本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)理統(tǒng)計的低復(fù)雜度頻譜感知算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：認(rèn)知無線電(Cognitive Radio, CR)是一種可以自我認(rèn)知和自我學(xué)習(xí)的無線電通信概念,它可以通過一系列方法對周圍環(huán)境的頻譜資源進(jìn)行實時感知,有效發(fā)現(xiàn)“頻譜空洞”,并有效提高頻譜利用率。頻譜感知(Spectrum Sensing, SS)技術(shù)是認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)之一,是動態(tài)頻譜接入、頻譜共存等認(rèn)知無線電關(guān)鍵技術(shù)的前提和基礎(chǔ)。通過SS對頻譜狀態(tài)進(jìn)行實時的監(jiān)測,當(dāng)主用戶(Primary User, PU)沒有使用該頻譜資源時,允許次用戶(Sensing User, SU)在不干擾PU通信的條件下接入該頻段；當(dāng)PU使用該頻段時,次用戶必須及時退出該頻段,以免干擾PU。由此可見,SS是CR技術(shù)發(fā)展應(yīng)用的關(guān)鍵。首先本文從認(rèn)知無線電方面介紹了課題的研究背景及現(xiàn)狀,介紹了SS算法的檢測模型,并對當(dāng)前的SS算法進(jìn)行了分類介紹。其中,主要介紹了三種已有的基于擬合優(yōu)度(Goodness of Fit, GOF)的頻譜感知算法常,即(Anderson-Darling, AD)算法,以及基于t分布的頻譜盲檢測算法和基于特征函數(shù)的頻譜盲檢測算法(Blind spectrum sensing based characteristic function and Anderson-Darling test, CAD),并給出了MATLAB仿真實驗。后兩種改進(jìn)的AD算法不需要任何先驗知識。在瑞利慢衰落信道下的仿真表明,后兩種改進(jìn)的AD算法和噪聲方差已知的AD算法具有相似的檢測性能,尤其在小樣本條件下,同時三種基于擬合優(yōu)度算法的檢測性能明顯高于ED算法的檢測性能。其次,針對目前的GOF算法的時間計算復(fù)雜度高的缺點,本文運用數(shù)理統(tǒng)計的方法分別從經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)和貝葉斯統(tǒng)計學(xué)角度出發(fā),提出了兩種新的低復(fù)雜度頻譜感知算法,它們分別是基于廣義似然比的頻譜感知算法和基于貝葉斯推斷的頻譜盲檢測算法。通過MATLAB仿真表明,基于廣義似然比的頻譜感知算法的檢測性能略高于AD算法,且時間復(fù)雜度低;基于貝葉斯推斷的頻譜盲檢測算法檢測性能和CAD算法的檢測性能相近,然而其時間復(fù)雜度明顯低于CAD算法并且能夠克服噪聲不確定度的影響。最后,基于模塊化的思想使用MATLAB GUI工具設(shè)計出一個靜態(tài)信號頻譜感知仿真平臺。該平臺具有良好的擴(kuò)展性,能快速的實現(xiàn)頻譜感知算法的仿真工作。同時,對本文工作進(jìn)行了總結(jié),并對下一步的研究方向進(jìn)行了展望,SS技術(shù)作為CR技術(shù)的關(guān)鍵和基礎(chǔ),具有廣泛的應(yīng)用前景和研究價值。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 頻譜感知 擬合優(yōu)度 低時間復(fù)雜度 圖形用戶界面
【學(xué)位授予單位】：西安郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 課題研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 CR的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 SS的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 認(rèn)知無線電技術(shù)概述11-14
• 1.3.1 認(rèn)知無線電定義11
• 1.3.2 認(rèn)知無線電的概念模型11-13
• 1.3.3 認(rèn)知無線電的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)13-14
• 1.4 論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 認(rèn)知無線電中的頻譜感知技術(shù)16-28
• 2.1 概述16-18
• 2.1.1 頻譜感知技術(shù)模型16-17
• 2.1.2 頻譜感知算法的分類17-18
• 2.2 經(jīng)典的AD算法18-20
• 2.2.1 算法原理18-19
• 2.2.2 算法仿真和分析19-20
• 2.3 改進(jìn)的AD算法20-26
• 2.3.1 基于t分布的頻譜盲檢測算法原理20-22
• 2.3.2 基于特征函數(shù)的頻譜盲檢測算法原理22-24
• 2.3.3 算法仿真和分析24-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第3章 基于廣義似然比的頻譜感知算法28-36
• 3.1 基于廣義似然比的頻譜感知算法28-31
• 3.1.1 算法系統(tǒng)模型28-29
• 3.1.2 算法理論分析及步驟29-31
• 3.2 排序算法簡介31-32
• 3.3 算法仿真分析32-34
• 3.4 本章小結(jié)34-36
• 第4章 基于貝葉斯推斷的頻譜盲檢測算法36-42
• 4.1 貝葉斯準(zhǔn)則簡介36-37
• 4.1.1 貝葉斯統(tǒng)計學(xué)與經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)的區(qū)別和聯(lián)系36
• 4.1.2 貝葉斯因子簡介36-37
• 4.2 基于貝葉推斷則的頻譜盲檢測算法37-41
• 4.2.1 算法原理37-40
• 4.2.2 算法的仿真分析40-41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 第5章 頻譜感知算法仿真平臺設(shè)計42-52
• 5.1 仿真系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)及界面設(shè)計42-49
• 5.1.1 系統(tǒng)的算法選擇控件和仿真參數(shù)設(shè)置控件的設(shè)計45-47
• 5.1.2 系統(tǒng)的仿真操作按鈕設(shè)計47-49
• 5.2 系統(tǒng)性能仿真測試49-50
• 5.3 本章小結(jié)50-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 全文總結(jié)52-53
• 6.2 下一步工作及未來研究展望53-54
• 參考文獻(xiàn)54-58
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果58-60
• 致謝60-61

【相似文獻(xiàn)】

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