本文關(guān)鍵詞：認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)多域認(rèn)知技術(shù)研究

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【摘要】：作為下一代網(wǎng)絡(luò)的核心研究內(nèi)容,認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)(Cognitive Radio Network,CRN)是受認(rèn)知無線電技術(shù)啟發(fā)而提出的一種具有認(rèn)知特征的主動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)能夠感知網(wǎng)絡(luò)整體狀態(tài),據(jù)此進(jìn)行計(jì)劃和決策,并執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作,具有推理和學(xué)習(xí)的能力,被認(rèn)為是未來通信網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的必然趨勢。認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)知環(huán)境是包含無線環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與用戶環(huán)境在內(nèi)的多域環(huán)境,因此認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)需要針對多域環(huán)境特征進(jìn)行感知,即多域認(rèn)知。相對于網(wǎng)絡(luò)及用戶環(huán)境域,CRN無線環(huán)境域的認(rèn)知是較為復(fù)雜困難的,特別是無線頻譜環(huán)境的認(rèn)知。目前通常認(rèn)為多域認(rèn)知技術(shù)主要是從多域本地認(rèn)知層、多域協(xié)同認(rèn)知層以及多域主動(dòng)認(rèn)知層三個(gè)層次來獲取和處理多域環(huán)境的感知信息。深入研究多域認(rèn)知技術(shù),明確各層研究內(nèi)容,提出認(rèn)知方法,對認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)的完善和發(fā)展具有重要意義。本文在多域認(rèn)知三層理論框架研究分析的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)對CRN多域認(rèn)知關(guān)鍵技術(shù):多域本地認(rèn)知層頻譜感知技術(shù)與多域主動(dòng)認(rèn)知層學(xué)習(xí)算法進(jìn)行深入研究,分別給出了各層有效的新方案,從而完成集頻譜感知及感知信息的學(xué)習(xí)推理等一體化的CRN認(rèn)知過程。本文主要貢獻(xiàn)如下:(1)提出了一種基于采樣信號相關(guān)性的頻譜感知算法。針對認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知技術(shù),首先對幾種經(jīng)典的頻譜感知算法進(jìn)行研究,并且從原理及仿真的角度對這些已有算法進(jìn)行詳細(xì)說明及優(yōu)缺點(diǎn)分析。在現(xiàn)有檢測算法的基礎(chǔ)上,針對低信噪比下的信號檢測,提出了本文基于采樣信號相關(guān)性的新的頻譜感知算法。該算法考慮信道多徑衰落等信道特征對信號檢測的影響,利用過采樣的方法加大信號自身的相關(guān)性,根據(jù)二元假設(shè)下相關(guān)信息的分布獲得兩種不同的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,分別做出本地決策,從而獲得兩種有效的感知方案,并通過仿真驗(yàn)證了此算法低信噪比下的感知性能。(2)提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Network,BN)的多域主動(dòng)認(rèn)知層學(xué)習(xí)算法。該算法通過建立相應(yīng)的認(rèn)知貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型,將貝葉斯結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)引入認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò),直接利用概率理論對感知信息進(jìn)行學(xué)習(xí)推理,以獲取網(wǎng)絡(luò)主用戶行為的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。算法實(shí)現(xiàn)過程中所建立的條件概率表彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法不能隨網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變化做出自適應(yīng)調(diào)整的不足,同時(shí)基于條件概率建立的依賴關(guān)系表達(dá)形式實(shí)現(xiàn)了對傳統(tǒng)條件互信息的簡化。仿真結(jié)果表明,該算法相對傳統(tǒng)學(xué)習(xí)算法很大程度降低了計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)給出了一個(gè)觀察周期內(nèi)的依賴關(guān)系值及條件概率表,進(jìn)而建立低復(fù)雜度的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)主用戶行為統(tǒng)計(jì)模型,為未來網(wǎng)絡(luò)行為預(yù)測及決策提供了具有參考價(jià)值的學(xué)習(xí)結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò) 多域認(rèn)知 頻譜感知 相關(guān)性信息 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號對照表9-10
• 縮略語對照表10-13
• 第一章 緒論13-25
• 1.1 研究背景與現(xiàn)狀13-15
• 1.2 認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)概述15-17
• 1.2.1 認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)理論體系15-16
• 1.2.2 認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)多域認(rèn)知性16-17
• 1.3 認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)多域認(rèn)知分層體系17-21
• 1.3.1 多域本地認(rèn)知層18-19
• 1.3.2 多域協(xié)同認(rèn)知層19
• 1.3.3 多域主動(dòng)認(rèn)知層19-21
• 1.4 研究目的及意義21-22
• 1.5 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排22-25
• 第二章 多域本地認(rèn)知層頻譜感知技術(shù)25-39
• 2.1 引言25
• 2.2 頻譜感知技術(shù)概述25-27
• 2.3 單用戶頻譜感知技術(shù)27-32
• 2.3.1 能量檢測法27-29
• 2.3.2 匹配濾波器檢測法29-31
• 2.3.3 循環(huán)平穩(wěn)特征檢測法31-32
• 2.4 多用戶協(xié)作頻譜感知技術(shù)32-37
• 2.4.1“與”準(zhǔn)則33-35
• 2.4.2“或”準(zhǔn)則35-36
• 2.4.3“K秩”準(zhǔn)則36-37
• 2.5 傳統(tǒng)頻譜感知技術(shù)性能比較37-38
• 2.6 本章小結(jié)38-39
• 第三章 基于采樣信號相關(guān)性的頻譜感知算法39-57
• 3.1 引言39-40
• 3.2 系統(tǒng)模型40-41
• 3.3 算法描述41-42
• 3.4 利用單一相關(guān)信息感知方案42-46
• 3.4.1 相關(guān)信息計(jì)算42-44
• 3.4.2 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及判決準(zhǔn)則44-45
• 3.4.3 性能分析45-46
• 3.5 利用相關(guān)信息融合感知方案46-48
• 3.5.1 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及判決準(zhǔn)則46-47
• 3.5.2 性能分析47
• 3.5.3 與能量檢測算法性能對比47-48
• 3.6 性能仿真及結(jié)果分析48-55
• 3.7 本章小結(jié)55-57
• 第四章 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多域主動(dòng)認(rèn)知層學(xué)習(xí)算法57-75
• 4.1 引言57-58
• 4.2 網(wǎng)絡(luò)模型58-60
• 4.2.1 認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)場景58-59
• 4.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型59-60
• 4.3 認(rèn)知貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)60-66
• 4.3.1 基于條件互信息BN學(xué)習(xí)算法60-61
• 4.3.2 CPbD算法思想61-62
• 4.3.3 CPbD算法實(shí)現(xiàn)流程62-66
• 4.4 性能仿真及結(jié)果分析66-72
• 4.4.1 依賴關(guān)系值66-69
• 4.4.2 復(fù)雜度仿真曲線69-71
• 4.4.3 條件概率表71-72
• 4.5 本章小結(jié)72-75
• 第五章 總結(jié)75-77
• 5.1 全文總結(jié)75-76
• 5.2 下一步研究方向76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-83
• 作者簡介83-84

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本文編號：837221