發(fā)布時(shí)間：2020-09-01 08:48

　　 近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,新一代無線通信領(lǐng)域面臨的頻譜資源短缺問題越發(fā)突出。頻譜資源是不可再生的,只有提高頻譜資源的利用率,才能使有限的頻譜資源成為更多通信數(shù)據(jù)的載體,才能滿足現(xiàn)階段爆炸式增長(zhǎng)的通信數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨蟆Ｔ谡J(rèn)知無線電中,頻譜感知技術(shù)和頻譜共享技術(shù)被廣泛關(guān)注。因此,為了提高頻譜資源的利用率,本文將頻譜感知技術(shù)和頻譜共享技術(shù)相結(jié)合,提出更好的方案來提高頻譜資源的利用率。本文主要工作如下:第一,圍繞5G應(yīng)用場(chǎng)景下認(rèn)知無線電協(xié)作頻譜感知中的決策融合技術(shù)展開研究,主要解決融合中心對(duì)各個(gè)檢測(cè)節(jié)點(diǎn)頻譜感知可靠性問題。通過概率統(tǒng)計(jì)方法估算各個(gè)節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)可靠性,利用寬帶頻譜信號(hào)的稀疏性提出一種基于BOMP算法的多用戶協(xié)作感知方法,利用引入影響因子α∈(0,1)的AIC/MDL準(zhǔn)則進(jìn)行稀疏度估計(jì),此估計(jì)值作為BOMP算法迭代停止的條件。仿真結(jié)果表明,通過與傳統(tǒng)的OMP算法進(jìn)行性能對(duì)比,在引入影響因子后,BOMP算法大大提高了感知可靠性,所提算法減少了感知時(shí)延,提高了感知性能。第二,研究了基于分級(jí)頻譜共享模型的機(jī)會(huì)式頻譜接入機(jī)制。首先,通過引入隱式馬爾科夫鏈模型(HMM)來提高頻譜初始狀態(tài)的估計(jì),對(duì)整個(gè)頻譜感知過程和次級(jí)用戶的接入提供更加可靠的接入時(shí)機(jī),以提高頻譜池的利用率。其次,研究了主用戶和次級(jí)用戶的到達(dá)率對(duì)系統(tǒng)阻塞率,強(qiáng)制中斷概率以及非完備概率的影響。最后,研究了主用戶和次級(jí)用戶的到達(dá)率對(duì)次級(jí)用戶系統(tǒng)容量的影響。仿真結(jié)果表明,在引入可靠的HMM預(yù)測(cè)機(jī)制后,有效的減小了用戶的阻塞概率和對(duì)次級(jí)用戶的強(qiáng)制中斷概率,在一定程度上提升了次級(jí)用戶系統(tǒng)容量。
【學(xué)位單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN925
【部分圖文】：

士研究生學(xué)位論文 要的干擾。電是隨著頻譜資源短缺發(fā)展起來的一項(xiàng)可提高頻譜利用率的技術(shù)由美國聯(lián)邦通信委員會(huì)（Federal Communications Commission, F以與外界環(huán)境進(jìn)行交互，自適應(yīng)地改變發(fā)射機(jī)參數(shù)的一種無線電是具有智能頻譜感知能力的無線電[1]。認(rèn)知無線電作為具有智能境的感知預(yù)測(cè)也就十分重要。因此，隨著人工智能時(shí)代的降臨，更加可靠。

圖 1.1 面向 5G 的頻譜使用環(huán)境設(shè)備與周圍環(huán)境相互交替信息的技術(shù)，Mito圖 1.2 所示認(rèn)知環(huán)來描述感知過程。該認(rèn)知接入和動(dòng)態(tài)共享。在面向未來 5G 移動(dòng)網(wǎng)作，完成頻譜的更高效利用。下面將對(duì)認(rèn)

.1 壓縮感知理論.1.1 系統(tǒng)模型壓縮感知(Compressive Sensing, CS)理論的主要思想是根據(jù)信號(hào)的稀疏特性，對(duì)信號(hào)采以遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣率的速率進(jìn)行采樣，然后利用適當(dāng)?shù)闹貥?gòu)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)源信號(hào)的精構(gòu)。如圖 2.1 所示，壓縮感知技術(shù)通過利用信號(hào)所擁有的稀疏化特性，以遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于奈奎采樣的條件，使用隨機(jī)采樣取得所需信號(hào)的離散化樣本，接著恢復(fù)端使用非線性重構(gòu)的進(jìn)行信號(hào)的重構(gòu)。也就是說，將寬帶信號(hào)通過稀疏表示，然后投影到正交變換基，得到的信號(hào)也具有稀疏特性。因此，可以用變換后的信號(hào)代替源寬帶信號(hào)，在寬帶信號(hào)重構(gòu)以使用塊正交匹配追蹤算法實(shí)現(xiàn)。

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9 董潔;陳巖;;認(rèn)知無線電中的頻譜感知技術(shù)[A];第二十屆全國電磁兼容學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

10 熊天意;李贊;齊佩漢;胡偉龍;;基于亞奈奎斯特采樣的寬帶頻譜感知預(yù)判決算法[A];第十九屆中國科協(xié)年會(huì)——分9“互聯(lián)網(wǎng)+”：傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革新動(dòng)能論壇論文集[C];2017年

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10 王云川;認(rèn)知無線電頻譜感知中的物理層安全策略研究[D];杭州電子科技大學(xué);2018年

本文編號(hào)：2809520