本文關(guān)鍵詞：基于DPX頻譜感知研究

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【摘要】：隨著無線通信技術(shù)地迅猛發(fā)展,無線終端設(shè)備地猛增,對于無線頻譜資源的需求越來越大。目前,無線頻譜分配大多屬于固定分配方式,一方面,會導(dǎo)致一些頻段很少被使用、而另外一些頻段出現(xiàn)不夠用的情況,這是對頻譜資源的浪費;另一方面,留給新業(yè)務(wù)、新技術(shù)的頻譜資源也非常之少。認(rèn)知無線電地提出解決了這個問題[1],其動態(tài)頻譜接入思想被認(rèn)為是解決目前頻譜資源短缺的一個有效途徑。目前頻譜感知方法有能量檢測、匹配濾波器檢測、循環(huán)平穩(wěn)特性檢測等。本文綜述了相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,主要涉及認(rèn)知無線電的概念以及一些比較常見的頻譜感知方法,以及數(shù)字熒光頻譜技術(shù)的原理。然后將數(shù)字熒光頻譜(DPX,Digital Phosphor Spectrum)技術(shù)引入到認(rèn)知無線電中,提出了一種新的能量檢測頻譜感知方法——基于數(shù)字熒光頻譜(DPX)技術(shù)的頻譜感知方法:一是提出了以遺傳算法優(yōu)化權(quán)值的DPX頻譜感知方法。該方法基于數(shù)字熒光頻譜每個頻點的統(tǒng)計特征,為每個統(tǒng)計特征賦予權(quán)值,采用遺傳算法對這些權(quán)值進行優(yōu)化,實現(xiàn)基于DPX的頻譜感知。二是提出了基于高斯分布的DPX頻譜感知方法。研究高斯白噪聲的時域特性和頻譜特性。由于傅立葉變換是一種線性變換,高斯白噪聲又是一種平穩(wěn)隨機信號,根據(jù)其輸入線性系統(tǒng)(傅里葉變換)的特性以及數(shù)字熒光頻譜特性,結(jié)合中心極限定理,得到每個頻點的信號分布特性以及各頻點之間的關(guān)系,利用上述特性來實現(xiàn)了基于DPX的頻譜感知。三是利用MATLAB編寫了數(shù)字熒光頻譜數(shù)據(jù)的生成軟件,并用其對上述兩種算法進行了仿真實驗,并對比了傳統(tǒng)感知算法,得到了檢測概率優(yōu)于傳統(tǒng)感知算法的結(jié)論。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線電 頻譜感知 數(shù)字熒光頻譜技術(shù) 遺傳算法 高斯分布
【學(xué)位授予單位】：西華大學(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
• Abstract5-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 研究的背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外認(rèn)知無線電技術(shù)的研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 認(rèn)知無線電技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域10-11
• 1.3.1 軍事11
• 1.3.2 無線局域網(wǎng)（WLAN）應(yīng)用11
• 1.3.3 超寬帶（UWB）系統(tǒng)應(yīng)用11
• 1.4 數(shù)字熒光頻譜技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.5 數(shù)字熒光頻譜技術(shù)的應(yīng)用范圍12
• 1.5.1 信號監(jiān)測應(yīng)用12
• 1.5.2 雷達(dá)應(yīng)用12
• 1.6 數(shù)字熒光頻譜技術(shù)應(yīng)用到頻譜感知中12-13
• 1.7 本文的研究內(nèi)容13
• 1.8 本文的結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排13-14
• 1.9 本章小結(jié)14-15
• 2 頻譜感知技術(shù)和數(shù)字熒光頻譜技術(shù)概述15-25
• 2.1 頻譜感知技術(shù)概述15-21
• 2.1.1 主用戶發(fā)射端檢測16-19
• 2.1.2 主用戶接收端檢測19-21
• 2.1.3 協(xié)同檢測21
• 2.2 數(shù)字熒光頻譜概述21-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 3 基于DPX的頻譜感知原理25-36
• 3.1 建立模型25-27
• 3.2 DPX頻譜特征分析27
• 3.3 以遺傳算法優(yōu)化權(quán)值的DPX頻譜感知算法27-33
• 3.3.1 遺傳算法簡介27-28
• 3.3.2 以遺傳算法優(yōu)化權(quán)值的DPX頻譜感知28-33
• 3.4 基于高斯分布的DPX頻譜感知算法33-35
• 3.4.1 高斯分布簡介33
• 3.4.2 基于高斯分布的DPX頻譜感知33-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 4 仿真實驗與分析36-50
• 4.1 DPX數(shù)據(jù)生成程序設(shè)計36-41
• 4.1.1 核心函數(shù)介紹36-37
• 4.1.2 DPX數(shù)據(jù)生成軟件框架37
• 4.1.3 仿真數(shù)據(jù)特征值的驗證37-41
• 4.2 實驗條件41-42
• 4.3 以遺傳算法優(yōu)化權(quán)值的DPX頻譜感知算法的實驗及分析42-48
• 4.4 基于高斯分布的DPX頻譜感知算法的實驗及分析48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 5 總結(jié)與展望50-52
• 參考文獻52-55
• 附錄55-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果58-59
• 致謝59-60

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本文編號：832193