【摘要】：由于無線通信技術(shù)的日益發(fā)展,用戶群體和業(yè)務(wù)正變得越來越多,從而導(dǎo)致頻譜資源變得越來越緊缺。于是,人們開始關(guān)注如何充分利用頻譜以提高頻譜的利用效率,而解決這個(gè)問題的一個(gè)好的辦法便是運(yùn)用認(rèn)知無線電技術(shù)。認(rèn)知無線電是通過感知周圍的環(huán)境來發(fā)現(xiàn)頻譜空洞,然后對(duì)它們加以利用,從而提高頻譜的利用效率。由于頻譜感知需要盡量準(zhǔn)確地感知周圍的頻譜環(huán)境,因而獲得的頻譜狀態(tài)信息數(shù)據(jù)量將會(huì)很大。如果不對(duì)這些感知到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理,而是直接將它們傳送給管理中心或者相互交流,這會(huì)給認(rèn)知通信系統(tǒng)帶來很大的負(fù)載壓力,會(huì)需要很長的傳輸時(shí)間、占用較大的帶寬。因此,針對(duì)這個(gè)問題本文討論了對(duì)海量感知數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的技術(shù),從而在滿足認(rèn)知系統(tǒng)要求的基礎(chǔ)上減小數(shù)據(jù)量�？梢越档皖l譜狀態(tài)信息數(shù)據(jù)量的方法有很多,比如判決處理方法、壓縮感知方法和基于數(shù)據(jù)壓縮的處理方法(如,Huffman編碼)等。但是,它們都有各自的一些缺點(diǎn)。比如,判決處理方法的門限不好設(shè)定,這會(huì)導(dǎo)致信息量的損失。壓縮感知要求信號(hào)是稀疏的,這個(gè)不一定對(duì)所有信號(hào)都成立。而常用的基于數(shù)據(jù)壓縮的處理方法,比如Huffman編碼,它的缺點(diǎn)就是其壓縮效果與頻譜的各個(gè)頻率點(diǎn)的功率值出現(xiàn)的概率分布特點(diǎn)有關(guān):當(dāng)各個(gè)頻率點(diǎn)的功率值出現(xiàn)的概率很不平均時(shí),壓縮效果最好;當(dāng)各個(gè)頻率點(diǎn)的功率值出現(xiàn)的概率是一樣的時(shí)候,此時(shí)壓縮效果最差。針對(duì)上述問題,本文提出了一種頻譜狀態(tài)信息壓縮的處理方法,即對(duì)頻譜狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的差值以自適應(yīng)增量編碼的方式轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制序列再傳輸。這樣每個(gè)狀態(tài)增量數(shù)據(jù)僅用1bit信息來表示,壓縮效果非常好。而且接收端在恢復(fù)數(shù)據(jù)時(shí),能夠根據(jù)壓縮信息之間的內(nèi)在聯(lián)系,自適應(yīng)地調(diào)整原數(shù)據(jù)之間的差值,并在前一個(gè)數(shù)據(jù)值的基礎(chǔ)上追加這個(gè)差值從而得到此次數(shù)據(jù)的值,進(jìn)而恢復(fù)出原來的所有頻譜狀態(tài)數(shù)據(jù)。這種方法在傳輸?shù)倪^程中只需傳輸較少的信息,達(dá)到了信息壓縮的目的,不但使傳輸時(shí)間大大減少,而且只需占用較小的帶寬,降低了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。最后,本文使用USRP軟件無線電平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了頻譜感知功能以及上述各個(gè)降低頻譜狀態(tài)信息數(shù)據(jù)量的方法,并分析和比較了它們的性能。
[Abstract]:With the development of wireless communication technology, the number of users and services is becoming more and more, resulting in a growing shortage of spectrum resources. Therefore, people begin to pay attention to how to make full use of spectrum to improve the efficiency of spectrum utilization, and a good way to solve this problem is to use cognitive radio technology. Cognitive radio detects spectrum holes by sensing the surrounding environment, and then uses them to improve the efficiency of spectrum utilization. Because spectrum sensing needs to perceive the spectrum environment as accurately as possible, the amount of spectrum state information obtained will be very large. If we don't deal with these perceived mass data, we can send them directly to the management center or communicate with each other, which will bring a lot of load pressure to the cognitive communication system, and it will take a long time to transmit. Take up large bandwidth. Therefore, this paper discusses the processing technology of mass perceptual data, so as to reduce the amount of data on the basis of satisfying the requirements of cognitive system. There are many methods to reduce the amount of spectrum state information, such as decision processing, compression sensing and data compression based on data compression (for example, Huffman coding) and so on. However, they all have their own shortcomings. For example, the threshold of decision processing is not well set, which can lead to loss of information. Compression sensing requires that the signal is sparse, which is not necessarily true for all signals. And common methods based on data compression, such as Huffman coding, Its disadvantage is that its compression effect is related to the probability distribution of the power value at each frequency point of the spectrum: when the probability of the power value of each frequency point is very uneven, the compression effect is the best; When the probability of power at each frequency point is the same, the compression effect is the worst. In order to solve the above problems, this paper proposes a method for the compression of spectrum state information, that is, the difference between spectrum state data is transformed into binary sequence retransmission by adaptive incremental coding. In this way, each state increment data is expressed only by 1bit information, and the compression effect is very good. Moreover, when the data is restored, the receiver can adaptively adjust the difference between the original data according to the internal relationship between the compressed information, and append the difference on the basis of the previous data value to obtain the value of the data. Then all the original spectrum state data are restored. In the process of transmission, this method only needs to transmit less information and achieves the purpose of information compression. It not only reduces the transmission time, but also takes up less bandwidth and reduces the network load. Finally, this paper uses the USRP software radio platform to realize spectrum sensing and the methods to reduce the data amount of spectrum state information, and analyzes and compares their performance.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(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)：2305631