【摘要】：當(dāng)前,無(wú)線設(shè)備接入數(shù)量日益增加,頻譜資源愈發(fā)緊張。然而許多已經(jīng)授權(quán)頻道的頻譜利用率非常低,而且許多時(shí)間該頻道都是空閑的狀態(tài),并沒(méi)有被授權(quán)用戶所使用,這就造成了頻譜資源的愈發(fā)緊張。為了解決頻譜資源的利用問(wèn)題,認(rèn)知無(wú)線電由此被提出。而頻譜感知是認(rèn)知無(wú)線電的首要任務(wù),通過(guò)找尋并確定空閑頻譜將其分配給尚未授權(quán)的用戶使用,從而提升頻譜利用率。信號(hào)分離技術(shù)可以有效的去除噪聲影響從而提高感知性能,而主成分分析也經(jīng)常用于信號(hào)處理方面。同時(shí),近些年由于機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,將機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合信號(hào)處理的方法應(yīng)用在頻譜感知上也成為了一個(gè)值得深入研究的問(wèn)題。本文利用信號(hào)分離和主成分分析去除噪聲的特性,對(duì)信號(hào)特征的提取進(jìn)行了研究,并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)頻譜感知,提高在低信噪比條件下頻譜感知的檢測(cè)性能。主要的工作和研究?jī)?nèi)容如下:首先對(duì)認(rèn)知無(wú)線電和頻譜感知的背景和意義進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹,然后總結(jié)了目前的研究現(xiàn)狀和一些成果。對(duì)一些經(jīng)典的單用戶和多用戶頻譜感知技術(shù)做了簡(jiǎn)單的介紹,根據(jù)單用戶感知的一些缺點(diǎn),進(jìn)一步講述了多用戶感知和它的兩種合并準(zhǔn)則,分析總結(jié)了它們之間的優(yōu)缺點(diǎn)。然后介紹了一些其他的頻譜感知技術(shù),從而改進(jìn)頻譜感知模型,提高檢測(cè)性能。本文通過(guò)采用信號(hào)分離的去噪以及分解作用,將其引入到接收前端,對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行處理,再到感知端進(jìn)行頻譜感知。對(duì)分解后的信號(hào)矩陣,結(jié)合喬萊斯基分解相關(guān)矩陣,提出了一種基于零空間追蹤(Null Space Pursuit,NSP)和喬萊斯基(Cholesky)分解的提取特征的方案,再將信號(hào)特征通過(guò)k-medoids算法進(jìn)行訓(xùn)練獲得所需要的聚類(lèi)中心,最后根據(jù)待感知信號(hào)特征與聚類(lèi)中心的相似度計(jì)算實(shí)現(xiàn)頻譜感知。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真表明,該算法解決了低信噪比檢測(cè)性能不佳的問(wèn)題,并且在相同噪聲環(huán)境下,其檢測(cè)性能要優(yōu)于傳統(tǒng)能量檢測(cè)以及特征值檢測(cè)的方法。為了進(jìn)一步提高低信噪比下的頻譜感知性能,本文提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的兩種頻譜感算法。首先提出一種主成分分析和隨機(jī)矩陣結(jié)合的特征提取方法,先將主成分分析應(yīng)用在多天線系統(tǒng)的組合方案來(lái)提取信號(hào)主成分,再通過(guò)信號(hào)主成分矩陣提取相應(yīng)的信號(hào)特征,最后通過(guò)k-medoids聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)頻譜感知。然后提出一種主成分分析和信息幾何的特征提取方案,根據(jù)信道是否被占用得到的感知數(shù)據(jù)存在統(tǒng)計(jì)特征的差異性,來(lái)對(duì)應(yīng)統(tǒng)計(jì)流形是不同的點(diǎn),然后根據(jù)流形上的幾何處理方式來(lái)提取流形上的特征,最后再通過(guò)k-medoids聚類(lèi)訓(xùn)練并測(cè)試實(shí)現(xiàn)頻譜感知。仿真結(jié)果顯示,在低信噪比的條件下,本文提出的方法有效地提高了頻譜感知的檢測(cè)性能。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TN925;O212.4

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本文編號(hào)：2600162