本文選題：認(rèn)知無線電　切入點(diǎn)：寬帶頻譜感知　出處：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：多功能無線電通信系統(tǒng)的出現(xiàn)與快速發(fā)展使頻譜資源變得越來越緊缺。認(rèn)知無線電作為一種可以實(shí)現(xiàn)動態(tài)通信接入的無線技術(shù),能夠持續(xù)感知周圍的頻譜利用情況并靈活地將頻譜空穴分配給二級用戶進(jìn)行無線通信,既節(jié)省了開辟新的頻譜資源的開銷,又為緩解無線通信所面臨的頻譜資源壓力提供了解決思路。認(rèn)知無線電在進(jìn)行寬帶頻譜感知時(shí),由于感知頻段寬且事先未知信號的具體頻譜位置,如果利用均勻采樣采集信號信息需要的采樣率至少為頻段寬度的兩倍,會極大地增加硬件實(shí)現(xiàn)的難度。所以,如何降低系統(tǒng)采樣率是寬帶頻譜感知急需處理的重要問題。利用周期性非均勻采樣可以用遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣定理限制的采樣率采集并重建原始信號信息。本文對基于周期性非均勻采樣獨(dú)立分量分析的寬帶頻譜感知問題展開研究,主要工作如下:(1)針對寬帶頻譜感知對采樣率要求高、硬件實(shí)現(xiàn)困難的問題探索周期性非均勻采樣應(yīng)用于寬帶頻譜感知的現(xiàn)實(shí)必要性與優(yōu)勢。首先分析周期性非均勻采樣的基本理論,詳細(xì)介紹采樣的實(shí)現(xiàn)方法和最優(yōu)采樣序列的選取原則。然后通過對離散的非均勻樣本值進(jìn)行功率譜密度估計(jì)來感知寬帶范圍內(nèi)主用戶信號的活動狀態(tài),找出頻譜空穴。(2)針對周期性非均勻采樣條件下發(fā)射功率各不相同的主用戶信號相互混合時(shí)無法判斷低功率信號頻譜位置的情況,引入以獨(dú)立分量分析為基礎(chǔ)的盲源分離算法分離出混合信號中的獨(dú)立成分。首先分析不同算法在周期性非均勻采樣條件下的分離性能,仿真驗(yàn)證基于獨(dú)立分量分析的寬帶頻譜感知設(shè)計(jì)方案,并通過非基帶信號的最小能量重建判斷出各主用戶信號的頻譜位置。(3)針對多徑干擾、多普勒頻移等環(huán)境下寬帶頻譜感知性能降低的問題,結(jié)合瑞利衰落信道模型探索基于雙通道周期性非均勻采樣的獨(dú)立分量分析在改善信號分離效果方面的作用并進(jìn)行仿真對比分析雙通道采樣下頻譜感知的有效性。
[Abstract]:The emergence and rapid development of multifunctional radio communication systems make spectrum resources more and more scarce. Cognitive radio is a wireless technology that can realize dynamic communication access. The ability to continuously perceive the surrounding spectrum utilization and flexibly allocate spectrum holes to secondary users for wireless communication saves the overhead of opening up new spectrum resources. It also provides a solution to alleviate the pressure of spectrum resources in wireless communication. When cognitive radio is performing broadband spectrum sensing, it can perceive the frequency band wide and the specific spectrum position of the unknown signal is unknown in advance. If the sampling rate required by uniform sampling is at least twice the width of the frequency band, it will greatly increase the difficulty of hardware implementation. How to reduce the sampling rate of the system is an important problem for wideband spectrum sensing, which can be collected and reconstructed at a sampling rate far below the limit of Nyquist sampling theorem by using periodic non-uniform sampling. In this paper, the problem of wideband spectrum sensing based on periodic nonuniform sampling independent component analysis (ICA) is studied. The main work is as follows: 1) aiming at wideband spectrum sensing, high sampling rate is required. The problem of hardware implementation is difficult to explore the practical necessity and advantage of applying periodic non-uniform sampling to wideband spectrum sensing. Firstly, the basic theory of periodic non-uniform sampling is analyzed. The realization method of sampling and the selection principle of optimal sampling sequence are introduced in detail, and then the active state of the main user signal in wideband range is sensed by estimating the power spectral density of discrete non-uniform sample values. Find out the spectrum hole. 2) when the main user signals with different transmitting power are mixed with each other under the condition of periodic non-uniform sampling, it is impossible to judge the frequency spectrum position of the low power signal. A blind source separation algorithm based on independent component analysis (ICA) is introduced to separate the independent components from the mixed signals. Firstly, the separation performance of different algorithms under the condition of periodic non-uniform sampling is analyzed. Simulation verifies the design scheme of wideband spectrum sensing based on independent component analysis, and determines the spectrum position of each primary user signal by the minimum energy reconstruction of the non-baseband signal. The problem of low performance of wideband spectrum sensing in environment such as Doppler shift, Combined with Rayleigh fading channel model, this paper explores the effect of independent component analysis (ICA) based on double channel periodic nonuniform sampling on improving the signal separation effect, and compares and analyzes the effectiveness of spectrum sensing under dual channel sampling.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN925

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本文編號：1632882