本文關鍵詞：認知無線電網(wǎng)絡中基于能量檢測的頻譜感知算法研究

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【摘要】：認知無線電技術的核心思想就是要在不對主用戶信號造成干擾的前提下,以機會式(伺機)的方式接入并且使用主用戶授權頻段,最終提高頻譜的利用率。所以在認知無線電網(wǎng)絡中,頻譜感知技術被普遍看作是通信成功的關鍵。其中能量檢測法由于其實現(xiàn)簡單,計算復雜度低等優(yōu)點被廣泛應用在認知無線電網(wǎng)絡中。然而,當系統(tǒng)中存在惡意用戶時,當認知用戶接收信道由于其移動性變得復雜多變時,當網(wǎng)絡中存在噪聲不確定問題時,基于能量檢測的頻譜感知算法的檢測性能便會變得極為糟糕。針對這三個實際網(wǎng)絡中常常出現(xiàn)的問題,本文提出了三個應對方法,即基于信任度的多比特判決協(xié)作頻譜檢測算法,能夠剔除移動惡意用戶的協(xié)作頻譜檢測算法,基于信號相關特性的加權頻譜檢測算法。首先研究單節(jié)點能量檢測法以及基于能量檢測的多節(jié)點協(xié)作檢測法(包括硬判決、軟判決以及可以在系統(tǒng)開銷和檢測性能間折中的多比特判決),并仿真驗證相關結論。而后從理論分析和仿真實驗兩個角度闡明能量檢測法中存在的幾個問題。具體來說,隱藏終端等問題致使單節(jié)點檢測系統(tǒng)檢測性能不甚理想,而多節(jié)點協(xié)作系統(tǒng)雖然可充分利用分集增益,減弱單節(jié)點檢測的局限性,卻為惡意攻擊提供了機會,致使系統(tǒng)檢測性能大大降低。另外,針對噪聲功率不確定問題,通過仿真實驗給出該問題對檢測性能的具體影響,并提供可行的基于協(xié)方差矩陣特征值檢測的解決方案。最后,利用仿真對比實驗,驗證了基于特征值的算法確能夠克服由噪聲功率不確定問題帶來的負面影響。針對協(xié)作系統(tǒng)中惡意攻擊會導致性能大幅下降的問題,以多比特協(xié)作框架為基礎,以認知用戶信任度為出發(fā)點,提出基于信任度的一種能夠剔除惡意用戶的多比特判決協(xié)作頻譜檢測算法,并用仿真的方法證實該算法確能夠準確剔除惡意用戶并明顯提升存在惡意攻擊的認知網(wǎng)絡的檢測性能。然而認知用戶移動性是無線網(wǎng)絡的固有屬性,而且傳統(tǒng)的基于信任度的算法總是傾向于錯誤地將移動到深衰落環(huán)境的可靠用戶判定為惡意用戶,因而無法直接應用在移動場景中。針對這個問題,提出一種充分考慮信道差異的能夠有效剔除惡意移動用戶的協(xié)作頻譜檢測算法。并從理論分析的角度說明了所提算法準確識別惡意用戶的原理以及所提數(shù)據(jù)融合方法優(yōu)越性能的成因。最后,仿真對比了所提算法和其他基于信任度思想的協(xié)作算法對惡意用戶的識別能力以及檢測主用戶的準確度,證實了所提算法出色的檢測性能。針對噪聲功率不確定以及由用戶移動性引起的復雜信道這兩個實際問題,首先研究了現(xiàn)有的基于協(xié)方差矩陣的頻譜檢測算法,從理論角度推導了其檢測性能參量表達式并說明其不受噪聲不確定問題影響的原因。隨后的仿真結果說明了推導結果的正確性。而后針對現(xiàn)有算法在低信噪比弱相關性系統(tǒng)中檢測性能大幅下降這一問題,提出了一個基于信號相關特性的加權頻譜檢測算法以進一步提升系統(tǒng)檢測性能。所提算法一方面充分利用了接收信號自互相關函數(shù)特性,另一方面為每一個檢測量項分配恰當?shù)臋嘀?從而能夠獲得更加出色的性能。隨后論證了所提加權方法的有效性,推導了所提算法檢測性能參量,并利用仿真值和理論值重合這一事實說明推導結果的正確性,通過大量仿真實驗驗證所提算法檢測性能強于現(xiàn)存基于協(xié)方差的檢測算法。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925

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