本文關(guān)鍵詞：衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入技術(shù)研究

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【摘要】：衛(wèi)星通信技術(shù)憑借其覆蓋面積大、通信距離遠的優(yōu)點,逐漸在各個領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色。目前衛(wèi)星通信需求和業(yè)務(wù)應(yīng)用類型的逐漸增加,正在加劇頻譜資源的緊張程度,然而,頻譜資源利用率低的根本原因是當(dāng)前采用的固定頻譜分配策略。為了從根本上解決衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)中頻譜資源短缺與頻譜利用率低之間的矛盾,需要研究衛(wèi)星通信系統(tǒng)中的動態(tài)頻譜接入技術(shù)。本文首先結(jié)合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析了衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入過程中遇到的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。并且通過研究認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入的基本理論,分析了衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入過程中的關(guān)鍵技術(shù),并分析和比較了國內(nèi)外近年來提出的三種典型衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入場景。在此基礎(chǔ)上,本文設(shè)計了一種采用集中式架構(gòu)的衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入場景。該場景充分考慮了衛(wèi)星終端載荷及能耗的限制,具有良好的可實現(xiàn)性,且認知網(wǎng)絡(luò)采用集中式管理架構(gòu),易于實現(xiàn)高效的頻譜感知和網(wǎng)絡(luò)中的干擾抑制。接下來,針對衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)中頻譜感知困難的問題,在本文設(shè)計的認知無線網(wǎng)絡(luò)場景下研究了基于大數(shù)據(jù)分析理論的大規(guī)模認知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法,并基于大數(shù)據(jù)分析理論提出了一種特征值指數(shù)均值算法。該算法充分利用了感知結(jié)果樣本協(xié)方差矩陣的所有特征值來進行判決,相比于傳統(tǒng)的基于大數(shù)據(jù)理論的頻譜感知算法,本文提出的算法能夠在不知道授權(quán)用戶先驗信息的情況下有效提升頻譜感知算法的性能。最后,針對衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)中授權(quán)用戶受到干擾的風(fēng)險增加的問題,在本文設(shè)計的認知無線網(wǎng)絡(luò)場景下研究了網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測算法,并提出了一種基于級聯(lián)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多步預(yù)測算法。該算法利用級聯(lián)前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強的學(xué)習(xí)能力,通過學(xué)習(xí)和分析授權(quán)用戶對頻譜的歷史占用情況,對未來若干個感知時隙內(nèi)的授權(quán)用戶行為進行預(yù)測,使得認知網(wǎng)絡(luò)的基站能夠利用這些預(yù)測結(jié)果對認知用戶的頻譜資源使用情況進行及時調(diào)度,進而在最大程度上減少認知用戶對授權(quán)用戶的干擾。
【關(guān)鍵詞】：衛(wèi)星通信 動態(tài)頻譜接入 大數(shù)據(jù)理論 頻譜感知 行為預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN927.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景及研究意義9-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-14
• 1.2.1 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)國外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析13-14
• 1.3 主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第2章 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論研究16-24
• 2.1 引言16
• 2.2 認知無線網(wǎng)絡(luò)基本理論16-18
• 2.3 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入場景18-23
• 2.3.1 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)利用認知無線電技術(shù)分享地面網(wǎng)絡(luò)頻譜空穴場景18-19
• 2.3.2 地面網(wǎng)絡(luò)利用認知無線電技術(shù)分享衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)頻譜空穴場景19-20
• 2.3.3 衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)利用認知無線電技術(shù)分享其他衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)頻譜空穴場景20-22
• 2.3.4 采用集中式架構(gòu)的衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入場景22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知算法研究24-46
• 3.1 引言24
• 3.2 基于隨機矩陣模型的大數(shù)據(jù)分析理論24-28
• 3.3 基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法28-39
• 3.3.1 估計-相關(guān)器（EC）算法31-34
• 3.3.2 特征值模板匹配（FTM）算法34-35
• 3.3.3 基于矩陣函數(shù)的檢測（FMD）算法35-37
• 3.3.4 最大-最小特征值比（MME）算法37-38
• 3.3.5 協(xié)方差絕對值（CAV）算法38
• 3.3.6 特征值指數(shù)均值（MEE）算法38-39
• 3.4 基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法性能仿真驗證及比較39-45
• 3.4.1 信道條件對基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法性能的影響41-42
• 3.4.2 感知節(jié)點數(shù)量對基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法性能的影響42-43
• 3.4.3 基于大數(shù)據(jù)分析的頻譜感知算法比較43-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第4章 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)動態(tài)頻譜絡(luò)接入準則研究46-65
• 4.1 引言46
• 4.2 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測模型46-50
• 4.2.1 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測系統(tǒng)模型47-49
• 4.2.2 用戶行為模型49-50
• 4.3 用戶行為預(yù)測算法50-58
• 4.3.1 基于更新理論的用戶行為預(yù)測算法50-51
• 4.3.2 基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FFN）的單步預(yù)測算法51-56
• 4.3.3 基于級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CFN）的多步預(yù)測算法56-58
• 4.4 性能仿真驗證與分析58-64
• 4.4.1 FFN與CFN學(xué)習(xí)能力仿真比較59
• 4.4.2 預(yù)測階數(shù)對預(yù)測算法性能的影響59-61
• 4.4.3 衛(wèi)星認知無線網(wǎng)絡(luò)用戶行為預(yù)測算法性能仿真比較61-64
• 4.5 本章小結(jié)64-65
• 結(jié)論65-66
• 參考文獻66-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果70-72
• 致謝72

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本文編號：1000228