜檢測45-47
• 2.6.3 分布式協(xié)作檢測47-49
• 第三章 新型序列能量檢測法49-61
• 3.1 信號的序列檢測49-53
• 3.1.1 信號序列檢測的基本概念49-51
• 3.1.2 信號序列檢測的平均觀測次數(shù)51-53
• 3.2 微弱信號的分段序列能量檢測53-61
• 3.2.1 分段序列能量檢測原理53-55
• 3.2.2 分段序列長度L的設置55-57
• 3.2.3 平均采樣點數(shù)57-58
• 3.2.4 分段序列能量檢測效率58-59
• 3.2.5 仿真結果分析59-61
• 第四章 基于序列能量檢測的協(xié)作頻譜感知算法61-67
• 4.1 頻譜感知模型61-62
• 4.2 基于序列能量檢測的協(xié)作檢測算法描述62-63
• 4.3 性能分析63-64
• 4.3.1 系統(tǒng)的感知時間63
• 4.3.2 平均感知時間63-64
• 4.4 仿真結果64-67
• 4.4.1 ASN比較64-65
• 4.4.2 感知時間比較65-67
• 第五章 感知節(jié)點干擾下的能量檢測性能分析67-79
• 5.1 系統(tǒng)模型68-69
• 5.2 虛警概率和檢測概率69-72
• 5.3 非獨立活躍認知無線電節(jié)點72-75
• 5.3.1 P_f估計73-74
• 5.3.2 P_f的上界74-75
• 5.4 仿真結果分析75-79
• 第六章 結束語79-81
• 6.1 本文工作總結79-80
• 6.2 下一步工作展望80-81
• 參考文獻81-85
• 致謝85-87
• 作者簡介87-88

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