本文選題：認(rèn)知無(wú)線電 + 頻譜感知��； 參考：《大連海事大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著無(wú)線通信技術(shù)的快速發(fā)展,有限的頻譜資源變得越來(lái)越寶貴,傳統(tǒng)的固定頻譜分配方案已經(jīng)滿足不了日益增長(zhǎng)的無(wú)線通信業(yè)務(wù)與頻譜資源匱乏之間的矛盾。為了解決這一矛盾,認(rèn)知無(wú)線電(Cognitive Radio,CR)作為一種新興的技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,它使用一種"伺機(jī)"的方式接入和共享空閑頻譜資源,有效地提高了頻譜利用率�？煽康念l譜感知是認(rèn)知無(wú)線電實(shí)現(xiàn)其功能的關(guān)鍵技術(shù)之一,對(duì)其進(jìn)行研究具有重要的應(yīng)用價(jià)值。目前已經(jīng)有許多成熟的信號(hào)檢測(cè)技術(shù)可用于頻譜感知,但在實(shí)際應(yīng)用中,通信信道往往受到非高斯噪聲的影響,使得傳統(tǒng)基于高斯噪聲模型假設(shè)下的檢測(cè)算法不再適用。本文正是在這一背景下,采用α穩(wěn)定分布作為脈沖噪聲的數(shù)學(xué)模型,結(jié)合傳統(tǒng)的能量檢測(cè)(Energy Detection,ED)技術(shù),提出了適用于脈沖噪聲環(huán)境的三種改進(jìn)的能量檢測(cè)頻譜感知算法。雖然α穩(wěn)定分布是描述通信信道中非高斯噪聲的最佳模型,但由于α穩(wěn)定分布噪聲不存在有限的二階統(tǒng)計(jì)量,因此基于二階統(tǒng)計(jì)量的能量檢測(cè)算法在該噪聲條件下性能?chē)?yán)重退化甚至失效。為了解決這一問(wèn)題,本文首先提出了基于非線性預(yù)處理的能量檢測(cè)算法,通過(guò)將接收到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理變換使其具有二階統(tǒng)計(jì)量,再進(jìn)行能量檢測(cè),文中定義了保持抑制比參數(shù)來(lái)衡量非線性預(yù)處理函數(shù)的能力,仿真實(shí)驗(yàn)證明,該算法的檢測(cè)性能要優(yōu)于基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的檢測(cè)算法和能量檢測(cè)算法,并且非線性預(yù)處理函數(shù)的保持抑制比越大,其對(duì)應(yīng)的檢測(cè)性能越好;其次,基于核函數(shù)理論提出了一種核能量檢測(cè)算法,其核心是通過(guò)核映射的方法將接收信號(hào)映射到變換域上,然后求變換域上的能量進(jìn)行檢測(cè),仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法在高斯噪聲和α穩(wěn)定分布噪聲中都具有良好的檢測(cè)性能;最后,針對(duì)調(diào)制信號(hào)具有循環(huán)平穩(wěn)性的特點(diǎn),提出了一種基于分?jǐn)?shù)低階循環(huán)譜能量的檢測(cè)算法,仿真實(shí)驗(yàn)表明該算法在α穩(wěn)定分布噪聲中對(duì)調(diào)制信號(hào)的檢測(cè)性能要優(yōu)于基于二階循環(huán)譜能量的檢測(cè)算法和基于分?jǐn)?shù)低階統(tǒng)計(jì)量的檢測(cè)算法。
[Abstract]:With the rapid development of wireless communication technology, the limited spectrum resources become more and more valuable. The traditional fixed spectrum allocation scheme can not meet the contradiction between the growing wireless communication services and the lack of spectrum resources. In order to solve this contradiction, Cognitive Radio (CR) as a new technology emerged as the times require. It uses a "opportunistic" way to access and share the idle spectrum resources, which effectively improves the spectrum efficiency. Reliable spectrum sensing is one of the key technologies to realize the function of cognitive radio. At present, there are many mature signal detection techniques that can be used in spectrum sensing, but in practical applications, the communication channel is often affected by non- noise, which makes the traditional detection algorithm based on Gao Si noise model is no longer applicable. Under this background, using 偽 stable distribution as the mathematical model of impulse noise and combining with the traditional energy detection technique, this paper presents three improved spectrum sensing algorithms suitable for impulse noise environment. Although the 偽 stable distribution is the best model for describing the non- noise in the communication channel, there is no finite second-order statistic for the 偽 stable distribution noise. Therefore, the energy detection algorithm based on second-order statistics has serious degradation and even failure under the noise condition. In order to solve this problem, an energy detection algorithm based on nonlinear preprocessing is proposed in this paper. In this paper, the ability of measuring nonlinear preprocessing function by preserving rejection ratio parameters is defined. The simulation results show that the detection performance of this algorithm is better than that of the detection algorithm based on fractional low order statistics and the energy detection algorithm. And the larger the retention and suppression ratio of nonlinear preprocessing function, the better the detection performance. Secondly, a kernel energy detection algorithm based on kernel function theory is proposed. The core of the algorithm is to map the received signal to the transform domain by the kernel mapping method, and then calculate the energy in the transform domain to detect. The simulation results show that the algorithm has good detection performance in both Gao Si noise and 偽 stable distributed noise. A detection algorithm based on fractional low order cyclic spectrum energy is proposed for modulation signal with cyclic stability. Simulation results show that the proposed algorithm performs better than the second order cyclic energy detection algorithm and the fractional low order statistic algorithm in detecting modulation signals in 偽 stable distributed noise.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN925

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本文編號(hào)：1836108