認(rèn)知無線電技術(shù)可以對(duì)空閑頻譜進(jìn)行實(shí)時(shí)化探測,實(shí)施智能化的頻譜管理策略,極大地提高通信效率,而頻譜感知是認(rèn)知無線電系統(tǒng)中的關(guān)鍵性技術(shù)之一,可以感知到頻段中的頻譜空穴,以便于及時(shí)準(zhǔn)確地分配出可用頻段,從而提高頻譜利用率。信道估計(jì)則可以使信道中授權(quán)用戶信息的感知結(jié)果更加準(zhǔn)確,更加有效地保障認(rèn)知無線電中頻譜分析與頻譜決策的過程。因此,本文以無線通信網(wǎng)絡(luò)中的頻譜感知和信道估計(jì)為研究對(duì)象,在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合當(dāng)下熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù),進(jìn)行智能頻譜感知和信道估計(jì)算法的研究,論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:針對(duì)傳統(tǒng)頻譜感知算法在低信噪比下檢測性能不佳以及部分算法訓(xùn)練復(fù)雜度較高的問題,本文提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的LDA-XGBoost智能頻譜感知算法。該算法首先根據(jù)信號(hào)的循環(huán)譜提取三維的特征向量,利用循環(huán)平穩(wěn)特征可以提高抗噪聲性能,然后使用線性判別分析算法對(duì)特征進(jìn)行降維,降低相似特征冗余度的同時(shí),也提高了后續(xù)算法的訓(xùn)練速度,最后根據(jù)特征變換后的樣本,使用極限梯度提升樹算法訓(xùn)練頻譜感知模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,對(duì)于不同的主用戶信號(hào),本文算法在低信噪比下相對(duì)于另外幾種智能算法有更好的檢測性能,同時(shí)擁有更快的... 

【文章來源】： 陳冉 電子科技大學(xué)

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

BPSK信號(hào)的循環(huán)譜圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中壓縮協(xié)作頻譜感知[J]. 石磊,周正,唐亮,孫璇,張靜.  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2011(05)
[3]寬帶認(rèn)知OFDM系統(tǒng)的混合頻譜感知技術(shù)[J]. 侯煒,張林,山秀明.  清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(10)
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博士論文
[1]認(rèn)知無線電頻譜感知干擾理論與方法研究[D]. 彭啟航.電子科技大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于Overlap FFT的認(rèn)知無線電頻譜感知和盲信道估計(jì)技術(shù)[D]. 張子鵬.電子科技大學(xué) 2018



本文編號(hào)：2941986