本文關(guān)鍵詞：基于分布假設(shè)檢驗(yàn)的盲頻譜感知算法研究

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【摘要】：無線通信技術(shù)的快速發(fā)展和固定的頻譜分配政策導(dǎo)致了頻譜資源緊缺。認(rèn)知無線電是一種可以提高頻譜利用率的新興技術(shù),其核心思想是通過頻譜感知技術(shù)發(fā)現(xiàn)“頻譜空洞”,在不干擾主用戶通信的前提下允許次用戶使用空閑頻譜。因此,快速有效的頻譜感知是認(rèn)知無線電的前提和基礎(chǔ)。本文對(duì)認(rèn)知無線電中頻譜感知算法進(jìn)行了深入的研究,將頻譜感知問題轉(zhuǎn)化為分布假設(shè)檢驗(yàn)問題,主要工作和創(chuàng)新成果如下：1.認(rèn)知無線電中基于擬合優(yōu)度的頻譜感知算法大體上分為兩種：一種是半盲頻譜感知算法,比如Anderson-Darling(AD)感知算法；另一種是盲頻譜感知算法,比如基于特征函數(shù)的盲頻譜感知算法。AD感知算法具有較高的檢測(cè)性能,但其需要知道噪聲方差,為實(shí)現(xiàn)盲頻譜感知,本文通過實(shí)時(shí)估計(jì)噪聲方差方法和構(gòu)造新的擬合對(duì)象等方法改進(jìn)了AD感知算法,提出了兩種盲頻譜感知算法,主要包括利用噪聲估計(jì)的AD盲頻譜感知算法、基于F分布的盲頻譜感知算法。由于以上所提算法和已有的基于擬合優(yōu)度的盲頻譜感知算法需要計(jì)算擬合對(duì)象和對(duì)擬合對(duì)象進(jìn)行排序,導(dǎo)致復(fù)雜度較大,不利于實(shí)時(shí)感知。針對(duì)該缺陷,本文在數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上,在不用擬合準(zhǔn)則的前提下構(gòu)造了新的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,提出了基于均方值與方差之比的盲頻譜感知算法和基于二項(xiàng)分布的快速盲頻譜感知算法,并推導(dǎo)了判決門限的計(jì)算公式,理論分析仿真表明了所提算法的有效性。2.當(dāng)主用戶信號(hào)在感知期間發(fā)生變化時(shí)(此時(shí)主用戶信號(hào)為動(dòng)態(tài)信號(hào)),第1部分所提的所有算法的檢測(cè)性能將會(huì)快速下降甚至失效,這限制了上述所提算法的應(yīng)用范圍。為實(shí)現(xiàn)對(duì)動(dòng)態(tài)信號(hào)的感知,本文利用多天線可以提供空間相關(guān)性這一特征,對(duì)協(xié)方差矩陣元素進(jìn)行了研究得到以下結(jié)論：將協(xié)方差矩陣上三角(或下三角)元素進(jìn)行歸一化處理得到相關(guān)系數(shù),當(dāng)主用戶不存在時(shí)經(jīng)過非線性變換的相關(guān)系數(shù)的服從學(xué)生分布；而當(dāng)主用戶存在時(shí)經(jīng)過非線性變換的相關(guān)系數(shù)的概率密度函數(shù)向右偏離學(xué)生分布。在這一重要的結(jié)論基礎(chǔ)下,本文從兩方面入手。一方面,將頻譜感知問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)相關(guān)系數(shù)的融合問題,通過等增益合并提出基于相關(guān)系數(shù)的多天線協(xié)作盲頻譜感知算法；另一方面,受擬合優(yōu)度思想的啟發(fā),本文將頻譜感知問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)單邊的學(xué)生分布的檢驗(yàn)問題,然后利用數(shù)學(xué)上已有的側(cè)重右尾檢驗(yàn)AD(Right-tail AD,RAD)準(zhǔn)則提出一種聯(lián)合相關(guān)函數(shù)和RAD準(zhǔn)則的頻譜感知算法。同時(shí),在此基礎(chǔ)上,本文對(duì)RAD準(zhǔn)則進(jìn)行了改進(jìn),提出一種單邊AD(Unilateral RAD, URAD)準(zhǔn)則,并將URAD準(zhǔn)則應(yīng)用于上述的擬合優(yōu)度問題。理論分析和仿真表明在相同條件下利用URAD準(zhǔn)則得到的檢測(cè)性能優(yōu)于利用RAD準(zhǔn)則。總之,所提算法和方案有效的解決了認(rèn)知無線電系統(tǒng)中頻譜感知技術(shù)存在的一些問題,并通過仿真驗(yàn)證了其有效性,所研究和提出的算法具有一定的理論和實(shí)際意義。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 盲頻譜感知 擬合優(yōu)度 協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)
