隨著21世紀(jì)5G技術(shù)的高速發(fā)展和商用化,形成頻譜資源供遠(yuǎn)小于求的局面。認(rèn)知無線電就是為了解決此問題而被提出來,次級(jí)用戶通過動(dòng)態(tài)感知附近的頻譜資源的工作狀態(tài),判斷主用戶是否存在,從而實(shí)現(xiàn)次級(jí)用戶有機(jī)接入頻譜。目前,大多數(shù)頻譜感知算法主要存在兩個(gè)問題:檢測(cè)性能容易受到環(huán)境因素影響,檢測(cè)概率較低;復(fù)雜度較高。針對(duì)上面問題,本文開展了認(rèn)知無線電中頻譜感知技術(shù)的研究,主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下:首先,針對(duì)頻譜感知算法在當(dāng)前無線通信環(huán)境中,計(jì)算復(fù)雜度較高,檢測(cè)概率較低的問題,提出了一種基于隨機(jī)矩陣和能量雙聯(lián)合的協(xié)作頻譜感知算法,并根據(jù)虛警概率,對(duì)門限閾值進(jìn)行了公式推導(dǎo)。仿真結(jié)果表明,提出的算法與能量檢測(cè)算法、特征值之比改進(jìn)算法、MME算法相比,檢測(cè)效率更高,檢測(cè)概率更高。在信噪比為-12d B,虛警概率為0.05的情況下,提出的算法對(duì)比能量檢測(cè)算法、特征值之比改進(jìn)算法、MME算法,檢測(cè)概率分別提升了171%、54.2%、112.2%;在信噪比為-5d B,虛警概率為0.01的情況下,提出的算法的檢測(cè)速率基本與能量檢測(cè)算法保持一致,對(duì)比MME算法、特征值之比改進(jìn)算法,檢測(cè)速率分別提升了18.8%、10.6%。... 

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容及安排
第2章 頻譜感知技術(shù)
    2.1 認(rèn)知無線電的關(guān)鍵技術(shù)
        2.1.1 頻譜感知
        2.1.2 頻譜管理
        2.1.3 頻譜共享
    2.2 經(jīng)典頻譜感知技術(shù)
        2.2.1 能量檢測(cè)
        2.2.2 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測(cè)
        2.2.3 匹配濾波器檢測(cè)
    2.3 協(xié)作頻譜感知
        2.3.1 集中式協(xié)作頻譜感知
        2.3.2 分布式協(xié)作頻譜感知
        2.3.3 融合判決準(zhǔn)則
    2.4 基于隨機(jī)矩陣?yán)碚摰念l譜感知技術(shù)
        2.4.1 隨機(jī)矩陣?yán)碚摵?jiǎn)介
        2.4.2 譜理論
        2.4.3 自由概率論
        2.4.4 MME頻譜感知算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于隨機(jī)矩陣和能量雙聯(lián)合的協(xié)作頻譜感知
    3.1 引言
    3.2 RMED頻譜感知系統(tǒng)模型
    3.3 RMED頻譜感知算法
        3.3.1 RMED頻譜感知算法原理
        3.3.2 RMED頻譜感知算法的門限值推導(dǎo)
    3.4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于證據(jù)理論的協(xié)作頻譜感知算法
    4.1 引言
    4.2 基于證據(jù)理論的能量檢測(cè)算法
        4.2.1 D-S證據(jù)理論
        4.2.2 基于證據(jù)理論的能量檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)
    4.3 基于證據(jù)理論的特征值之比協(xié)作頻譜感知算法
        4.3.1 REVET頻譜感知系統(tǒng)模型
        4.3.2 REVET頻譜感知算法原理
        4.3.3 能效分析
        4.3.4 頻譜感知的安全問題
    4.4 仿真結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于協(xié)方差矩陣的選擇合作頻譜感知算法
    5.1 引言
    5.2 SCCMA頻譜感知系統(tǒng)模型
    5.3 SCCMA頻譜感知算法
        5.3.1 本地頻譜感知
        5.3.2 SCCMA算法原理
    5.4 仿真結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]認(rèn)知無線電中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的頻譜感知算法研究[J]. 胡浩,屈少晶.  長江信息通信. 2021(04)
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[3]基于隨機(jī)森林和高階累積量的頻譜感知研究[J]. 張靖雯,江波.  信息技術(shù). 2021(01)
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[6]認(rèn)知無線電中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)壓縮頻譜感知[J]. 羅沅,黨嬌嬌,宋祖勛,王保平.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020(01)
[7]采用T~2統(tǒng)計(jì)量和擬合優(yōu)度的盲頻譜感知算法[J]. 包志強(qiáng),韓彥妮,崔妍蕊.  信號(hào)處理. 2018(01)
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碩士論文
[1]認(rèn)知無線電中基于多循環(huán)頻率的協(xié)作頻譜感知方法研究[D]. 馬李慶.西安理工大學(xué) 2021
[2]認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中協(xié)同頻譜感知技術(shù)的研究與優(yōu)化[D]. 慕明君.北京郵電大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3680345