隨著5G時(shí)代的到來(lái),一直期待著的以萬(wàn)物互聯(lián)為基礎(chǔ)的智能生活,也即將成為可能。萬(wàn)物互聯(lián)也就意味著網(wǎng)絡(luò)中終端數(shù)目的暴漲,與此同時(shí)帶來(lái)的是端與端之間通信業(yè)務(wù)的頻繁,這在一定程度上造成頻譜資源的短缺。如果能夠?qū)⑿l(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,不僅能夠提高網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性,同時(shí)也改善了原有網(wǎng)絡(luò)的性能。將認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)應(yīng)用于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò),不僅可以令衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,而且可以緩解本來(lái)就短缺的頻譜資源問(wèn)題,這就是衛(wèi)星地面認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。本文的目的是研究認(rèn)知無(wú)線電中頻譜感知技術(shù)在衛(wèi)星地面認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。首先對(duì)課題的研究背景及意義以及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹,從原理上介紹了幾種頻譜感知技術(shù),隨后描述了衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的基本模型,并且分析了不同波段在衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)模型中的應(yīng)用。最后通過(guò)衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的不同需求,分別結(jié)合了衛(wèi)星認(rèn)知通信不同波段的實(shí)際情況,構(gòu)建了衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景。建立了集中式衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型,該模型在提高頻譜感知性能的同時(shí)也使得網(wǎng)絡(luò)便于優(yōu)化與管理。并且通過(guò)以能量檢測(cè)為例的感知過(guò)程的理論推導(dǎo),得到了集中式衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的頻譜感知性能,該感知過(guò)程基于地面認(rèn)知用戶(hù)感知授權(quán)衛(wèi)星下行鏈路信號(hào)。在上述研究... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

加州伯克利地區(qū)30MHz到3GHz的頻譜利用狀況

圖 1-2 Simon Haykin 定義的 CR 模型[3]知無(wú)線電在衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用已經(jīng)得到廣大相關(guān)從業(yè)人些科研機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)行探索性的工作。國(guó)外對(duì)于衛(wèi)星通信的研究開(kāi)始于歐洲，因?yàn)闅W洲在“歐洲數(shù)字議程”中首次考論應(yīng)用于衛(wèi)星通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，在此基礎(chǔ)上提出了基于認(rèn)知無(wú)ognitive Radio for Satellite Communications ,CoRaSat)[4]。考文獻(xiàn)[5]描述了衛(wèi)星認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中地面通信系統(tǒng)對(duì)衛(wèi)星通信型，并且評(píng)估了網(wǎng)絡(luò)中這兩個(gè)共存系統(tǒng)之間的干擾。201a Sharma 等人提出了一種基于跳波束的多波束衛(wèi)星認(rèn)知系統(tǒng)比，它能夠顯著地改善衛(wèi)星通信系統(tǒng)的頻譜利用率。并且在了一種針對(duì)認(rèn)知用戶(hù)的功率控制方案。2015 年 Sina Maleki波束 Ka 波段衛(wèi)星中認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景，認(rèn)知無(wú)線通信系統(tǒng)額外頻譜接入提供可能性，Ka 波段的多波束衛(wèi)星發(fā)射機(jī)接收機(jī)

圖 2-4 能量檢測(cè)所需采樣點(diǎn)數(shù)與噪聲不確定度關(guān)系穩(wěn)特征檢測(cè)信號(hào)經(jīng)過(guò)調(diào)制、采樣、編碼等處理，其統(tǒng)計(jì)特性將呈現(xiàn)固有的信號(hào)成為循環(huán)平穩(wěn)信號(hào)。噪聲是隨機(jī)變量，在信號(hào)處理過(guò)性變化。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)[26]通過(guò)統(tǒng)計(jì)上的循環(huán)平穩(wěn)特性功率譜在 0處具有明顯峰值，并且噪聲則并不具有這種到區(qū)分授權(quán)用戶(hù)和認(rèn)知用戶(hù)信號(hào)的目的。由于不同調(diào)制方式頻率也不同，因此循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)也可以用于在噪聲背景調(diào)制信號(hào)。循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)算法流程圖如圖 2-5 所示。模數(shù)轉(zhuǎn)換 傅里葉變換x(n)相關(guān)函數(shù)分析 特征檢測(cè)X(k)圖 2-5 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)的過(guò)程示意圖述兩種檢測(cè)方法相比，循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)更加穩(wěn)健。由于循需要知道循環(huán)頻率，即循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)也需要一定的先


本文編號(hào)：3099115