【學(xué)位授予單位】：西安郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN925
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)12-13
• 第2章 認(rèn)知無線電頻譜感知算法綜述13-23
• 2.1 感知模型以及性能評(píng)價(jià)13-15
• 2.1.1 感知模型13-14
• 2.1.2 性能評(píng)價(jià)參數(shù)14
• 2.1.3 頻譜感知算法分類14-15
• 2.2 三種經(jīng)典的感知算法介紹15-19
• 2.2.1 能量檢測(cè)算法15-16
• 2.2.2 經(jīng)典的AD感知算法(AD sensing)16-18
• 2.2.3 基于特征函數(shù)的盲頻譜感知算法(CF sensing)18-19
• 2.3 三種經(jīng)典的感知算法的性能比較19-21
• 2.4 本章小節(jié)21-23
• 第3章 靜態(tài)信號(hào)的盲頻譜感知算法23-45
• 3.1 盲AD感知算法(BAD sensing)23-26
• 3.1.1 原理以及步驟介紹23-25
• 3.1.2 仿真分析25-26
• 3.1.3 BAD算法討論26
• 3.2 基于F分布的擬合度檢測(cè)算法(GOF-F)26-31
• 3.2.1 原理以及步驟介紹26-29
• 3.2.2 仿真分析29-31
• 3.2.3 GOF-F算法討論31
• 3.3 基于二項(xiàng)分布的盲頻譜感知算法(BD sensing)31-36
• 3.3.1 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的確定31-33
• 3.3.2 判決門限的確定及算法步驟33-34
• 3.3.3 BD算法理論分析34-35
• 3.3.4 仿真分析35-36
• 3.3.5 BD算法討論36
• 3.4 基于均方值與方差之比的盲頻譜感知算法(RM2V sensing)36-42
• 3.4.1 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的確定36-37
• 3.4.2 判決門限的確定以及算法步驟37-39
• 3.4.3 仿真分析39-42
• 3.4.4 RM2V算法討論42
• 3.5 本章小節(jié)42-45
• 第4章 動(dòng)態(tài)信號(hào)的盲頻譜感知算法45-57
• 4.1 多天線感知模型介紹45-46
• 4.2 基于相關(guān)系數(shù)的多天線協(xié)作盲檢測(cè)算法(SCC感知算法)46-50
• 4.2.1 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的確定46-47
• 4.2.2 判決門限確定以及算法步驟47-48
• 4.2.3 仿真結(jié)果48-50
• 4.2.4 SCC算法討論50
• 4.3 RAD感知算法(RAD sensing)50-54
• 4.3.1 算法原理及其步驟50-51
• 4.3.2 仿真結(jié)果51-53
• 4.3.3 RAD sensing算法討論53-54
• 4.4 URAD的頻譜(URAD sensing)54-56
• 4.4.1 算法原理及其步驟54-55
• 4.4.2 仿真結(jié)果55
• 4.4.3 URAD sensing算法討論55-56
• 4.5 本章小節(jié)56-57
• 第5章 結(jié)論與展望57-59
• 5.1 結(jié)論57
• 5.2 下一步工作及未來研究展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果63-65
• 致謝65-66

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