發(fā)布時(shí)間：2018-04-26 12:02

  本文選題：認(rèn)知無線電 + 頻譜感知��； 參考：《南京郵電大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：認(rèn)知無線電是頻譜資源利用效率低下問題的有效解決方案之一。在該系統(tǒng)中,主用戶可優(yōu)先使用分配好的授權(quán)頻譜進(jìn)行通信,次用戶則可在不干擾主用戶通信的前提下,動(dòng)態(tài)地接入并使用主用戶的授權(quán)頻譜。次用戶在接入授權(quán)頻譜之前,需要檢測并估計(jì)周圍可以利用的頻譜資源,這是認(rèn)知無線電中的一個(gè)重要的問題。在寬帶頻譜感知中,壓縮感知理論利用信號(hào)的稀疏性,以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣速率完成對(duì)信號(hào)的壓縮采樣,顯著地降低了寬帶頻譜感知高速率采樣所帶來的硬件壓力。本文主要基于壓縮感知對(duì)認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)中的頻譜感知和動(dòng)態(tài)頻譜接入技術(shù)展開研究,主要對(duì)以下兩個(gè)方面進(jìn)行了深入的研究:(1)實(shí)際通信中頻譜占用具有一定的稀疏性,根據(jù)頻譜占用的特點(diǎn),提出了一種基于預(yù)測的差分信號(hào)壓縮感知算法,該算法利用信道占用時(shí)間上的相關(guān)性,建立了一種信道占用情況的預(yù)測模型,依此模型預(yù)測出信道占用的變化情況;基于預(yù)測結(jié)果,在重構(gòu)信號(hào)時(shí)可減少頻點(diǎn)的搜索范圍,兩次降低重構(gòu)算法的運(yùn)算量。仿真結(jié)果表明,在保證感知性能的前提下,新算法可大幅降低迭代次數(shù),減少算法復(fù)雜度。(2)頻譜預(yù)測技術(shù)可以有效地指導(dǎo)頻譜感知技術(shù),提高系統(tǒng)的感知效率。本文在分析了相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,提出一種基于支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的寬帶頻譜預(yù)測方案。在本方案中,通過學(xué)習(xí)信道的的歷史占用狀態(tài)信息,預(yù)測出在下一個(gè)感知周期信道的占用狀態(tài)。該方案充分的利用寬帶無線通信在頻譜上的稀疏性和信道占用情況的時(shí)間相關(guān)性,將壓縮感知和支持向量機(jī)有效的結(jié)合起來進(jìn)行頻譜預(yù)測,顯著地提高了頻譜預(yù)測的性能。仿真結(jié)果表明基于SVM的寬帶頻譜預(yù)測方案在較低的信噪比下,依然具有較高的檢測概率和更低的虛警概率。
[Abstract]:Cognitive radio is one of the effective solutions to the inefficient use of spectrum resources. In this system, the primary user can preferentially use the assigned authorized spectrum for communication, while the secondary user can dynamically access and use the primary user's authorized spectrum without interfering with the primary user's communication. It is an important problem in cognitive radio that the secondary users need to detect and estimate the spectrum resources available around them before accessing the authorized spectrum. In wideband spectrum sensing compression sensing theory utilizes the sparsity of signal to complete the compressed sampling at a rate far lower than that of Nyquist which significantly reduces the hardware pressure caused by the high rate sampling of broadband spectrum sensing. In this paper, the spectrum sensing and dynamic spectrum access technology in cognitive wireless networks are studied based on compressed sensing, and the following two aspects are studied deeply. According to the characteristics of spectrum occupation, a predictive differential signal compression sensing algorithm is proposed. Based on the correlation of channel occupancy time, a prediction model of channel occupancy is established. Based on the prediction results, the search range of frequency points can be reduced and the computation of reconstruction algorithm can be reduced twice. Simulation results show that the new algorithm can significantly reduce the number of iterations and reduce the complexity of the algorithm. The spectral prediction technology can effectively guide the spectrum sensing technology and improve the sensing efficiency of the system. Based on the analysis of related literatures, this paper presents a wideband spectrum prediction scheme based on support vector machine (SVM) support Vector Machine (SVM). In this scheme, the historical occupancy state information of the learning channel is used to predict the occupancy state of the channel in the next perceptual period. This scheme makes full use of the sparsity of wideband wireless communication on the spectrum and the time dependence of channel occupancy. It combines compressed sensing and support vector machine effectively to predict the spectrum, and improves the performance of spectrum prediction significantly. The simulation results show that the broadband spectrum prediction scheme based on SVM still has higher detection probability and lower false alarm probability at lower SNR.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN925

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本文編號(hào)：1805941