發(fā)布時(shí)間：2017-07-01 05:13

  本文關(guān)鍵詞：基于均勻線陣的頻譜感知算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)(Internet of Things,IoT)、4G、5G等無線通信技術(shù)的高速發(fā)展將帶來巨大的無線接入量和移動數(shù)據(jù)流量,給整個(gè)社會帶來巨大的生產(chǎn)力。但是有限的無線頻譜資源及其分配方式已經(jīng)成為了制約新興技術(shù)的關(guān)鍵因素。目前頻譜的靜態(tài)分配方式已無法滿足人們的需求,人們積極尋求更為高效合理的頻譜利用方式。認(rèn)知無線電(Cognitive Radio,CR)的出現(xiàn)為動態(tài)高效地利用頻譜資源提供了系統(tǒng)的解決方案,而頻譜感知技術(shù)則是CR系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)和基礎(chǔ)前提。它通過積極主動地感知授權(quán)用戶(Primary User,PU)信號,尋找在各種維度中出現(xiàn)的未被充分利用的頻譜資源,即頻譜空洞(Spectrum Hole),為認(rèn)知用戶(Secondary User,SU)的動態(tài)頻譜接入(Dynamic Spectrum Access,DSA)提供支持,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對頻譜資源的動態(tài)共享(Dynamic Spectrum Sharing,DSS)。論文首先分析了現(xiàn)有的基礎(chǔ)的頻譜感知算法,并給出了天線陣模型下的能量檢測算法,給出了其性能分析表達(dá)式在天線陣模型下的推廣形式。然后,分析了基于協(xié)方差特性的頻譜感知方法,該方法的核心思想是信號的出現(xiàn)將反映在協(xié)方差矩陣的形式上,通過衡量協(xié)方差矩陣形式的改變,來衡量是否有效感知到信號的存在�；谔卣髦档念l譜感知方法由協(xié)方差矩陣頻譜感知算法發(fā)展而來,該算法基于特征子空間技術(shù),能有效反映出協(xié)方差的變化。同時(shí)該方法在物理意義上也能反映出信號的功率、相關(guān)性等,是便捷有效的頻譜感知方法。在上述兩類算法中,對協(xié)方差矩陣的估計(jì)精度將直接影響頻譜感知的性能。文中通過使用時(shí)空二維協(xié)方差估計(jì)算法對協(xié)方差矩陣的估計(jì)算法進(jìn)行了改進(jìn),能有效提高上述兩類頻譜感知算法的性能。由于特征值分布比較復(fù)雜,因此基于特征值的頻譜感知算法難以實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵指標(biāo)參數(shù)的控制。對于天線陣環(huán)境下,我們通過分析空間譜密度與特征值的關(guān)系,說明了空間譜密度對特征值的可替代性。本文通過特征向量子空間方法,建立特征值與譜密度的關(guān)系,分析提出了天線陣條件下基于空間譜密度的頻譜感知算法。同時(shí)探討了信號入射角已知和未知兩種情況下的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,并用順序統(tǒng)計(jì)量的最新研究成果,給出了統(tǒng)一的并具有明確物理意義的性能分析表達(dá)形式,能夠有效計(jì)算檢測概率和虛警概率的理論值。仿真有效驗(yàn)證了該方法的理論分析結(jié)果,并且該算法計(jì)算復(fù)雜度和性能方面比特征值感知算法有一定的優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 頻譜感知 陣列天線 協(xié)方差矩陣 特征值 空間譜
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 縮略詞11-12
• 第一章 緒論12-16
• 1.1 課題研究背景和意義12
• 1.2 國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 認(rèn)知無線電概念的演進(jìn)12-13
• 1.2.2 認(rèn)知無線電的技術(shù)發(fā)展13-14
• 1.2.3 頻譜感知技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀14
• 1.3 論文研究內(nèi)容14-16
• 第二章 頻譜感知概述16-28
• 2.1 頻譜感知的應(yīng)用場景16-19
• 2.2 頻譜感知任務(wù)和經(jīng)典算法19-21
• 2.3 基礎(chǔ)頻譜感知分析21-27
• 2.3.1 二元假設(shè)檢驗(yàn)21-23
• 2.3.2 單天線能量感知23-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 陣列天線頻譜感知28-38
• 3.1 陣列天線28-33
• 3.1.1 陣列天線與陣列信號處理28-29
• 3.1.2 天線陣模型29-31
• 3.1.3 線性陣列方向圖31-33
• 3.2 陣列感知模型33-37
• 3.2.1 二元假設(shè)模型33-34
• 3.2.2 陣列能量感知34-35
• 3.2.3 仿真分析35-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 第四章 協(xié)方差與特征值感知及其改進(jìn)算法38-47
• 4.1 協(xié)方差矩陣頻譜感知38-39
• 4.2 特征值頻譜感知39-40
• 4.3 算法性能的改進(jìn)與分析40-46
• 4.3.1 兩類算法的改進(jìn)40-42
• 4.3.2 算法的性能分析42-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第五章 陣列天線空間譜的頻譜感知47-63
• 5.1 感知算法基礎(chǔ)模型47-50
• 5.1.1 譜密度感知模型47-50
• 5.1.2 譜密度分布的計(jì)算50
• 5.2 角度已知時(shí)的感知方法50-54
• 5.2.1 空間譜搬移50-51
• 5.2.2 分布與指標(biāo)計(jì)算51-53
• 5.2.3 仿真結(jié)果與討論53-54
• 5.3 角度未知時(shí)的感知方法54-62
• 5.3.1 加權(quán)FFT54-57
• 5.3.2 分布與指標(biāo)的計(jì)算57-59
• 5.3.3 仿真結(jié)果與討論59-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63-64
• 6.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-70
• 致謝70-71
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文71

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