目的研究衰落環(huán)境中認(rèn)知用戶與授權(quán)用戶之間存在未知時(shí)延情況下的頻譜感知問題,提出一種信道增益和時(shí)延的聯(lián)合估計(jì)算法.方法建立一種新的動(dòng)態(tài)狀態(tài)空間模型,用以描述授權(quán)用戶狀態(tài)、時(shí)變衰落信道狀態(tài)和感知時(shí)延之間的關(guān)系;通過最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則估計(jì)出信道狀態(tài),用以表述信道狀態(tài)隨時(shí)間變化的情況;最后基于粒子濾波方法得到授權(quán)用戶狀態(tài)估計(jì)以及感知時(shí)延估計(jì);通過仿真實(shí)驗(yàn),分別從信道增益和感知時(shí)延兩個(gè)角度與現(xiàn)有方法的正確檢測(cè)概率進(jìn)行對(duì)比與分析.結(jié)果筆者所提出的信道增益和時(shí)延的聯(lián)合估計(jì)算法（SFH）在信道增益角度正確檢測(cè)概率相比信道增益估計(jì)算法（SFC）和能量檢測(cè)算法（ED）分別提升2%、2.6%,在感知時(shí)延角度上提升3.4%、8.7%.結(jié)論筆者所提算法提高了接收信號(hào)統(tǒng)計(jì)特性,在保證實(shí)時(shí)檢測(cè)的同時(shí),顯著提升了存在未知時(shí)延的衰落信道環(huán)境下的頻譜感知性能. 

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 系統(tǒng)模型
    1.1 授權(quán)用戶工作狀態(tài)
    1.2 時(shí)變衰落信道
    1.3 授權(quán)用戶和認(rèn)知用戶感知時(shí)延
    1.4 動(dòng)態(tài)狀態(tài)空間模型
2 聯(lián)合估計(jì)算法
    2.1 信道增益估計(jì)
        2.1.1 接收信號(hào)分類
        2.1.2 不同情況下的信道狀態(tài)分析
    2.2 感知時(shí)延及授權(quán)用戶狀態(tài)預(yù)測(cè)
    2.3 似然函數(shù)估計(jì)
    2.4 授權(quán)用戶狀態(tài)估計(jì)
3 仿真分析
    3.1 不同信道狀態(tài)下性能對(duì)比分析
    3.2 不同感知時(shí)延下性能對(duì)比分析
4 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]遺傳優(yōu)化粒子濾波在動(dòng)態(tài)諧波檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 杜先君,劉洲.  電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2019(08)
[2]DS-CDMA系統(tǒng)多普勒、時(shí)延及信道的聯(lián)合估計(jì)方法[J]. 杜昌澔,韓航程,安建平.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(07)
[3]Cooperative Spectrum Sensing over Generalized Fading Channels Based on Energy Detection[J]. He Huang,Chaowei Yuan.  中國(guó)通信. 2018(05)
[4]隱狀態(tài)個(gè)數(shù)未知的隱馬爾可夫多元正態(tài)分布的貝葉斯推斷[J]. 劉鶴飛,王坤,蔣成飛.  統(tǒng)計(jì)研究. 2017(12)
[5]RW-MC:基于隨機(jī)游走的自適應(yīng)矩陣填充算法[J]. 王新恒,王倩云,王佳杰,趙國(guó)鋒,靳文強(qiáng).  通信學(xué)報(bào). 2017(09)
[6]基于信道歷史狀態(tài)感知信息的頻譜感知方法[J]. 劉玉磊,梁俊,肖楠,袁小剛,張振浩.  通信學(xué)報(bào). 2017(08)
[7]一種基于最大后驗(yàn)框架的聚類分析多基線干涉SAR高度重建算法[J]. 斯奇,王宇,鄧云凱,李寧,張衡.  雷達(dá)學(xué)報(bào). 2017(06)
[8]基于粒子濾波的OFDM載波頻偏和信道聯(lián)合估計(jì)[J]. 董眾,徐卓異,張善從.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2014(22)

碩士論文
[1]認(rèn)知用戶的動(dòng)態(tài)頻譜接入方法性能研究[D]. 李顏良.北京郵電大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3678700